不断驱动着金融服务效率的提升、成本的降低

2019-07-30   阅读:161

  亚洲银行家2019未来中国金融峰会日前在京举行。乐信副总裁史红哲在峰会期间表示,随着5G时代的到来,人工智能将会更深地介入信贷业务的全流程,随之而来的是数据隐私保护的加强,“大数据时代更要具备对有限数据的精细化运营能力”。

  消费信贷技术如今已进入到智能化时代,AI全面贯穿于授信、订单审核、反欺诈和贷后管理等全业务链条,不断驱动着金融服务效率的提升、成本的降低。

  与此同时,整体运营成本也大幅降低。公开数据显示,2015年乐信的运营支出占在贷余额的比重是17.3%;这一数字在2016年和2017年下降到8.9%和5.8%;2019年第一季度,得益于长期对金融科技的投入,这个数字进一步下降到4.5%。乐信平台数据显示,自从上线大数据智能风控引擎之后,该平台98%的订单都能够机器自动化处理,这使得乐信的订单量在增长几十倍的情况下,审核员却减少了4成;乐信小微金融资产处理技术平台“虫洞”上线之后,分期乐商城生成的订单,能够秒级匹配到合适的资金方,成功率在93%以,单笔订单的IT成本降到了不到传统金融机构的十分之一。

  史红哲认为,消费信贷行业走向“技术密集型”是未来大势所趋,没有技术含量的平台90%都会被淘汰掉。在众多金融科技细分类别中,以AI应用为代表的智能金融,会因为5G时代的到来爆发更大的潜力。

  5G结合AR增强现实与VR虚拟现实,会使金融服务的交互性更强、体验感更好,随之产生的海量大数据,又驱动人工智能向更高水平进阶。“人工智能将像水和电一样,覆盖更多应用场景,让金融服务更有个性、更有温度。”史红哲说。

  但同时他也提醒,数据大爆炸的同时,对数据的使用会更加严格和规范,用户数据隐私保护进一步加强,企业、机构之间在没有用户授权的情况下数据不能交换,“数据孤岛”的问题可能更突出。这对企业意味着,大数据的使用成本会越来越高,行业门槛越来越高。对于用惯了“大数据”的公司,要慢慢适应在“小数据”环境下生存。

  史红哲提出,企业自身要先对存量数据进行深度挖掘,研发用户画像管理系统。另外,企业之间还可以考虑目前业界正在探索的“联邦学习”模式。“联邦学习” 实际上是一种加密的分布式机器学习技术,各个企业的自有数据不出本地,而是通过加密机制下的参数交换方式,即在不违反数据隐私法规情况下,建立一个虚拟的共有模型,仅为本地的目标服务。由于数据本身不移动,因此也不会涉及隐私泄露和数据合规问题。(光明日报全媒体记者 温源)

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