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人工智能在消费金融领域的应用-中源彩票

文章出处:网络整理 人气:发表时间:2020-07-14

  作者:薛泽岚

  我国的消费金融业务起步于中国银行于1985年发行的信用卡,但由于客观条件所限,消费金融行业发展一直较为缓慢,直到2009年中国银监会正式启动消费金融公司试点,国家才真正从政策角度明确了对消费金融行业的支持,现已形成相当规模,成为我国消费升级的重要推动力。作为一项新兴技术,人工智能正在对金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策等带来新一轮的变革,具体到消费金融领域,人工智能的应用主要集中在智能营销、智能风控、智能催收、智能客服、贷款审批等场景。

  1.人工智能发展历程

  1956年被视作人工智能诞生的元年,自此开始,人工智能的发展历程可以划分为六个阶段。

  第一次高潮期:1956年-1966年。1956年夏季,明斯基、申农、麦卡赛和罗切斯特等一批年轻科学在美国达特茅斯学院开会研讨“达特茅斯夏季人工智能研究计划”,人工智能学科就此诞生。

  第一次低谷期:1967年—80年代初。人工智能发展初期的飞速发展使得人们高估了科学进步的步伐,在运算力不足的背景下,跨越式发展的失败在所难免。各国政府及研究机构接连减少资金投入甚至停止投入,人工智能的发展第一次走入低谷。

  第二次高潮期:20世纪80年代初-20世纪80年代末。1977 年,费根鲍姆提出了“知识工程”的概念,卡耐基梅隆大学随后成功开发了XCON,人工智能走入了应用发展的新高潮,仅1980年-1985年,就有超过10亿美元投入到人工智能领域。

  第二次低谷期:20世纪80年代末-20世纪90年代初。专家系统缺乏自我学习能力,为了维护与更新数据库需要支付巨大的成本,因此逐渐被业界弃用,铺天盖地的质疑再次到来。

  稳步发展期:20世纪90年代中—2015年。随着计算机网络技术的发展,人工智能研究开始转向基于网络环境下的分布式人工智能研究,人工智能的应用领域进一步扩大。

  蓬勃发展期:2016年至今。互联网与云计算的迅速兴起为人工智能的进一步发展积累了大量的数据,再加上各国政府对人工智能都大力支持,人工智能大规模从学界走入应用,开始步入各行各业。

  2.人工智能在消费金融中的应用

  丰富的消费场景、完善的风控能力和较低的业务成本共同构成了消费金融企业的核心竞争力。人工智能技术在消费金融三大核心竞争力的形成中都发挥着重要的作用。具体来说,人工智能在消费金融领域中的应用主要包括智能营销、智能风控、智能催收、智能客服和贷款审批等。

  拓宽应用场景:智能营销

  智能营销指的是将人的创新性、创造力和先进的移动互联网、物联网等新兴技术融合应用于消费金融的品牌营销中,以满足消费者的个性化、碎片化、动态化需求,有利于降低消费金融获客成本,提高精准营销效率。具体来说,人工智能可以根据借款人的财务状况、贷款用途、还款能力等指标,对应产品的特征,个性化推荐贷款产品;针对信用评分较高的借款人设置优惠利率和还款期限,提高其复贷率。在智能营销领域,51信用卡针对银行业在数字化时代转型升级面临的营销痛点,独立研发了“费马”全生命周期营销解决方案,可以凭借技术尽可能准确预测用户的需求,实现用户金融需求的深度挖掘。

  加强风险控制:智能风控、智能催收

  智能风控。首先,人工智能有助于消费金融企业筛选优质借款人。电商、支付平台、P2P等参与主体对用户人群的信用评估主要依赖于电商、支付、社交等非金融大数据,将这些数据纳入到评分模型中,量化借款人的违约风险,并以此为据进行风险定价。以京东金融为例,其风险模型体系包括催收模型、申请评分模型、行为评分、反欺诈模型中有十多种不同的模型,这些模型可实现迭代,通过深度机器学习将多个变量进行具体分析,让机器自动判断得出具体的结论。其次,人工智能有助于防范潜在的信贷欺诈风险。人工智能通过OCR技术,人脸识别、GPS定位、受信设备追踪、指纹验证、声纹验证等多种方式来监控欺诈行为。蚂蚁金服打造了包括风险检测预警、风险识别决策、风险智能优化和风险分析洞察机制的蚂蚁风险大脑,京东金融研发了RNN时间序列算法,对于风险用户识别的准确率可以超过常规机器学习算法的3倍以上。

  智能催收。在传统催收时代,催收作业主要依靠人海战术进行电话、短信或上门作业。但随着贷后业务呈几何级增长,人工催收模式逐渐难以满足企业需求,且存在效率低下、人工资源成本高等难题。人工智能能够自主进行信息收集、问题预判和数据库生成,使得清收市场越来越透明化和标准化。首先,利用人工智能催收账款,可以有效地避免人力催收可能出现的语言暴力和服务态度问题;其次,人工智能可以错峰处理客户相关问题,针对性催收账款;最后,人工智能催收还可以实现全覆盖、不间断的工作,在短期内大量降低用人成本。中腾信利用深度学习和知识图谱技术,推出了全新的智能催收语音机器人,机器人可与坐席人工进行配合、分工,分担人工催收压力,极大地提升了整体催收效率和质量。

  降低业务成本:智能客服、线上贷款审批

  智能客服。在消费金融业务中,客户咨询的问题往往限定在重复性较高的某些特定领域内,这些特点使得智能客服成为可能。人工智能的语音合成技术和语义识别技术能够让客户直接进行提问,进而对客户问题进行逐字分析,有利于提升客服效率和用户体验,同时降低人力成本。在人工智能赋能下,中邮消费金融围绕目标客群需求推出了智能客服机器人“U邮”,“U邮”以智能交互、精准识别为基础,深度洞察用户需求,为客户提供7*24小时的线上服务。

  线上贷款审批。传统的贷款审批环节存在着信息不对称、成本高、时效性差、效率低等问题,人工智能利用人脸识别、声纹识别和OCR光学字符识别技术,实现远程面签,节约客户时间成本,同时降低了企业人工运营成本。在实践中,京东白条、有钱花、小米快贷等代表性消费金融产品在几分钟之内就可以完成贷款审批。

  3.金融科技其他技术在消费金融中的应用

  云计算、大数据、人工智能、区块链等已经成为驱动消费金融行业发展的关键技术。

  云计算是一种基于互联网的计算方式,能够根据金融机构的业务量需求向其提供合适的计算资源。中国个人投资者较多,金融机构对于计算资源弹性的要求很高,云计算正好适应了这一需求。

  大数据是信息化时代最重要的资源。在产品设计方面,大数据技术可以为不同的客户群体提供差异化定制产品,提高客户粘性;在销售方面,大数据技术可以帮助金融企业实现精准营销;在风控和流程改进方面,大数据可以显著提升金融企业的运营效率,改进流程,保障合规。

  区块链推动了“去中心化”的模式重构,可以提高交易处理效率,增强安全性。由于去中心化的特性,区块链可以承担诸如银行等金融中介机构的相同功能,各类交易将不再需要第三方信用中介的背书,这将为金融业务带来颠覆性的突破。

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