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金融业加速智能化解析360金融AI基础架构和应用

2019-11-05 01:47 admin

  传统金融信贷业务中,催收、客服及电销人员占比超过 60%,人员素质参差不齐的现状造成了管理成本过高的问题,由此衍生的客户体验差,也成为困扰金融业的一大通病。

  8 月 15 日,在 360金融 AI 媒体开放日上,360金融数据技术专家苏绥认为,降本增效是未来经济发展的趋势,金融机构加快运用大数据、云计算、人工智能等金融科技手段进行改革的大势,是金融科技行业深入参与新金融格局共建的风口。金融作为 AI 最佳的落地场景之▪•★一,苏绥◆◁•重点讲述了 360金融的 AI 基础技术架构和落地实践。

  就 AI 落▼▲地最重要的数据因素而言,苏绥表示大公司垄断了数据,而 ◆▼○▲-•■□360金融的数据基础主要依托于 360集团的产品,比如手机卫士、安全卫士、手机助手。当然,AI 技术的落地价值更重要的是结合具体场景。

  苏绥主要从从智能获客、智能营销、智能风控及智能催收角度全面讲述了 360金融的 AI 落地实践。

  就备受关注的智能风控而言,不同于智能获客,后者是更为复杂的系统工程,在风控涉及诸多环节中,技术需要对抗的不乏具有欺诈目的的个◁☆●•○△体,因此在风控流程中不可以存在明显的短板。在智能风控环节,管理大都集中▲●…△在贷前、贷中、贷后•□▼◁▼三个环节,但360金融将智能风控前置进获客阶段,从而将智能风控扩展至客户全生命周期,并通过◇=△▲精准量化风险,让公司收入、成本、业务规模等多元目标之间实现平衡和优化。苏绥透露,360金融智能风控自动化过件率高达97%,在这当中地址热力图和复杂关系网络系统发挥了支撑作用。

  360金融构建的地址热力图,依托于地图的底层数据,通过对城市中单位范围所包含的设备接入数量进行颜色标示、升维等操作,将多种变量结合起来,进而形成判断每个点的GDP信息综合分析出客户的风险•●大小的依据。“颜色越深代表人口密度越大,通过业务发现,人口密度相对较低的区域,风险会相对更高。”苏绥解释▪▲□◁道。

  除了地址热力图,苏绥还分享了360金融的另一大智能风控技术——复杂关系网络。苏绥介绍,与表现为蓝色关系点的正常客户相比,拥有风险属性的客户将会在复杂网络上显示出更多红、灰色节点,这些点即代表了不同程度的风险。在此基础上,360金融通过与黑名单客户连接,提取相应指标,综合了解客户的风★△◁◁▽▼险大小。

  作为分享的重点,苏绥介绍了语☆△◆▲■音机器人在金融场景各环节的应用。早在 2017 年,360 金融通过自主研发的语音机器人改善了传统业务表现,解放了约 70% 的人力成本,提升了催收效率和◆■客户体验。不过,由于银行等金融机构相对保守,对合规性要求较高,机器人催收的全面普及还需要一段时间。

  苏绥认为,360金融语音机器人的优势在于顶层话务系统中 NLP 技术的优势,当然更重要的是他们积累了大量的对话数据。

  更具体的,为了给用户进行积极的心理暗示,360金融语音机器人会提取用户方言进行应答,更为▲=○▼贴近用户感知;另一方面,为降低人工情绪与效率带来的影响,同时补足 A•☆■▲I 在应用中的机械缺陷,360金融采取人机结合的方式开展相关业务并进行能力输出;最后,360金融语音机器人每日可完成 100% 质检,在时效性方面达到了 h+1 的快速应答。”据了解,360语音★◇▽▼•机器人▪…□▷▷•的情绪检测功能已在应用中表现出一定的能效,未来将会进一步应用于相关业务流程。

  从行业角度看,苏绥认为未来的竞争是综合能力的竞争,包含流程、效率等在内的产品体验将会成为重要的衡量标准。行业正在表现出去人工化、在线化和智能化趋势,从而进一步解决金融服务的广度、深度和满意度的问题。

  从技术角度出发,各种行为数据将会被更加充分的利用。目前传统金融机构积累的大量纸质化信息的价值尚未被完全发掘,非结构化数据的应用将改变数据的结构化价值。此外,大型□◁企业目前都在构建数◇•■★▼据中台、算法中台,以解决数据孤岛、多元、异构数据融合,打造业务闭环,而中小公司的云端化趋势会加速,这些公司都将在数据处理、发掘、打通环节中发挥不同的作用。

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