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科技在金融领域的发展与应用

面对未来,金融科技的普遍运用将成为各行业业务转型升级的一个关键点,本期将为您带来“金融科技发展现状与未来展望”第五讲,本讲为第二个维度“科技的发展与应用”。

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近几年,被人们广泛关注的技术当属iABCD, i是指物联网,A是人工智能,B是区块链,C是云计算,D则是数据与分析。由它们构成了数字世界的新生态与商业元素。其中,大数据、人工智能、云计算和区块链这四种核心技术在金融领域的应用受到极大关注,普华永道针对这四种技术的应用情况及挑战展开调查。

首先,我们来看一下大数据在金融领域的应用,从业务层面来看,大数据的应用仍集中于前端业务。

调查结果显示,受访者认为大数据分析或者叫模型分析,在产品设计和前端销售领域最具有应用价值,分别占到了63%和59%。同时,受访者对于监管风险、流程改进和内控中心等层面的期待值较过去有所提升,说明金融业对大数据技术的信心和了解程度都在增强。

随着大数据上升为国家战略,大数据在金融业的应用也逐步深入,从常见的产品设计、前端销售延伸到监管风险、流程改进等更为复杂的领域,为金融机构的商业决策提供坚实的数据基础。在产品设计方面,金融机构利用大数据为不同的客户群体量身定制差异化产品,优化客户体验,同时提高客户粘性。在前端销售方面,大数据可以完善客户画像,辅助精准营销。在监管风险与内部控制方面,大数据的应用广泛,在不同金融领域的应用场景各有特色。例如,银行业的贷款风险评估、证券业的市场风险实时预警和保险业的欺诈识别等

在此呢,我们可以通过一个案例来了解一下大数据在金融领域层面的应用

同盾科技是第三方大数据风控服务提供商,为多个行业的客户提供基于大数据的风险控制与反欺诈服务。在金融领域,同盾科技的风控系统运用了多项风险识别技术和模型,通过设备指纹、生物识别、地理位置检测等方式获取海量的用户数据与交易信息,利用大数据进行智能风控。基于用户数据与风险指标选取的差异,风险模型灵活多变,适用于反欺诈的多种场景。如在汽车金融领域,同盾科技将反欺诈识别、信用评估、风险网络等贯穿于车辆贷款申请到车辆交易的各个环节,对可疑交易主动预警,形成风险处置的闭环。在此过程中,同盾智能风控系统对平台金融交易进行实时分析,丰富传统风控数据维度,实现了对实时交易的精准风险管理。

而目前人工智能在金融领域应用的基础条件还有待改善

随着数据收集手段的丰富,市场对非结构化数据的转化需求与日俱增,海量的非结构化数据如何转化为可持续分析的“数据资产”,是从业机构发展人工智能的重点研究方向之一。近半数受访者认为非结构化数据的处理是人工智能最有价值的应用,体现了从业机构对人工智能技术认识的深入。

大数据舆情分析技术也是人工智能应用的热点,如资产与财富管理行业利用人工智能进行舆情分析与投资预测等。在金融支付领域,生物识别/身份识别、图像识别等技术发展比较成熟,从业机构可采用直接采购的方式,将技术植入业务场景。在客服机器人领域,人工智能让金融产品与服务更加便捷化、个性化,如传统金融机构的智能客服机器人(如交通银行的“娇娇”)和金融科技公司的在线智能客服(如蚂蚁金服的AI客服)等

人工智能在金融领域的应用我们可以看平安金融借助“壹帐通人工智能”进行定损与风控

平安金融“壹帐通”推出的“智能闪赔”基于全球最前沿的AI技术,利用图片定损、自动精准定价、智能风控技术高效准确地完成对车辆的查勘定损。该技术可使车险理赔时效由行业平均的两三天缩短至两个小时,并显著减少由人工操作带来的管理风险,是目前国内车险市场上唯一投入运用的人工智能定损与风控产品。面向全行业推广后,预计“时效慢纠纷多”和“渗漏风险高”的问题将得到大幅改善,为车险行业带来超过200亿元的渗漏管控收益,带动40%以上的理赔运营效能提升。

人工智能的应用价值已被广泛认可,但大部分受访者认为人工智能开展的各项基础条件都比较欠缺,尤其在数据与团队方面面临巨大挑战,发展现状不容乐观。

在数据方面,数据质量和数据打通问题最为严重。这也是金融行业在数据集中之前各业务板块、条线各自独立发展,缺少统一规划统筹的后果。目前,从业机构正通过建立数据统筹机制、整合结构化和非结构化数据、打造大数据平台等方式对数据进行全面整合,为今后数据全面应用夯实基础。

在团队方面,从业机构在科技人才上的竞争尤为激烈。以BATJ为首的科技巨头,在薪资待遇、技术储备、场景应用上优于传统金融机构,导致后者的人工智能团队储备捉襟见肘。随着高校及培训机构不断产出科技人才及开源技术的发展,人工智能的门槛将越来越低,团队的压力将有所降低。

在技术方面,传统金融机构对于目前比较新颖的分布式计算、机器学习类和深度学习类基础平台的掌握与运用依然比较欠缺。但在这方面,市场上有发展比较成熟的供应商,可提供完整的解决方案与定制开发,因此传统金融机构可通过购买这些产品与服务,在短期内获得较大的技术提升。

在场景方面,发展人工智能面临的挑战主要集中在前台。前台部门与客户交互较多,运用金融科技对业绩的提升有立竿见影的效果。因此,传统金融机构在前台场景的竞争十分激烈。如何进一步提升精准营销的有效性、降低从业机构的获客成本,将是金融科技下一步场景运用所的焦点。

在机制方面,大部分受访机构目前还没有为人工智能团队设置单独的流程规范和考核机制,任其自然发展。相信随着人工智能技术在企业中战略地位的提升、科技应用场景的增加和科技团队人员的扩充,从业机构对人工智能团队的管理将有所转变,从“粗放型”向规范化的模式发展。

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