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金融科技并非單純的技術(shù)概念,而是金融與科技深度融合的產(chǎn)物。金融科技對(duì)當(dāng)前銀行業(yè)的滲透和再造是全方位的,廣度和深度前所未有。
金融科技將重塑銀行業(yè)
2018年年報(bào)中,工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行、建設(shè)銀行、交通銀行提及金融科技的次數(shù)分別達(dá)15次、21次、7次、64次、21次。招商銀行指出“唯一可能從根本上改變和顛覆銀行商業(yè)模式的,是科技。”
在銀行的中后臺(tái),圍繞著風(fēng)險(xiǎn)控制和運(yùn)營(yíng)策略,金融科技同樣在發(fā)揮影響力,但如果我們只把視野放在當(dāng)下,而非數(shù)十年間,這些可以稱為戰(zhàn)略轉(zhuǎn)折點(diǎn)的變化顯得過于低調(diào)了。對(duì)于當(dāng)下的銀行業(yè)務(wù)人員來說——比如風(fēng)控專家、零售業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人、IT技術(shù)部總經(jīng)理等,他們深刻感知,面對(duì)虎視眈眈的互聯(lián)網(wǎng)金融,要滿足客戶日益增長(zhǎng)的金融服務(wù)需求,需要在成熟的風(fēng)控體系、業(yè)務(wù)體系基礎(chǔ)上,引入新的技術(shù)力量,提升服務(wù)的精準(zhǔn)性,降低服務(wù)成本,控制金融風(fēng)險(xiǎn),為未來贏得市場(chǎng)。
現(xiàn)階段,AI本質(zhì)上是機(jī)器通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練做智能決策的能力。這為區(qū)別于FICO的新一代技術(shù)公司提供了發(fā)展契機(jī)。這些技術(shù)公司的創(chuàng)始者們,通常是習(xí)慣以信息化方式解決問題的AI專家。在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)里,他們搭建的搜索引擎日數(shù)據(jù)處理量在ZB(1ZB是十萬億億字節(jié))級(jí)別,相較之下金融領(lǐng)域只到PB級(jí)別(1PB是千萬億字節(jié)),對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘、用戶分析等早已駕輕就熟,因而希望將這種AI能力遷移到更多領(lǐng)域——比如有著數(shù)據(jù)化基礎(chǔ),并且有意愿為AI技術(shù)買單的金融機(jī)構(gòu);初創(chuàng)的金融科技公司面臨的挑戰(zhàn)在于,他們需要有大型的、真實(shí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景訓(xùn)練機(jī)器,讓模型和產(chǎn)品能更加有效地解決金融問題。能夠和領(lǐng)先的銀行一起實(shí)踐,打磨產(chǎn)品,獲得成功案例是一家金融科技公司最重要的護(hù)城河。
一個(gè)高標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)要求的客戶,往往是最好的AI模型訓(xùn)練導(dǎo)師。“最難的,是金融業(yè)務(wù)和AI技術(shù)要真正耦合。”氪信科技創(chuàng)始人兼CEO朱明杰說。三年多的時(shí)間內(nèi),氪信和“零售之王”招商銀行、“宇宙行”工商銀行,以“金融科技”大力投入著稱的建設(shè)銀行等,均展開了深度合作。它的第一個(gè)客戶是以服務(wù)小微企業(yè)聞名的民生銀行,這決定了其后的業(yè)務(wù)發(fā)展重心是與銀行等大型金融場(chǎng)景合作。成長(zhǎng)于AI應(yīng)用浪潮和金融行業(yè)信息密度突破臨界點(diǎn)的交匯處,氪信像是一個(gè)沖浪者,謹(jǐn)慎觀察著銀行轉(zhuǎn)型升級(jí)的風(fēng)向水流,以技術(shù)的嫻熟對(duì)抗風(fēng)險(xiǎn)的不確定。
在金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景中錘煉高效解決方案
風(fēng)險(xiǎn)控制、金融交易、零售業(yè)務(wù)、監(jiān)管等,是AI金融的主要應(yīng)用場(chǎng)景。
