前隆科技邁向多維服務(wù)智能金融領(lǐng)域的AI公司

金融科技經(jīng)過這幾年的應(yīng)用實(shí)踐，已被證實(shí)在提升銀行業(yè)務(wù)能力、流程效率、用戶體驗(yàn)以及降低風(fēng)險(xiǎn)與成本上有很大作用。大型銀行或自己研發(fā)技術(shù)推出科技金融業(yè)務(wù)，或與互聯(lián)網(wǎng)巨頭合作實(shí)現(xiàn)互利共贏，而中小銀行雖也意識(shí)到轉(zhuǎn)型科技金融機(jī)構(gòu)的重要性，并進(jìn)行探索與實(shí)踐，但由于資金、技術(shù)、人才的不足，導(dǎo)致大量場景被占據(jù)。根據(jù)《中小銀行金融科技發(fā)展報(bào)告》顯示，當(dāng)下中小銀行面臨的問題主要有傳統(tǒng)獲客渠道逐漸失效、年輕客群流失嚴(yán)重等。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)端操作習(xí)慣已經(jīng)在用戶的日常生活中普及，尤其是作為消費(fèi)金融產(chǎn)品核心客群的年輕工薪族，這種行為模式的轉(zhuǎn)變倒逼傳統(tǒng)銀行不斷提升產(chǎn)品的便捷度、時(shí)尚度等。中小銀行在發(fā)展金融科技的路徑上與大型銀行有所差別，它們往往選擇與第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)合作。依托科技賦能，中小銀行實(shí)現(xiàn)了從產(chǎn)品為主到服務(wù)為先的思維轉(zhuǎn)變，運(yùn)用人工智能技術(shù)精準(zhǔn)識(shí)別用戶需求，提供差異化、定制化服務(wù)。

加速中小銀行實(shí)現(xiàn)敏捷數(shù)字化運(yùn)營

與上海前隆信息科技有限公司(簡稱：前隆科技)合作的某城商行負(fù)責(zé)人表示，以往自身在數(shù)字化產(chǎn)品的設(shè)計(jì)研發(fā)上存在明顯短板，如：不夠了解用戶需求導(dǎo)致定位不精準(zhǔn)，產(chǎn)品迭代慢導(dǎo)致不能及時(shí)響應(yīng)市場變化，以及交互體驗(yàn)差等。雙方的合作成效在于：首先，通過歷史數(shù)據(jù)分析找出用戶痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的精準(zhǔn)營銷，提升用戶對(duì)產(chǎn)品的忠誠度;然后，在運(yùn)營階段通過對(duì)用戶提交的反饋和行為數(shù)據(jù)的分析，完成對(duì)產(chǎn)品的優(yōu)化，并做到快速開發(fā)上線。

記者了解到，由于金融服務(wù)涉及到復(fù)雜嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牧鞒蹋壳爸行°y行普遍關(guān)注大型銀行和金融科技公司已經(jīng)實(shí)踐成功的應(yīng)用場景，并要求第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)十分熟悉銀行的業(yè)務(wù)流程。上述城商行負(fù)責(zé)人表示，金融行業(yè)門檻、風(fēng)險(xiǎn)、復(fù)雜度、敏感度均高于一般傳統(tǒng)行業(yè)，對(duì)第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)的行業(yè)認(rèn)知要求很高，之所以選擇前隆科技，是因?yàn)槠浜诵母吖?0%來自國內(nèi)外知名大行，技術(shù)和風(fēng)控團(tuán)隊(duì)整體占比超過70%。該公司采用人工智能、生物識(shí)別、云計(jì)算等技術(shù)，通過多場景在線營銷獲客、“人機(jī)對(duì)抗”風(fēng)控技術(shù)支持、全流程IT系統(tǒng)解決方案的服務(wù)體系，幫助合作的中小銀行提升運(yùn)營效率和用戶體驗(yàn)，降低風(fēng)險(xiǎn)成本和獲客成本。

前隆科技負(fù)責(zé)人表示，“人工智能技術(shù)是科技賦能金融的核心，它與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算以及區(qū)塊鏈技術(shù)是相互依存的關(guān)系。大數(shù)據(jù)技術(shù)為人工智能技術(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練、算法優(yōu)化等方面提供豐富的養(yǎng)料;云計(jì)算技術(shù)為大數(shù)據(jù)技術(shù)提供超強(qiáng)的運(yùn)算和存儲(chǔ)能力，顯著降低運(yùn)營成本;區(qū)塊鏈技術(shù)解決了大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能技術(shù)存在的信息被泄露、篡改的問題，提升整體的安全性。”

多場景AI深度學(xué)習(xí)，讓金融與實(shí)體更近

在智能風(fēng)控方面，上海前隆信息科技有限公司自主研發(fā)的星辰平可以幫助銀行對(duì)市場風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效監(jiān)控和預(yù)測，結(jié)合銀行所掌握的用戶交易、活動(dòng)數(shù)據(jù)，通過聯(lián)合建模、共建數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室等方式，全方位刻畫客群，找出借款人與其它實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)，對(duì)信息的一致性進(jìn)行驗(yàn)證，提前識(shí)別出欺詐行為，精細(xì)化評(píng)估貸前風(fēng)險(xiǎn)，降低不良率，縮短審批時(shí)間，提升客戶體驗(yàn)。貸中環(huán)節(jié)，前隆科技基于BSCORE和其他數(shù)據(jù)，對(duì)舊用戶依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行客群劃分，采取不同運(yùn)營策略，提前發(fā)現(xiàn)可能風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)時(shí)預(yù)警并啟動(dòng)相應(yīng)的干預(yù)機(jī)制。貸后方面，啟用智能催收技術(shù)，減少人力成本。

在生物識(shí)別方面，海量消費(fèi)數(shù)據(jù)與多元化消費(fèi)場景疊加下計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)也展開了深度應(yīng)用，如人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、聲紋識(shí)別等生物識(shí)別載體漸漸成為主流。就今年的雙11來說，某支付巨頭公布的生物支付數(shù)據(jù)中，指紋、刷臉完成的支付比例高達(dá)60.3%。對(duì)于前隆科技而言，目前生物識(shí)別技術(shù)主要應(yīng)用于用戶的身份認(rèn)證上，通過前端設(shè)備的人臉捕捉與證件信息提取，然后再通過人臉檢測、特征提取并與云端服務(wù)器數(shù)據(jù)進(jìn)行信息比對(duì)，識(shí)別準(zhǔn)確與真實(shí)性。

在智能營銷方面，傳統(tǒng)的金融產(chǎn)品營銷主要通過實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)、電話、短信、線下活動(dòng)等渠道將標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品推介給潛在用戶，這樣的營銷方式不夠精準(zhǔn)，無法滿足不同人群的差異化需求。前隆科技通過深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等人工智能技術(shù)構(gòu)建相關(guān)模型，幫助合作的金融機(jī)構(gòu)與渠道、人員、產(chǎn)品、用戶等環(huán)節(jié)相聯(lián)通，從而可以覆蓋更多的用戶群體，并對(duì)其實(shí)施個(gè)性化營銷，最終提升金融機(jī)構(gòu)客戶的整體效益。

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