金融產業升級:AI、大數據、云計算帶來這些機遇

2019-07-16 16:38 稿源:鋅財經公眾號  0條評論

中國移動,移動云

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據易觀發布的《 2019 中國金融科技專題分析》顯示, 2018 年中國金融科技市場規模達到 115 萬億元, 2020 年將超過 157 萬億元。

經過多年發展的金融科技行業,不僅誕生出了眾多互聯網金融企業,也推進了傳統金融行業的不斷變革。在這其中,演化出了移動支付、互聯網銀行、智能投顧等業態。

金融體系中的科技因素,也在發生著變化。從原先傳統IT軟硬件輔助金融、提升效率,到如今大數據、云計算、人工智能等新興科技賦能金融,創造出了各類全新業務生態。

科技對于金融的價值,逐漸從輔助地位上升至影響未來發展的關鍵因素。但不可否認的是,新興技術具有生命周期,而且必然受到強監管,這對金融科技企業來說,既要在監管下穩步進行,也要不斷結合新技術,做好風險防范。

2019 年科創板的落地,也為金融科技企業開辟了一條新的上市路徑。“科創板是‘改革試驗田’,我們相信國家的改革決心與力度,也相信未來金融科技企業能夠成為用科技賦能實體經濟的先鋒。”拍拍貸副總裁陳磊說。

當行業趨于穩定,一切都將回歸本質。如何將新興技術落地,賦能金融?同時在技術不斷更迭的狀況下,金融科技企業將如何自我迭代,緊跟趨勢?科創板對于金融科技企業又有哪些實際意義?

在本月鋅財經金融科技主題月的第一場分享活動上,鋅財經創始人潘越飛邀請了拍拍貸副總裁陳磊對上述問題作出解答。

拍拍貸成立于 2007 年,自創立以來,在金融科技和智慧金融領域持續投入,研發了依托集大數據、云計算和人工智能等為一體的“魔鏡”大數據風控系統,借助 12 年積累的海量數據,從上千個維度對超過 1400 萬借款人進行綜合風險評估,能夠更好地預測借款逾期率,從而嚴格控制借款風險。截至 2019 年 3 月底,拍拍貸的累計注冊用戶超過 9386 萬人。

鋅財經

面對大數據、云計算、人工智能等新興技術,金融科技企業如何應用到具體服務場景中?對用戶來說,能感知到哪些變化呢?

陳磊

ABCD(AI/Blockchain/Cloud computing/Big Data)技術圍繞數據的獲取、存儲、計算、挖掘和決策服務,金融科技企業使用這些技術來實現基于數據的業務服務,例如拍拍貸AI技術幫助用戶自動識別卡證信息、幫助風控系統提取關鍵特征,大數據技術幫助實現了決策流程的自動化和高速化。

從用戶來看,技術的應用使得金融服務能夠滲透到更廣泛的群體,用戶需求也被更好的洞察,服務更加便利化、及時化、個性化和智能化,用戶獲取金融服務的效率得到提升,用戶和金融科技企業的距離被拉近。

鋅財經

從貸前獲客、反欺詐到貸中審核再到貸后催收,拍拍貸搭建了一套怎樣的全流程體系?技術在其中起到了哪些作用?

陳磊

目前,拍拍貸的科技能力已經覆蓋了借貸業務流程中完整的貸前、貸中、貸后三個環節。在貸前有AI加持的精準獲客、智能反欺詐、全自動化審核;在貸中有智能風控系統、智能質檢;在貸后有貸后模型體系、智能催收,此外還有智能客服等。技術在業務全流程的應用覆蓋了用戶的整個生命周期,在其中主要解決了性能和效率兩大問題。

拍拍貸智能客服機器人

圖片來源于受訪者

在具體業務中,技術有時輔助人工,有時則可以起到部分或完全替代人工的作用。

以客服機器人為例,拍拍貸研發了基于自然語言處理和深度學習的智能客服機器人,其所采用的LSTM+Hierarchical Attention模型,效果比SVM模型提高約30%,在驗證集上準確率95%,能夠有效查別用戶情緒,智能搜索知識圖譜,在多輪對話中高效解答客戶疑問。

鋅財經

風控往往是金融科技企業的核心,拍拍貸引入了哪些技術,提升風控能力?

陳磊

風控的本質是風險和收益的平衡,背后的關鍵是對金融產品與用戶匹配的風險評估,給出合適的額度和定價。

拍拍貸在復雜數據的使用,特別是多模態和時序數據挖掘上采用了深度學習來實現特征的自動提取;在模型算法上引入了集成學習和遷移學習,來充分利用弱數據和其他場景數據,同時自研的AutoML也幫助模型的快速開發和上線,在線學習的使用使得模型上線后能夠自動迭代演進,對抗衰減。 

風控技術的應用有一個從基礎架構、到算法再到領域能力的延伸。在基礎架構層面,拍拍貸注重大數據平臺的建設,從離線的到在線的,從批處理到流式計算,使得風控流程的字段、規則以及工作流得到精準實現和高性能服務。

舉個例子,在貸前風控中,拍拍貸的“明鏡”智能反欺詐系統和“魔鏡”大數據風控系統高效運行,可以通過可視化關系網絡精準識別欺詐風險,并在 1 分鐘內自動完成信用和審批決策。

貸后催收是風控流程中很重要的一環,而過去的催收都是以人工為主,在拍拍貸應用了智能催收技術后,我們可以做到:幫助催收人員快速篩選有意向還款的用戶,提高催收效率;針對高風險用戶,在還款日臨近前提醒,降低入催率;逾期天數在 10 天內的案件,直接移交給機器人進行催收。以實際產出來看,拍拍貸智能催收機器人已經成功回收了數億元逾期款項,催收逾期天數在 3 天內的案件時,機器人的回款率能實現人工的90%以上。

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