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金融科技公司必须AI化 否则会被时代淘汰

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转型,是当前金融科技公司最迫切的现实。在监管趋严、价量管控、信贷紧缩的宏观行业背景之下,不少金融科技公司都面临着生死存亡的问题。这种存亡问题给了金融科技公司提出了一个挑战,要么往前迈一步,更多提升技术含量,淡化业务的金融属性,使金融成为技术落地的一个场景;要么,规模逐渐萎缩,退出这个市场,毕竟金融赛道的未来还是持牌玩家的游戏。 技术上

转型,是当前金融科技公司最迫切的现实。在监管趋严、价量管控、信贷紧缩的宏观行业背景之下,不少金融科技公司都面临着生死存亡的问题。这种存亡问题给了金融科技公司提出了一个挑战,要么往前迈一步,更多提升技术含量,淡化业务的金融属性,使金融成为技术落地的一个场景;要么,规模逐渐萎缩,退出这个市场,毕竟金融赛道的未来还是持牌玩家的游戏。

技术上的提升如何做到呢?其实龙头科技公司以及行业领先者都已经给出了一个方向。在后移动互联网时代,大家公认的技术方向就是人工智能(AI)。人工智能近几年在理论上取得了重大突破,在应用上,也找到了不少可验证乃至可以商业化的落地场景,比如金融、医疗、安防等领域。

360金融的AI能力重点覆盖了整个金融服务流程,并突出表现在两个方面:获客、风控。获客贵、风控难,是行业的通病,一直很难得到解决。尤其是在流量越来越贵、黑产越来越多的当下,更是金融科技公司面临的最大挑战。

在获客方面,360金融通过AI算法筛选人群,通过合适的媒介来触及,在这个过程当中大量使用了机器人技术。目标人群的画像、智能客服的跟进、以及自身的DSP投放平台,让360金融大大降低了投放的成本。所以我们可以看到,360金融很多获客是通过外部流量获得的,它是市场内少数几个使用外部流量效率高的金融科技公司。这些投放的优化,用AI提升的效率是立即可见的。

在风控方面,首先要说的是虽然业内很多公司声称自己可以做到智能风控,但实际上有相当一部分的风控组成是采购的。360金融近期推出的升级版金融大脑,其风控不仅可以供自己使用,还可以作为技术对外输出。我特别注意到几个核心技术,其中一个是身份验证。身份验证很多公司采用人脸识别的方式,这一块已经比较成熟了。360金融在身份验证方面当然也用到人脸识别的技术,但是不仅于此,它采用的验证手段是多种维度的。比如说身份证、银行卡,还有地址热力图等等,这些维度结合起来判断用户的身份。

在多维度反欺诈的实践中,360金融逐渐发展出了一整套技术,包括实时环境评估、异常行为监测、身份校验、社交网络分析等等各类评估。360金融在社交网络分析上面做得比较突出,目前它的用户关系图谱已经有大概20亿的节点,边(即人之间的关系)在百亿以上。360金融用一些无监督学习的算法,在关系图谱中能够识别不同人和人群的风险差异,并且把这种差异可视化。可以说这对于智能风控有莫大的帮助。

针对潜在用户,360金融建立的AI因子库通过各种特征模型来识别客户的信贷风险。这个里面比如就包括信贷历史评估模型,用户的交易活跃度评估,借旧还新识别,不同违约概率的人群分类,登陆的活跃度模型,还款积极性模型等等。不同的模型针对不同的AI因子,包括正面因子和负面因子,用一套算法来计算不同因子的权重,全方位管控用户信贷风险。这些AI技术的应用是不断演进和优化的。

当然,AI的应用不仅在贷前,贷中和贷后也有较为丰富的应用场景。这些场景目前一般读者已经比较熟悉的,比如运用人工智能语音的催收。360金融是对催收机器人做了较为深度的研究的,他们不仅制定了机器人的催收方案,而且还设计了拨打的策略,委外的策略。在机器人的催收中,AI在语音识别、自然语言理解、深度学习算法、语音合成方面的能力被调用了起来。根据360金融测试的结果,催收机器人运行一段时间后,催回率就超过了人工。这个技术的跑通对于人力资源的节省相当可观。

