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顧威:AI賦能金融 Fintech進入新時代

2017-12-18 eNet&Ciweek

12月18日,2017(第十五屆)中國互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟論壇在中國大飯店(北京)舉行,同盾科技副總裁兼同盾金融科技研究院院長顧威在現(xiàn)場發(fā)表主題演講。他認為人工智能正在進入規(guī)?;l(fā)展的新階段,人工智能從智能營銷、智能風控、智能投資和智能運營幾個方面帶來金融變革。金融機構可以利用大數(shù)據(jù)好人工智能優(yōu)勢在前臺營銷、客戶服務、中臺風險管理、服務運營,后臺系統(tǒng)運維、安全審計等方面發(fā)力,打造核心競爭力。

以下為演講實錄:

大家下午好,今天參加論壇的都是比較聰明的人,剛剛幾位嘉賓介紹的更多的是金融,各種場景下的金融。我今天介紹的是如何從科技層面更好的服務金融,今天的課題是用“賦能”兩個字來總結,即用人工智能去賦能。

大家對人工智能聽的比較多,前兩個禮拜舉行的烏鎮(zhèn)互聯(lián)網(wǎng)大會,同盾創(chuàng)始人蔣濤也參加了一個活動,主持人也說現(xiàn)在上來一個人都在談人工智能,你們到底是不是真的人工智能呢?這讓他感覺挺不好意思的。的確,大家都在談人工智能,但是同盾在金融科技是真正有一些落地的人工智能的方式方法的,同盾有真正的在提供風險管控、智能的風險管理和反欺詐金融服務。

人工智能的確是進入了比較火爆的時代,包括今天上午也在討論。人工智能在50年代就已經(jīng)提出了,中間經(jīng)過了兩三撥的波折,最近又突然火爆起來了,為什么呢?有幾個主要原因。一是發(fā)展非??焖俚幕ヂ?lián)網(wǎng),包括移動設備、移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,使智能手機普及大大的提高了,從而帶來了更多的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù),手機號、設備號以及線上所有的行為信息,很多的信息都可以歸結起來了,首先數(shù)據(jù)廣泛了、第二計算能力提升了,以前人工智能的有些算法,舉例神經(jīng)網(wǎng)絡算法幾十年前就已經(jīng)有了,但是計算的能力跟不上,當時要做機器學習的模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型,可能算幾天幾夜的時間,再復雜一些要算一年也算不完,現(xiàn)在隨著分布式計算的架構,大數(shù)據(jù)計算能力有巨大的提升,原來幾年的時間現(xiàn)在就是幾十分鐘、幾分鐘就做到了,為模型的計算、模型的開發(fā)和模型的部署提供了良好的基礎。

算法在某種程度上也是很重要的,結合有了數(shù)據(jù)、有了算力,剩下的就是誰更懂用這些算法,可以很好的應用起來。

有了這三大因素,加上資金端,中國在人工智能獲得的風險投資資金和美國是比較相近的,從獲得風險投資企業(yè)來說也和美國相近,中國有可能在未來人工智能真的會產(chǎn)生彎道超車,加上有國家政策的導向,把人工智能作為國家戰(zhàn)略來發(fā)展,所以迎來了人工智能新的發(fā)展時代。

金融變革,人工智能在金融領域是最好的應用場景,李開復曾經(jīng)講過,有三個比較好的場景:第一智能投顧,所謂智能投顧是結合美國以前的投資顧問,他們是給當時特別有錢的人、私人銀行家做資產(chǎn)的配置和管理,也收比較高額的手續(xù)費,有了人工智能投顧以后,它的可應用性和可推廣性非常廣泛,而且手續(xù)費也是可以被接受的,也是消費金融的職能。

