AI賦能場景化落地，商業(yè)銀行、開放銀行轉(zhuǎn)型的四大維度

近日，國美金融智能投顧首席顧問、中國銀行業(yè)協(xié)會金融AI專家顧問王蓁博士應(yīng)邀出席并講授中原銀行高管培訓(xùn)，從渠道數(shù)據(jù)化、業(yè)務(wù)生態(tài)數(shù)據(jù)化、組織架構(gòu)匹配、核心業(yè)務(wù)和運營能力的數(shù)據(jù)化四大維度，分別闡述和討論國內(nèi)商業(yè)銀行數(shù)字化和開放銀行轉(zhuǎn)型，并討論金融人工智能技術(shù)的場景化落地實踐。

通過對國內(nèi)外各個金融機構(gòu)的案例分析，王蓁認(rèn)為：

首先，渠道數(shù)據(jù)化。廣大中小銀行線下渠道極其傳統(tǒng)，線上渠道各家發(fā)展差異極大;大部分銀行獲客成本高昂，缺乏營銷工具，缺乏對潛在客戶認(rèn)知;對存量客戶挖掘不夠深入，對客戶潛在價值提升薄弱;有的機構(gòu)沒有合理的評價體系，只是簡單線上導(dǎo)流。

其次，業(yè)務(wù)生態(tài)數(shù)據(jù)化。包括銀行在內(nèi)的金融機構(gòu)，普遍分不清金融科技和 IT科技部;金融機構(gòu)尤其是中小機構(gòu)，缺乏對高層次人才的吸引政策和激勵措施，產(chǎn)品能力和系統(tǒng)能力薄弱;跨業(yè)務(wù)、跨系統(tǒng)之間的整合難度大，數(shù)據(jù)、建模、風(fēng)控基礎(chǔ)薄弱;零售運營效率低，同業(yè)難度大且慢;本地特色生態(tài)運營嘗試是當(dāng)前中小銀行突破全國性大行的特色“武器”，先做點突破，先做特色服務(wù)。

第三，組織架構(gòu)匹配是知易行難的重點。設(shè)立獨立的金融科技一級部門，并由相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)直接統(tǒng)管是先進(jìn)大行的成功經(jīng)驗;金融機構(gòu)需要制定對管理人才、科技人才、大腦人才全方面的吸引和激勵措施;核心團(tuán)隊?wèi)?yīng)該按照 “一個大腦+99個流水線研究員”模式組建。

王蓁提出，好的金融人工智能專家，不但要精通各個人工智能模型算法，而且一定需要兼?zhèn)鋵唧w業(yè)務(wù)的深刻理解和各個算法模型的熟練掌握。作為一個大腦，構(gòu)建解決具體業(yè)務(wù)問題的解決方案流程框架和大體思路，然后對框架拆分的各個子系統(tǒng)和子模型，配備99個“流水線”研究和建模人員，輔助完成具體建模細(xì)節(jié)和調(diào)參等工作。然而，當(dāng)前在國內(nèi)，具有一個大腦能力的金融人工智能專家是極其稀缺的。

第四，核心業(yè)務(wù)和運營能力的數(shù)據(jù)化。

王蓁在總結(jié)商業(yè)銀行在實踐落地中的核心要點時表示，首先，金融人工智能產(chǎn)品的“沒有免費午餐”定理，他強調(diào)了純平臺性的人工智能算法模型不具備跨行業(yè)和跨業(yè)務(wù)的普適性，對任務(wù)和數(shù)據(jù)本身的深入認(rèn)識很重要，對行業(yè)的認(rèn)知和對數(shù)據(jù)產(chǎn)生的過程認(rèn)識很重要，對待業(yè)務(wù)問題，需要具體問題具體分析。

其次，智能金融產(chǎn)品設(shè)計的“應(yīng)用場景分析”法則。銀行設(shè)計智能產(chǎn)品時，需要具體設(shè)想和分析用戶使用的具體場景，并充分考慮當(dāng)前人工智能技術(shù)不能完全覆蓋的功能，導(dǎo)致用戶使用的潛在不足，并通過產(chǎn)品設(shè)計和業(yè)務(wù)折中方案，達(dá)成最后的完整使用體驗。

據(jù)了解，國美智投是國美金融旗下專注于金融領(lǐng)域的AI研究及應(yīng)用的創(chuàng)新團(tuán)隊，為金融機構(gòu)提供專業(yè)智能投資顧問系統(tǒng)服務(wù)和解決方案，致力于成為金融機構(gòu)財富管理的AI賦能者。

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