金融智能化是數(shù)字經(jīng)濟重要的發(fā)展引擎

金融行業(yè)已成為數(shù)字化程度最高的行業(yè)之一，其天然的“數(shù)字屬性”以及歷史沉淀下來的海量數(shù)據(jù)都為金融智能化轉(zhuǎn)型，提供了絕佳的基礎。隨著AI芯片計算能力的突飛猛進和機器學習算法的不斷創(chuàng)新，金融智能化轉(zhuǎn)型進入發(fā)展的快車道，而海外人才的大量回流和本土人才的崛起，更是加速了金融智能化轉(zhuǎn)型的進程。近日同盾科技蔣韜發(fā)表關于“金融智能化轉(zhuǎn)型正當時”的演講。

2015年國家提出了“互聯(lián)網(wǎng)+”的理念，2017年又提出了數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展理念，對此蔣韜認為：“過去20年的基礎建設為今天我們提出數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展理念打下非常好的基礎，今天幾乎所有的業(yè)態(tài)比如金融、教育、零售、物流等都在進行數(shù)字化改革，當完成數(shù)字化改革之后，接下來就是各個行業(yè)的智能化改革。而這其中金融智能化將是最重要的一環(huán)，金融智能化是數(shù)字經(jīng)濟重要的發(fā)展引擎。”

現(xiàn)在進行時中的金融智能化轉(zhuǎn)型

蔣韜分別圍繞“智能營銷”、“智能風控”、“智能投顧”、“智能催收”、“保險科技”五大場景，做了金融智能化轉(zhuǎn)型的應用案例介紹。

智能營銷——如何更加精準地觸達客戶

在智能營銷領域國外公司已經(jīng)發(fā)展到非常成熟的階段，比如Capital One可以在客戶申請信用卡之前，就提前郵寄一個帶有信用卡的信封給到客戶，因為他們已經(jīng)通過智能算法判斷出這名客戶未來3個月申請信用卡的概率很高。

智能風控——如何更加精準地分析欺詐及信用風險

欺詐類風險主要為三大類：賬戶安全風險、交易欺詐風險、信用風險，而信用風險又以發(fā)生階段不同劃分為貸前、貸中和貸后。針對信貸業(yè)務的三個階段，同盾針對性地提出了智能化解決方案：用戶增長服務、貸前反欺詐及信貸風控服務、逾期管理智能催收服務，助力金融智能化轉(zhuǎn)型的落地。

同盾科技是第三方的智能風控與分析決策服務商，在智能風控領域有非常深厚的技術能力和服務經(jīng)驗。同盾于2017年在行業(yè)內(nèi)首倡AaaS——智能分析即服務的風控理念，將風控產(chǎn)品“云”化，并在云端建立了風險大腦，通過不斷學習領域知識來增強自身能力。

同時，為了滿足不同金融機構(gòu)客戶的需求，也提供私有化部署及整體端到云一體化的解決方案。

智能投顧——如何最大化客戶的投資收益

利用機器學習、算法等手段通過量化分析，綜合各種因子幫助客戶找到股票、基金、及其他理財產(chǎn)品最佳理財方案，實現(xiàn)客戶投資收益最大化。

智能催收——如何提升催收效率、降低欺詐風險及機構(gòu)成本

蔣韜指出，中國有將近一千萬催收人員，幫助銀行信用卡中心、消費金融貸后部門用打電話的方式提醒用戶還款，這是一個非?？菰锒业托实墓ぷ?。智能催收正在深刻改變這一現(xiàn)狀，相較于人工催收，智能催收的優(yōu)勢非常明顯。

首先人工成本很高，其成本組成要包括工資、場地、招聘、培訓等;其次，受多種因素影響，人工催收情緒波動大，且需要重復培訓話術，專業(yè)程度難以保證。智能的催收系統(tǒng)采用標準催收話術，從源頭上減少話術風險。

在早期催收M0-M1，甚至是M2階段智能催收都有很好的效果，某家國內(nèi)大型銀行系持牌消費金融機構(gòu)，日均新增M1、M2按揭量超過兩萬筆，為提高催收效率，該機構(gòu)引入了同盾智能催收產(chǎn)品逾期管家，使用逾期管家后，逾期1天內(nèi)，該機構(gòu)的合同回收率提升7.32%，金融回收率提升8.87%;逾期3天內(nèi)，合同回收率提升4.24%，金額回收率提升3.42%，效果十分顯著。

智能理賠——如何降低理賠欺詐風險、實現(xiàn)理賠的全自動化

保險科技的智能化應用及案例，可以以其中的智能理賠為例。智能理賠主要解決兩個問題，首先是如何提升理賠的自動化能力，就是利用人工智能等技術在一定時間內(nèi)自動化處理更多的理賠單據(jù)。

第二個要解決的問題是如何在理賠的過程中通過算法及模型，去識別一些潛在的、隱形的欺詐風險。數(shù)據(jù)顯示在中國車險理賠中保守估計有 20%的案件涉嫌欺詐，仔細研究就會發(fā)現(xiàn)里面很多都有人為因素存在而產(chǎn)生的道德風險和操作性風險，據(jù)統(tǒng)計全國每年因為欺詐而使保險公司造成的損失高達上千億元。單純依靠人的力量已經(jīng)難以招架，現(xiàn)在國內(nèi)有很多企業(yè)都在探索用智能化的手段來改變這一現(xiàn)狀。

金融智能化轉(zhuǎn)型趨勢展望

演講最后蔣韜對金融智能化轉(zhuǎn)型的趨勢進行了展望，他認為金融智能化轉(zhuǎn)型將呈現(xiàn)以下幾種特征：

一、未來金融機構(gòu)會持續(xù)加大投入，通過智能化轉(zhuǎn)型提升效率、降低成本;

二、未來五年，80%的金融機構(gòu)和個人客戶的交互界面，會被人工智能技術所取代;

三、不僅僅是業(yè)務部門，金融機構(gòu)的中后臺部門，比如：風控、運營、合規(guī)、審計、財務、戰(zhàn)略規(guī)劃、人力資源等場景也會進行智能化轉(zhuǎn)型;

四、知識圖譜、NLP、視覺及圖像處理、機器學習、深度學習等通用技術在金融機構(gòu)會形成私有化部署的平臺;

五、中小型金融機構(gòu)，會形成共享的專有、甚至是公有云平臺;

六、機器學習會成為主流，深度學習的規(guī)模隨著方便易用的機器學習工具(比如：Caffe、TensorFlow、CNTK等)的快速普及，人工智能應用的門檻會快速降低。

同盾科技是智能風控與分析決策領域的代表企業(yè)，一直致力于利用科技力量助力金融智能化轉(zhuǎn)型，目前同盾已經(jīng)形成大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算三大技術體系、智能營銷、智能運營、智能反欺詐以及智能信貸四個場景應用以及云端一體全流程解決方案，為金融、互聯(lián)網(wǎng)、物流、大健康、零售、智慧城市、政務等領域輸出包括智能信貸風控、智能反欺詐、智能營銷、智能運營等在內(nèi)的智能決策產(chǎn)品及服務，讓各場景中的決策分析更加智能。

同盾科技已為超過一萬家客戶提供服務，未來在國內(nèi)企業(yè)金融智能化轉(zhuǎn)型之路上，同盾將繼續(xù)扮演更為重要的角色。

生成海報

免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內(nèi)容或斷開相關鏈接。