另外是反欺詐和智能風控,反欺詐金融領域中有些欺詐分子專門來借錢就是為了騙錢,可能是采取各種方式去偽裝身份,能夠把錢通過你的信貸審批,由此就逾期了,這是專門的欺詐分子。更可怕的是欺詐的團伙,是團伙來做欺詐,而且欺詐分子團伙會偽造很多身份和相關的信息,這些都是有成本的,花了成本之后會傾向于輪回作案。這家金融機構去欺詐了,下一家也會這樣來做,所以有輪回性、行業(yè)性。對于開展金融業(yè)務來說,反欺詐是當務之急,或者是第一關,必須要把這關守好,如果守不好我們要放的本金都會無法收回了。

之后是信用評估、信用風險管理,智能風控更多的是指這方面,針對于信用風險的管理,包括對信用整體的評估、貸后更好的服務、貸后發(fā)生逾期如何去更好的進行救治,如何去挽回逾期帶來的損失,整個周期都有智能風控的效果。

同盾比較關注做反欺詐和智能風控的服務。同盾是比較年輕的公司,2013年剛剛成立,今年成立了四周年整。這四年中趕上了互聯(lián)網(wǎng)金融如火如荼的發(fā)展,伴隨著行業(yè)成長,公司成長也非???,到目前為止有員工超過700人,總部在杭州,北上廣深也有分布。我在加入同盾之前共有兩段工作經(jīng)歷,一段是美國做信用評分的,在美國買房子租房子都會看信用評分,08年次貸危機就是因為給了很多信用評分比較低的人過多的房貸,所以造成了危機。做信用評分,沒有數(shù)據(jù)主要是有很好的模型和算法,用的是征信級的數(shù)據(jù),但是評分邏輯非常好,也是當時首次提出來的概念,通過評分衡量這個人的好壞,簡單明了快速;另一段是“伊博瑞”,它是全世界最大的做個人的征信公司,有的是征信數(shù)據(jù),當時所有的征信數(shù)據(jù)它是最大的,包括還款的記錄,但是不是首先提出信用評分的公司,它有數(shù)據(jù)之后做評分,給金融機構提供風控的服務。

我加入同盾是有感于從評分、數(shù)據(jù)的重要性,同盾想做云的平臺,云平臺不是給某個金融客戶單獨做項目,而是結合客戶數(shù)據(jù)來做評分。幫銀行做風控,做云項目是有所積累的,把相關的積累放在大平臺上,行業(yè)上有互聯(lián)互通、底層的打洞,在一個金融機構他是欺詐分子,這樣就防止了同樣到另外的金融機構繼續(xù)去行騙,從征信的角度、個人信用評估角度而言,也可以達到相應的效果,比如考察借款人多頭借貸、多頭平臺,共同債務承受力是不是太大了,他有沒有能力承受,類似這樣的事情。想做智能分析級服務,通過服務的方式提供給金融客戶比較智能的服務,比如要查款記帳,發(fā)出一個請求要查這筆申請風險的程度,是不是有反欺詐的風險、信用評估的好壞、是不是有過不良的記錄,這樣能夠有很好的數(shù)據(jù)積累,同樣能夠通過這些模型、數(shù)據(jù)底層的打通為多家金融機構提供好智能分析的服務。

AaaS,以前說過軟件即服務,或者平臺即的服務,用別人平臺服務,所謂AaaS是基礎設施,也可以去采用云服務的方式,AaaS是比較新的提法。

人工智能在金融領域的應用,反欺詐功能用的非常好。在整個信貸流程中,定位智能風控涵蓋信貸周期各個環(huán)節(jié)都可以應用到,從客戶價值挖掘、營銷客戶開始,現(xiàn)在很多金融機構自己有很多客戶,怎么能夠更好的了解這些客戶的需求,更好的服務于這些客戶,是不是有更好的產(chǎn)品提供給他,有可能這個客戶對其他的金融產(chǎn)品是有需求的,雖然他也是你的客戶,但是你并沒有了解到他的需求,很可能本來是你的客戶,也在使用你某一項服務的客戶,就轉(zhuǎn)向另外的一家金融機構尋求那項服務,從這個角度來講,涉及到你要對你的客戶有很好的了解,這就是客戶的價值畫像,也可以利用很多模型來做分析的,所謂模型就是通過預測科學的方式,用歷史的數(shù)據(jù)預測未來,從統(tǒng)計上講是非常有指導意義的。

