AutoML、智能语音、大数据风控,持续改变金融业

2019-06-04

在京交会“2019中国金融科技论坛”上,百融云创科技股份有限公司CRO季元出席论坛并发表了主题为“金融行业科技应用趋势”的演讲。季元表示,AutoML令机器学习能力平民化,智能语音将替代金融机构的诸多人力,大数据风控让银行风险管理更精准、获客渠道更多,同时也指出了银行金融科技推动的难点。


本次大会上,百融云创凭借出色的技术实力被评为“2019中国金融科技领军企业”。


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现将季元演讲的要点干货予以发布,以飨读者:


核心观点: AutoML令机器学习能力平民化


国际上对金融科技应用,经历了核心业务的流程数字化阶段、银行和客户的交互渠道从线下转到线上阶段之后,已经进入了第三阶段,即:业务的智能化阶段。在人工智能应用过程中,有三个阶段,即:辅助人、替代人,超人,也就是说,人做不了的事情机器可以做。


以AutoML为例,即:机器学习。AutoML以任务为基础的金融,直接告诉这个机器,你把需要建模的数据给他,能实现一键建模,能把建模的周期从代码一个月缩短到一个小时,整个的模型应用效率被提升。


AutoML它应用的意义可以总结为:机器学习能力的平民化。原来使用机器学习是一个门槛非常高的事情,要学机器语言,要学数学还要懂编程,整个社会懂机器学习的非常少。有了AutoML之后,这个世界上能应用机器学习的人才大大增加了,这会导致我们整个的模型应用的井喷,真正建立起数据驱动的业务。AutoML的出现对将来整个金融行业,包括人才结构、业务模式都会带来非常大的颠覆。这是技术应用对业务的改变。


核心观点:智能语音将替代金融机构的诸多人力


智能语音在金融行业的运用,主要有营销、贷款、催收等环节。以前用户打银行客服电话,可能从1按到9都没有想听的。现在,智能语音服务将这个环节的体验大大提升,用户直接说想做什么事情,背后的NLP引擎会识别出意图,通过机器客服回答你。这样一来,一方面,客户体验有很大的提升;另一方面,银行在成本降低的同时实现了效率的提升。


未来,语音交互方式有可能替代我们网上端、移动端的交互。以转账为例,通过智能语音将来可能只需要打一个客服电话,“我需要给谁转多少钱”就完成了。智能语音技术如果成熟到一定的程度,有可能变成银行最主要的渠道,解放包括坐席人员在内的很多人力。


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核心观点:大数据风控让银行风险管理更精准、获客渠道更多


近两年中,大数据风控技术已经相当成熟。大数据风控令无征信记录人群,也能享受到金融服务,让金融机构敢给无征信人群放贷;同时,减化了审批手续、缩短了审批时长,让客户体验更好。


采用了大数据风控之后,对整个银行业务的影响到底在哪里?首先,能够对风险管理做得更精准之后,作为银行的可操作度很高,对银行前端和后端部门的影响会很大。对市场营销端,此前,很看中客户的渠道来源,要选择资质比较好的客户。如果银行现在对自己的风控有信心的话,不管什么样的客户来都可以,获客的带宽可以增加。


核心观点:技术应用到第二个阶段一定是由点到面的组织升级


无论是AutoML、建模还是智能语音、大数据风控,真正的技术应用其实是由点到面的组织升级的过程。


这里有一个非常深刻的例子。大家知道前一段波音737—M800飞机出事了,就是因为采用了新的发动机,更省油。为了将新的发动机装在飞机上,只能往前移。升级了几次之后,发动机会更倾向于机头,导致整个空气动力结构不稳定,机头往下钻。这就是一个技术单点应用的典型案例,只升级了发动机,但是飞机的器械结构没发生变化,一定出问题。


在一个组织里面应用技术,如果只在一个点上,也会出现问题。所以技术应用到第二个阶段一定是由点到面的组织升级。


核心观点:智能风控平台的五个模块、三个功能


以智能风控平台为例,不仅是一个技术平台,也是一个组织平台,是一个双重升级。这里面包含五个模块,实现三个功能。


第一,内部智能的服务化;第二,敏捷化,对前端业务的响应更加敏捷;第三,智能化。这里面需要五大模块,第一,数据湖。数据仓库跟数据湖的区别在哪里?数据的流动性不同。在数据仓库的时代,各个数据进入数据仓库很容易,每天晚上都会真实沉到数据仓库里面,但一个业务应用想把一个真实数据拿出来非常的困难,没有几个月的时间拿不出来,所以数据湖解决数据流动性的问题,让数据流动起来,使实时的数据能被用起来。


第二个就是特征池,第三个就是AutoML平台,这些数据要大量用起来,一定要有高效的建模工具。第四就是要有模型管理平台,支撑模型监管,最后一个就是风险策略引擎,所有的模型都可以部署在引擎上,对接业务。


通过五个模块的业务改造,实现数据平台把风控变成金融机构内部的一个服务,特别是当我们现在各个机构的业务复杂度更高的程度下,业务非常多,风控集中化是提升效率的一个非常重要的手段。集中化之后有更多的好处,比如说客户集中管理,因为不同的策略各家有区别,但是在同一个平台上可以达到统一、集中管理。


核心观点:供应链金融和小微金融要大力发展,离不开中间的决策


过去的两三年时间,随着P2P电商平台的发展,大量供应链的数据开始沉淀下来,跟消费金融发展是一脉相承的。消费金融为什么能起来,因为前些年消费电商发展非常好。但是在这个产业金融里面,产业互联网平台跟金融机构之间其实是有一层屏障的,因为产业平台在搭建的时候,它的目的是以服务供应链、服务企业为主,所以不管是平台的设计,数据的采集也好,没有考虑到金融风控的需求,这个时候一定需要一个中间的连接器,来把双方需求对接起来。不管是第三方的科技公司也好,还是银行系的金融科技公司也好,都可以通过这样一个平台的搭建,把金融机构的需求,不管是通过物联网设备也好,通过什么设备也好,把数据采集的需求集成到设备里去,把采集的数据变成策略提供给管理层,变成标准的接口,这是一个产业金融平台要干的事情,也是它的价值所在。供应链金融和小微金融要大力发展,离不开中间的决策管理。


核心观点:银行金融科技推动的两大难点:组织惯性,人才缺乏 


银行金融科技推动存在两大难点,一个是组织惯性,第二个是人才缺乏。


组织惯性就是一个组织改进技术时,会受固有的组织架构的约束,比如说在一辆马车上装上电池和电机也不是一个电车,跑到一定程度一定会散架的。当科技发展到一定程度,科技部门承载的不光是科技,更多需要涉猎到业务场景下。为什么很多银行在采用科技的时候会单独设立一个科技公司,其实也是受组织架构的影响。


第二个就是人才缺口,当新技术出来的时候,人才一定是最缺乏的。



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