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國內銀行試水人工智能 創新服務也需重視數據短板
2018-06-27

人工智能的旋風目前已刮到了銀行業。記者在采訪中發現,國內多家銀行已經紛紛試水人工智能,應用于營銷、客服、風控、智能投顧等各個業務領域。

“以前銀行老被指責‘嫌貧愛富’,給中小微企業服務不到位。如果有更好的風控手段,貸款就會實現差異化。人工智能在這個領域大有可為。”中關村銀行董事長郭洪說。

作為北京首家民營銀行,中關村銀行近日宣布與人工智能公司“第四范式”開展合作,打造“AI+金融”供應鏈服務平臺,聚集金融機構、保理公司、擔保公司、征信機構等合作伙伴,在出行、教育、快消品、線上旅游、三農、汽車后市場、物流等垂直領域落地,目前已為上萬家中小微企業授信。

第四范式CEO戴文淵表示,在信貸風控領域,人工智能技術大顯身手之處就在于利用算法搭建模型,在讀取海量數據的過程中判斷風險,覆蓋信貸全生命周期的各個關鍵業務環節,包括風險預警、信息驗真、欺詐識別、貸后管理、催收預警等。

“在金融行業的支付環節,我們能夠生成25億條盜刷規則,這種超高維度的反欺詐模型,是人力不能完成的。”戴文淵表示。

實際上,不止企業信貸領域,人工智能技術在銀行業的應用已經隨處可見,普通客戶也在隨時享受機器人提供的服務。

比如,在開戶環節,華夏銀行直銷銀行客戶可以借助人臉識別技術開戶。在客服領域,微眾銀行打造了“微金小云”智能客服機器人,一個機器人可替代400位人工客服,如今98%的客服均由智能云客服完成,極大節約了人工成本。

在購買理財產品環節,中信銀行的客戶可以享受智能推薦服務。銀行針對客戶的消費行為以及風險偏好,自動推薦金融產品。客戶使用手機銀行轉賬時,銀行后臺立即啟動人工智能反欺詐模型,甄別交易環節是否存在盜刷隱患。

在信貸環節,新網銀行在實時授信決策中應用了深度學習、強化學習、遷移學習等算法,對比多組授信策略的表現選擇最優路徑,實現授信策略快速迭代和更新。

在催收環節,美國征信機構益博睿為中國多家銀行提供智能服務,利用催收評分模型優化不同批次、量級的催收及款項回收,平衡風險與報酬,降低相關成本;還可預測客戶的還款時間和金額。

人工智能也成為多家銀行年報的關鍵詞。招商銀行2017年年報中寫道,近幾年云計算、大數據、人工智能、區塊鏈等技術的發展可能在不遠的將來“成果大爆發”,商業銀行是抓住這股浪潮完成蛻變,還是讓移動支付的失利在其他領域重演,關鍵是未來三年的作為。

中信銀行信息技術管理部架構管理處處長衛東表示,目前人工智能在銀行業的應用剛剛起步,各家銀行探索的領域涵蓋了銀行前臺、中臺、后臺大部分業務,涉及客戶獲取、接觸、識別、產品營銷、風險控制、產品定價,以及業務運營與精細化管理等各個領域。差異在于,有的銀行選擇自主或合作研發人工智能平臺,有的銀行則是完全外購平臺。中信銀行是依靠自身力量搭建了基于開源框架的大數據平臺、機器學習平臺。

“兩種做法各有利弊。人工智能需要一個底層基礎平臺,各種細分的人工智能模型服務都是基于這個平臺實現的,如果一開始就采取自主或合作模式研發,把控性會更高,后期升級維護的成本更低。”衛東說,銀行完全外購服務的優勢就是見效較快,如果在此過程中銀行能夠不斷學習、探索,并轉換為自有知識積累,也可以提高對技術的掌握程度。

衛東表示,目前銀行業開展人工智能探索的過程中,數據治理不到位及數據質量不完善是最大的短板。銀行已有的數據準確性沒有問題,但是寬度和廣度不足,無法全面地刻畫客戶360度視圖,較難結合應用場景做出綜合判斷,將會影響人工智能的應用效果。這是銀行業面臨的普遍挑戰。

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