貸前反欺詐,個別的還比較好應付,最怕的是團伙,最有效的方式也是能夠有所謂的平臺,能夠把這些數(shù)據(jù)匯總起來。目前從數(shù)據(jù)的可用性上講,第三方數(shù)據(jù)還是比較多的,如何可以更好的應用起來,就是每家金融機構要真正的體現(xiàn)核心競爭力的地方。同盾把自己的定位是做第三方提供服務的科技公司,相當于同盾只是送水的,并不做金融放貸的業(yè)務,做放貸金融機構是相當于挖礦的。風控的角度是沒有利益沖突的,這也是為什么我們過去四年中能快速的積累七千家客戶,因為我們和客戶沒有利益的沖突,客戶不會擔心傳上來的申請信,這個客戶被我們截留了,我們也放貸了,不會發(fā)生這樣的事情,第二我們也不做引流,不會把同盾積累的數(shù)據(jù)傳播出去,而是專注于做智能風控這方面。

貸前的信用審核和貸中的監(jiān)控,這個錢放出去之后,金融機構還有需求,錢放出去了也按照期限在還錢,但是我不清楚是不是去其他平臺繼續(xù)借錢呢,是不是以別的地方借來的錢來還我的錢呢,是不是法院有新的不良記錄呢?我們可以持續(xù)性的提供貸后監(jiān)控服務,來發(fā)現(xiàn)放貸后可能帶來的風險問題。

貸后的服務也很重要,尤其是流量非常貴,做金融的人知道要找到新的客戶要花的成本是蠻高的,但是往往忽略了對現(xiàn)有客戶的服務,本來可以更加的精準到位,未來的幾年中,有可能如何能夠更好的維護好、服務好現(xiàn)有的客戶,是金融客戶面臨巨大的挑戰(zhàn),如果做得好可能就成為了自身核心的競爭力,那些本來就已經(jīng)是你的客戶,如果讓他持續(xù)性的在平臺上使用你的金融服務,成本是最小的,利益是最大化的,因為不用花錢找新的客戶。維護不好這個客戶,客戶又去了別的平臺,所以貸后角度不僅僅是監(jiān)控,還應該有貸后的服務。

如果發(fā)生了逾期也有智能化的方案,同盾為什么把自己定義成人工智能的科技公司呢?就是因為用到了人工智能的模型和算法,所以可以把自己定義成人工智能的科技公司。

客戶價值挖掘,有一項服務可以給現(xiàn)在金融機構和做其他任何業(yè)務,比如廣告業(yè)務,可以跟我們合作,我們有很多廣告用戶,但是要去給放貸平臺或者給平臺做廣告,但是我比較的盲目,每個人都推客戶感受也并不好,希望有精準的做廣告的投放。這個時候可以跟我們大數(shù)據(jù)智能服務公司合作,我們通過數(shù)據(jù)的融合,提供現(xiàn)有的客戶,之后我們來做補充的分析,結合數(shù)據(jù)做客戶畫像,來幫助他精準的投放廣告,節(jié)省成本,更好的提升回報率,這是客戶價值的分析,我們并不提供所謂的導流,因為這會影響到我們的公立性。

