玖富人工智能三大“破剑式”:风控、客服 、运营全升级

玖富2018-09-22 14:39:38

过去几年,人工智能技术已经开始向生活中的各领域渗透。从已经形成产业规模的大数据分析、智能语音识别、个性化内容推送再到即将到来的无人驾驶、智慧城市,都成为了人工智能的产业风口。人工智能技术同样也是金融科技角力的舞台,玖富集团、蚂蚁金服等金融科技公司也在不断加大人工智能领域的投入。


人工智能技术在获得金融资本助推的同时,也在悄悄地“入侵”金融领域,金融智能时代已经到来。


面向客户:信用评分和聊天程序

真正的想要体现人工智能的价值,必须要到实际具体的服务中,根据实际情况进行研究发展。当前,人工智能和机器学习已被广泛用于金融机构的前台,大型的客户数据被导入聊天程序,使其能够为客户“面对面”的用自然语言交流,提供信用评估和风险提示,给出贷款额度。


先来看信用评估工具,主要基于历史交易数据(信用账单、是否及时缴纳水电费等)和AI评分模型(回归、决策树和统计分析之类的工具),它可以帮助加快贷款决策速度,限制增量风险。除了金融机构已经有的结构化数据,非结构化和半结构化的数据源(社交媒体活动、手机使用和短信活动等),甚至金融环境和金融周期,也逐渐成为信贷等级评估参考。


最后来看聊天程序,即助客户进行交易或解决问题的虚拟助手,也称聊天机器人。这些自动化程序能进行文本和语音识别,与客户用自然语言进行交流,给出财务建议,帮助客户进行财务决策,金融机构也可以通过聊天程序与客户的互动来获取客户信息。目前,亚洲金融监管机构已将聊天程序投入使用。


面向运营:资本优化、风险模型

人工智能和机器学习开发出来的应用程序可以帮助银行金融机构进行资本优化,提供风险管理模型,并对交易的市场影响进行分析等。


风险模型,即利用人工智能和机器学习算法对大型、非结构化和半结构化的数据集进行分析,考虑到市场行为、监管规则和其他趋势的变化,进行反向测试、模型验证和压力测试,避免低估风险,提高模型容错性,提高透明度。目前,美国和欧洲的一些监管机构已将AI引入风险管理,一家全球性的企业和投资银行也将无人监督算法引入验证模型。


面向交易和投资组合管理

除了上述环节,人工智能和机器学习正被一些公司应用于自主的(无监督的)设计交易和投资策略。


对于交易执行方(卖方)而言,他们希望用人工智能和机器学习算法提高销售能力,比如从历史交易数据挖掘客户行为,提供语音、文本服务(聊天程序)并从中挖掘新的客户信息,导入电子平台数据池,帮助公司满足非股票市场的交易前交易和交易后的透明度要求。与此同时,基于AI技术的风险建模可以帮助银行提供风险配置方案。


对于投资组合管理方而言,人工智能和机器学习可以从更数学的角度理解市场行为,给出市场预测及其时效性,带来直接和间接的更高回报。


有业内人士评估,纯粹被AI管理的资产大概有100亿美元,这个数字正在快速增长。不过很多量化基金表示,在不清楚怎么回事的情况下,他们不愿意完全自动化。此外,企业对于数据共享的意愿和标准都比较暧昧。因此,算法需要考虑监管规则和可理解性。


人工智能我们耳熟能详,就连无人驾驶、人脸识别等相关技术,也已经相当了解或者使用过,但是若想真的把人工智能的作用落到实处,还需进一步加大研究力度,金融行业便是如此。只有时刻保持着AI“饥饿感”,不断深化人工智能领域的研究,推动人工智能在金融领域的落地,进而提高服务效率。


玖富集团深化AI应用

近年来,玖富集团也持续关注有关金融科技的创新。自成立以来,玖富便致力于基于移动互联网,通过集团大数据、云计算以及人工智能的核心技术,为用户提供简单高效优质便捷的金融信息科技与信息服务,为用户创造财富价值,提升用户的生活品质。


今年,玖富在大数据、机器学习、云计算等技术的基础上,推出了个人信用“身份证”——“火眼”评分。火眼分基于用户提供的或者授权获取的特定数据,以及在玖富平台的借款表现数据,对该用户的还款能力和还款意愿等综合信用风险进行动态量化评定。


此外,玖富还打造了特有的坏账预测矩阵——“彩虹评级模型”,预测一些较为可能发生的逾期行为。“火眼”风控系统还具备了自动化功能,具有处理高效、风险可控、单笔成本低等特点,让玖富可以提早发现用户早期逾期表现,并能有更多的时间进行调整。


而在投资型AI方面,玖富的投入也越来越大。2017年,玖富集团战略投资了国内AI科技企业——云量科技,并推出了智能投资机器人“股小量”。结合玖富集团十一年来所积累的大量且真实的交易数据,股小量被应用于玖富犇犇,为用户推出伙伴型智能投顾系统,用户可在7*24小时不间断地获得市场诊断分析和投资建议。

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