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阿尔法狗风卷残云一般战胜柯洁的消息,再一次把人工智能推上了热搜。在人工智能的应用上,亚马逊、苹果、谷歌等走在了前列,不过,在中国的金融科技领域,人工智能同样展现出勃勃生机。
人工智能在金融领域的应用,主要侧重于三个方面:大数据风控模型的优化、提升审批效率以及差异化服务。
金融科技可能是人工智能应用较早的领域之一,实际上,早在阿尔法狗之前,国内就有不少公司在大数据风控领域进行尝试。今天我们就以厚本金融为例,看看人工智能是如何重构金融行业的。
大数据风控
网络借贷因小额、分散、覆盖人群广等特点,决定其目标客群是传统征信所覆盖不到的人群。而个人信用体系不完善、恶意骗贷、客户违约成本低、债务收回成本较高等诸多挑战,也要求厚本金融等金融科技公司风控创新。
在人工智能概念走红之前,厚本金融已经通过大数据为驱动的风控手段,丰富风控的数据纬度、算法和模型来实现快速识别借款人风险。
实际上,数据处理是迈向人工智能的第一步,随着机器学习、神经元网络等技术手段的成熟,人工智能方能显示出其在风控领域的效能。
为什么人工智能对的大数据风控重要?厚本金融在构建大数据风控模型时发现,金融行业在发展过程中,沉淀了大量的无用数据甚至是有害数据,同时此部分数据又是以非结构化的形式存在,这一类数据不仅占据了宝贵的储存资源,同时还会对风控模型形成噪音,影响风控决策。
如何解决这一问题?厚本金融通过运用人工智能的深度学习系统,积累足够多的数据,供模型进行学习,并不断完善甚至超过人类的知识回答能力,尤其在风险管理与交易这种对复杂数据的处理方面,通过深度学习的应用将大幅降低人力成本并提升金融风控及业务处理能力。
人工智能在金融科技的另外一个重要应用是反欺诈。目前来说,厚本金融在反欺诈领域处理相对成熟,通过机器学习用户的行为模式,结合欺诈黑名单等数据支撑,反欺诈模型能够辨别特殊用户在申请流程、审批流程中的反常行为,从而做出欺诈行为判断。
机器的效率
对于金融行业整体效率的提升,人工智能+大数据将起到强有力的助推作用。机器学习和人工智能在各行各业行业都有广泛的应用,人工智能可以利用更少的时间处理更为丰富全面的市场信息,提供专业可观,甚至更准确的分析。
过去,金融机构对于个人用户的授信,很大程度上依赖于央行的征信报告,但消费金融贷款额度小、需求分散、个性化等特点,依靠传统人工获客、评估、审核和风控,运营成本及效率明显过高。人工智能的发展,正在改变这一状况。
以厚本金融为例,通过大数据风控模型的自动化信用评估,厚本金融加速了整个信贷的决策过程,申请人可以更迅速地得到答复,提高了从申请到获批整个流程的效率。针对特定细分市场,厚本金融目前能达到3天左右实现放款,相比而言,人工审核一般需要2-3周以上时间才能实现放款。
此外,人工智能还节省了大量的人力成本。举例而言,假设传统金融机构达成月度10亿元量级的放款需要2万人,大数据金融科技公司则只需要200人。
机器学习和人工智能在各行各业都有广泛的应用,随着数据集的丰富,AI可以利用更少的时间处理更为丰富全面的市场信息,提供专业可观,甚至更准确的分析。
差异化服务
人工智能的飞速发展,使得机器能够在很大程度上模拟人的功能,实现批量人性化和个性化的服务客户,这对于金融服务将带来深刻影响,人工智能将成为决定银行沟通客户、发现客户金融需求的重要因素。
具体到金融科技公司的业务流程和产品设计上的,则体现在金融服务自动化、产品个性化、智能客服、质量管理、贷后管理等多个方面。
从金融服务方角度来看,人工智能可以帮助服务方在很短时间内获取用户方向,譬如厚本金融投资用户主要集中在沪、京、浙、鲁、苏等一线城市和地区,年龄结构为25-39岁的具备一定投资能力的白领为主,而此部分人群最欢迎的产品则是“厚钱包90”。
针对人工智能给出的这一判断,厚本金融在产品的个性化设计等方面进行创新,以满足投资用户的需求。
而在资产端,厚本金融通过人工智能的深度学习,在贷后管理方面,则可以基于行为分析对不同类型的客户采取智能沟通方案,提高客户满意度和贷后管理效率。
当然,人工智能对于金融科技的差异化竞争辅助作用还远不止于此,事实上,具备场景的金融科技企业,人工智能所展示的未来实质上更趋向于个人助理,可以帮用户自动发起金融交易,预定酒店、机票、旅行等等,都可以通过人工智能自动化实现,逐步优化用户的人机交互体验。
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