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股市行情:领跑AI金融科技 氪信科技深度驱动金融智能化升级

发布日期:2019-06-26  来源:网络整理  浏览次数:
导读:金融科技深度创新知易行难。以AI技术为例,目前有能力向金融领域提供该技术的机构屈指可数,一股力量是BAT等互联网巨头,另一股力量为招...

  “全球来看,中国金融智能化水平已居世界领先。人工智能、云计算、大数据等前沿科技的快速应用在推动金融机构由规模驱动转向技术驱动的同时,也重构了金融业的价值链。”近日,在上海交通大学上海高级金融学院联合世界知名高校及科研院所举办的2019国际金融科技会议上,氪信科技创始人兼CEO朱明杰如是说。

  金融科技深度创新知易行难。以AI技术为例,目前有能力向金融领域提供该技术的机构屈指可数,一股力量是BAT等互联网巨头,另一股力量为招商银行、平安集团等积极发力智慧金融的传统金融机构,而发端于自主研发的金融壹帐通、氪信科技、同盾等科技输出类公司,则成为新兴的第三股力量。

  作为国内人工智能驱动金融业务升级的领跑者之一,氪信科技是最早采用深度学习技术处理大规模金融场景中人的行为语言,并将集成学习模型应用于大规模金融场景风险评估的AI公司。运用AI引擎与全域金融知识图谱,氪信科技能为金融机构提供智能风控、智能营销、智能运营等一站式解决方案,为金融行业全面开展智能化业务赋能。将先进的AI技术应用于大型金融场景,解决金融领域最难解的问题,成为氪信科技合作“四大行”等金融领域头部机构的“秘密武器”。 

  银行数字化转型“两条腿走路”

  在全球数字化升级大浪潮下,中国金融行业的中坚力量——银行也纷纷走出舒适区,涌现出敏捷银行、开放银行、数字银行、智慧银行等众多新实践。据亿欧智库不完全统计,截止2019年5月,超过50家银行已经上线或正在建设开放银行业务。与此同时,银行也面临着诸多行业转型升级中的痛点,其中风控难、获客难等问题尤为凸出。

  业内人士指出,金融的本质是风险控制,而银行风控升级也是最难啃的一块骨头。首先,银行的传统风控往往以牺牲用户体验为代价,操作流程繁琐而实际风控效果可能并不尽人意;其次,无法有效处理“非结构化”数据,且传统风控系统特征发现能力偏弱也是个难题,在用户的画像特征值筛选时往往遗漏大量弱相关信息,对于新型欺诈和长尾欺诈识别能力明显不足;再次,银行传统的风控过于依赖专家经验,需要大量的人力和时间投入。此外,系统架构缺乏灵活性和学习能力,导致金融机构在优化效果的过程中很难形成指数型突破。

  “风控能力高低对获客、留客成效有直接影响。如果技术和服务跟不上,银行不仅难以盘活此前积累的大量处于“休眠”状态的用户数据,而且会在招揽并留住新用户上表现乏力。”上述人士表示。

  直面数字化转型痛点,不少金融机构选择“两条腿走路”。一方面,通过内部孵化、加大技术研发投入、内部组织创新等,快速提升自身技术研发能力和应用场景构建;另一方面,通过借助类似氪信科技这样的第三方技术公司,引入数字化科技能力,在提高速度或降本增效的同时,内外结合打造自主可控的金融科技。麦肯锡全球银行调查显示,52%的银行与金融科技公司建立深度合关系,37%的银行直接布局金融科技。

  在与金融机构的合作中,以Oracle等为代表的传统科技公司扮演的大多是软硬件供应商的角色,为金融机构提供某一方面的软件或者硬件设备、咨询和服务支持。而深耕AI技术的氪信科技趟出了一条更具价值的金融科技赋能之路,也完成了自身从黑马到领跑者的进阶,跻身AI金融科技公司第一梯队阵营。

  公开资料显示,氪信科技已与上百家金融机构展开业务层面的深度合作,其产品和智能金融解决方案已在包括“宇宙行”在内的“四大行”、“零售之王”招商银行等国内顶尖的大中型银行及平安证券、中银消费金融等大型金融机构应用。

  打造“有厚度”的AI金融

  短短三年多时间,氪信科技的快速发展,得益于其“有厚度”的AI技术解决方案。

  对于B端用户来说,选择智能金融科技合作伙伴无论是在金钱、人力还是时间上都有着不菲的试错成本,“有厚度”的AI技术意味着解决方案能够真正解决问题,从挖掘海量沉睡数据价值到量化建模,从提出技术解决方案到大规模场景落地,从替代人力到解放劳动力,氪信科技用和标杆用户在大型金融场景的实战经验,建立了自己的护城河。

  数字银行与传统银行相比,最显著的变化就是加大了对“长尾人群”金融需求的覆盖。然而,由于这类人群缺乏征信数据,使用“FICO信用评分”等传统资信评价手段已经不合时宜。但是移动互联网背景下,这些人群产生了海量的沉睡数据,这些数据在AI语境下主要分为动态类、文本类、网络类三种类型,氪信科技基于AI的核心技术能将其一一攻破。如结合深度循环网络特征提取框架和CNN模型处理动态时序类数据,基于无监督深度学习特征提取框架建立催收风险模型,使用卷积神经网络GCN处理海量交易数据,实现从个体风险到群体风险的识别迁移等等。这些方案模型在KS值(模型区分度)等数值表现优秀,业已运用到实际的金融场景中。

  值得一提的是,面对上千维度和数亿用户群体的大数据,对运算系统的稳定性及毫秒级响应性能要求极高。氪信科技打造了一套融合全域金融知识图谱的企业级智能金融引擎(非或然引擎),它可以提供端到端的全流程决策支持系统及运营支撑功能,并具备准实时监控系统和预警功能,从而形成覆盖全决策流程的特征、建模、执行、监控业务闭环。

  在智能风控解决方案中,氪信科技实现了信贷、交易等场景下,申请反欺诈、额度与定价决策、贷后预警与监控、智能催收等覆盖事前、事中、 事后的金融风控;在智能营销解决方案中,氪信科技通过实时的用户画像,追踪线上用户的个性化需求,并利用智能推荐算法有针对性地推荐产品与服务;在智能客服解决方案中,氪信科技提出了一套基于文本、 语音、知识图谱技术的智能解决方案,它能够与用户进行自动会话,并在会话过程中对用户的会话意图、 消费倾向、还款倾向进行识别和预测,进而进行话术优化和客服质检,以提升客服效率和质量。

  在数字化新征程上,银行等金融业“大象”已经起舞。与此同时,金融科技也将告别标签化,迈过商业模式的门槛,真正进入技术的腹地。在此背景下,以氪信科技为代表的专注AI金融的创新型科技公司有望发挥引领作用,助力中国金融业在数字经济时代跑出“加速度”。



    

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