貸前反欺詐和貸前信用評估,每一家都有金融公司,自己從金融放貸的角度而言,有相對來說比較完整的系統(tǒng),我們代表的是一個平臺,對他們而言是第三方數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)服務的提供商,匯總的是一家看不到的東西,是更多家平臺、更加家金融機構相關信息,匯總之后通過評分、數(shù)據(jù)脫敏、通過相關的標簽為他提供這樣的金融服務,比如反欺詐分數(shù)比較高,信用的分數(shù)比較高,通過這樣的方式幫助他們做出很好的決策,最后的決斷是金融機構自己來做判斷,因為金融機構會用幾家第三方數(shù)據(jù),包括自己已有的數(shù)據(jù),然后再做出最終的判斷。

同盾設備指紋技術,現(xiàn)場化走現(xiàn)在特別厲害,大家都用智能手機,有沒有技術防范同樣的智能手機在我的平臺是不良記錄,有沒有可能另外的平臺上識別出來它呢?就是設備指紋技術,通過這些技術能夠把所有的移動設備打上身份證,能夠用這樣的技術手段識別這樣的移動設備,通過這四年的服務也積累了將近30億的設備數(shù)據(jù),通過這個設備的記錄和設備數(shù)據(jù)庫,能夠很好的把設備這個維度從反欺詐的防范、信用的評估更好的關聯(lián)起來。

輕催收的方案,我們也定義為人工智能方案,因為體現(xiàn)在我們會有催收的模型,模型中也應用到人工智能新的算法在其中,來通過客戶逾期的金額和逾期天數(shù)、逾期的期限,以及風險的參數(shù)會有催收的模型,通過這個模型再去定義催收的話術,如何跟欠款逾期人進行溝通,通過什么方式溝通呢?用了自動語音外呼系統(tǒng),是以自然語言錄音下來的信息,比如會自動撥打出去,對方接了以后會說某某先生或女士,我們受某某機構委托,您有一筆欠款金額是多少錢,如果你一天能夠還上就按1、兩天還上就按2、如果想跟客戶代表說話就按5,這屬于自動語音外呼,這個的好處是大大的節(jié)省人工成本,能夠快速的實現(xiàn)不差于人工效果,我們做過比對效果比人工外呼、人工直接跟逾期欠款人溝通效果還要好一點,至少不差。

金融機構要把盤子做大,把規(guī)模做起來的話,逾期壞帳率是固定的,大的盤子大了催收的比例絕對數(shù)也增加了,傳統(tǒng)的催收團隊不可能很快的再復制一個團隊出來,所以用這樣的輕催收的方式可以幫助他搭建催收的團隊,實現(xiàn)這個團隊的功能,所以智能化體現(xiàn)在話術、模型和客戶觸達的方式。

第二階段,正在研發(fā)直接交互式的,就是機器人打出去,機器人直接跟他說話,對方說什么我們再跟通過語義分析再截取信息跟他進行互動,這是第二階段正在研發(fā)的內(nèi)容。人工智能應用也越來越廣泛,隨著金融如火如荼的發(fā)展,包括面臨的壞帳的壓力也非常大,對催收的要求,人工智能機器人催收領域的發(fā)展也有長足的發(fā)展。

希望大家記住今天下午我們共同探討了人工智能賦能金融發(fā)展,人工智能在整個新時代發(fā)展過程中會賦能金融發(fā)展,這是大趨勢,首先因為線上化帶來的數(shù)據(jù)更多了,以前傳統(tǒng)數(shù)據(jù)填表就可以了,現(xiàn)在有了場景化以后,數(shù)據(jù)更多了。

什么是人工智能?在金融領域,只要用到了人工智能的算法、機器學習的算法、神經(jīng)網(wǎng)絡算法和其他包括深度學習算法,用到這些算法基本上把它歸到人工智能,可以應用到人臉識別、圖像識別、聲音識別,未來底層芯片用到的邏輯,直接就能夠把算法植入到芯片中,這都是人工智能的應用。

立足于第三方機構,同盾希望能夠利用自身的技術優(yōu)勢、數(shù)據(jù)優(yōu)勢和人才優(yōu)勢,能夠更好的做好智能分析的服務,也希望在座的同事們有機會和我們合作。謝謝大家!

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