我们前面也讲过,360金融目前正在使用的这些AI技术,在金融上对效率的提升是非常明显的。技术好用的话,很多公司都想做,但是为什么只有少数公司可以做到呢?这个跟公司的基因有很大的关系。

要使用AI,首先就是要具备三大基础,即算力、算法和数据。算力和算法可以通过投资以及人才的布局来获得,但是数据本身如今却越来越难以获取。原因在于,移动互联网时代,各类应用形成了一个个信息孤岛,大量的数据被巨头科技公司掌握,并且在其内部形成闭环。比如阿里的电商数据,腾讯的社交数据等等。

因此,作为孵化自安全和搜索巨头360集团的360金融公司,一开始就有比较好的条件,既具备AI的技术基础,也拥有丰富的数据支持。360集团本身拥有数款月活跃用户(MAU)过亿的产品,比如4.1亿月活的浏览器,5.2亿月活的安全卫士,7.5亿月活的手机助手,8.7亿月活的手机卫士,这些产品形成了庞大的流量池和数据池,连接了超过19.6亿台智能设备,可以帮助360金融更好开发和优化算法模型。

除此之外,360在搜索和安全方面深厚的研发能力和技术积累,也是支持360金融AI能力的关键。比如AI所用到的底层引擎,存储、计算和深度学习等等,这些360本身就投入了大量的人力物力在研发。360金融在这个基础上用AI,跟一般的金融科技公司起点是不一样的。

亿欧最近发布了一则研究,说到2018年全年有90%的AI公司都处于亏损状态,只有10%的盈利,而这10%的盈利基本上是技术提供商。也就是说,自己有场景并且自己用技术的,目前还没有盈利的。AI的投入是比较大的,不仅在数据和研发上有门槛,在商业化上也有门槛,这对于金融科技公司来说,也是一个难题。

我们预测,未来大部分金融科技公司不会自己去做AI,核心的AI技术会对外采购,就跟现在商业银行采购信息化系统一样的道理,这些金融科技公司会偏向金融属性。只有少数的金融科技公司能够有自己的AI核心技术,比如360金融之类,这些技术还可以对外部的金融机构输出,帮助传统金融机构和其他金融科技公司建立自己的AI能力,这样的公司会逐步偏向科技属性。

从当前的市场环境来看,toC的市场正在逐渐趋于饱和,随着金融监管的加强,在保持现有规模的情况下,金融科技公司未来会更多的转向toB业务。如果金融科技公司没有服务toB的能力,既没有持牌,也没有技术,被市场和监管淘汰的未来也是可预见的。

而在toB业务中,一个很大的领域就是AI技术的输出。所以我们说,金融科技公司的AI化,就是让自己能有适用于金融细分领域核心的AI技术输出。金融科技公司输出AI能力,有几个相对优势:1)做过toC的金融业务,理解B端用户的需求;2)不同于科技公司,它的AI技术都是直接用在具体业务场景上的,拿来即用;3)不同于传统的做银行系统信息化的公司,AI能力针对的是全新的技术领域。

其实我们可以看到,最近一段时间,各类金融机构对于AI技术的需求非常强烈。我们看到市场上不少银行已经和科技公司建立了合作,在金融科技方面深度合作。银行本身也有相当充足的预算,用以对外购买AI技术帮助其开展普惠金融服务。各种中小型金融机构、保险公司,更是迫切需要金融科技来帮助他们提升竞争力。

从对金融机构的服务这个市场的发展来看,目前国内已经有10家银行成立了科技子公司。这些科技子公司人员还比较少,多的也只有100多人,他们要服务好母银行,就要广泛地和其他金融科技公司开展合作。360金融在AI方面的经验积累,相信会对他们有较好的借鉴。

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