在信貸領(lǐng)域,氪信智能風(fēng)控解決方案發(fā)展最早、也最為成熟。盡管目前央行的征信系統(tǒng)已采集9.9億自然人,但過去從未申請(qǐng)過貸款或信用卡,與銀行等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)無信貸關(guān)系歷史,征信記錄基本空白的人群卻接近十億,當(dāng)他們想要辦理信用卡、信貸業(yè)務(wù)時(shí),銀行需要通過非金融屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行分析判斷。過去的BI時(shí)代,數(shù)據(jù)系統(tǒng)面向人的規(guī)則建設(shè)和處理;AI時(shí)代,在線業(yè)務(wù)漸成主流,數(shù)據(jù)量激增,超出了人的經(jīng)驗(yàn)范疇和處理能力邊界,這些非結(jié)構(gòu)化的、非金融的數(shù)據(jù),恰是機(jī)器擅長(zhǎng)處理的領(lǐng)域。依托機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、知識(shí)圖譜等底層核心技術(shù),氪信智能風(fēng)控解決方案可提供預(yù)授信行內(nèi)白名單、貸前準(zhǔn)入、貸后預(yù)警、收益評(píng)分、信用卡激活促動(dòng)、信用卡貸后調(diào)額、智能催收等多個(gè)場(chǎng)景的解決方案。
交易反欺詐是銀行面臨的又一大痛點(diǎn)。2017年,美國(guó)異常交易案件上報(bào)個(gè)數(shù)為101.2萬件,中國(guó)的這個(gè)數(shù)字為10265件,兩者相差100倍。銀行從業(yè)者面臨對(duì)于異常交易“抓不準(zhǔn)(在交易反欺詐場(chǎng)景中,基于專家策略的可疑交易識(shí)別誤判率常達(dá)到90%以上)”和“抓不全”兩大痛點(diǎn)。根據(jù)中國(guó)人民銀行發(fā)布的最新一次的反洗錢公告,對(duì)于異常交易的監(jiān)管不力將導(dǎo)致銀行面臨從數(shù)十萬到上百萬不等的罰款。
AI技術(shù)可以助力銀行專家解決這個(gè)問題?;谝?guī)則的可疑交易識(shí)別和以個(gè)人作為主體的風(fēng)控思路,導(dǎo)致了誤報(bào)率居高不下,而傳統(tǒng)的風(fēng)控模型計(jì)算能力有限,無法識(shí)別復(fù)雜的洗錢團(tuán)伙,也無法追溯較長(zhǎng)期歷史數(shù)據(jù),直接降低了欺詐識(shí)別效果。鑒于此,氪信提出了TAI異常交易監(jiān)測(cè)解決方案,該方案已經(jīng)在大型銀行經(jīng)過驗(yàn)證,使用半監(jiān)督的欺詐賬戶識(shí)別模型體系和資金交易知識(shí)圖譜,將識(shí)別群體欺詐的效能提升40倍。
伴隨銀行越來越“互聯(lián)網(wǎng)化”,App已不僅是物理網(wǎng)點(diǎn)的補(bǔ)充,或者是一種電子銷售渠道,它已經(jīng)成為銀行觸客的門戶。根據(jù)銀行財(cái)報(bào),截至2018年底,工商銀行和建設(shè)銀行的App下載用戶數(shù)均已突破3億,招商銀行和掌上生活兩大App的累計(jì)用戶數(shù)達(dá)到1.48億,“月活”代替“開卡數(shù)”成為銀行衡量業(yè)績(jī)的重要指標(biāo)。問題隨之而來——如何將銀行App打造成為一個(gè)超級(jí)平臺(tái),并通過App來重新定義銀行的服務(wù)邊界?這讓AI的應(yīng)用回到了熟悉的互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景。氪信正在和一家領(lǐng)先的股份制商業(yè)銀行合作,提供智能畫像服務(wù),其核心是將“客戶”當(dāng)成“用戶”對(duì)待。
一般而言,體現(xiàn)價(jià)值的不是產(chǎn)品技術(shù)實(shí)現(xiàn)有多難,而是產(chǎn)品能解決多大的問題,為客戶帶來多少的價(jià)值。無論是甲骨文的分布式ERP系統(tǒng),蘋果的iTunes,還是谷歌幾十億個(gè)同步搜索結(jié)果和視頻,最終都致力于解決大規(guī)模的、非常復(fù)雜的問題。在氪信三年多的實(shí)踐中,這些具有厚度的解決方案為它帶來了工商銀行、招商銀行、建設(shè)銀行、民生銀行等全程的AI合作伙伴,成為“AI+金融”的最佳注解。
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