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马上消费金融CTO蒋宁:人工智能如何推动金融科技快速创新


  《职业经理人周刊》   猎头班长v微博   微信:AirPnP   2019/8/12
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7月19日,“FUS猎云网2019年度科技金融产业峰会”在北京千禧酒店隆重举行,近百位知名资本大咖、独角兽创始人、创业风云人物和千位业内人士共聚一堂。本次峰会由猎云网主办,锐视角、猎云资本、猎云财经、企业管家、AI星球协办。

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峰会上,马上消费金融CTO蒋宁以《人工智能如何推动金融科技快速创新》为主题做了分享。蒋宁认为,消费金融是一个高度分散的市场,也是高度增长的市场,在这个领域里未来可以有很多想象空间和增长空间。

马上消费金融是一家持牌的消费金融公司,在业绩方面,经过四年的发展,截止今年六月,已积累了6800万注册用户,累计放款额2500亿,管理贷款余额超490亿元,2018年利润8亿元,2018年纳税10.7亿元,其用户数包括资产规模基本接近一些大型互联网公司。

峰会上,蒋宁重点分享了人工智能如何改变零售信贷,伴随中国的人口增速降低以及生活水平提升,中国企业的竞争逐步已经从一个增量市场的竞争模式进入到一个存量市场竞争的模式,消费者被高度赋权,消费者更加追求个性化的产品和服务,构建差异化,个性化的产品和服务体验越发重要。实现个性化产品和服务体验的核心关键是对用户360度的洞察以及将其数字化的能力。

对于利用人工智能或者大数据、区块链这些新兴技术是否会有机会改变零售信贷行业?

蒋宁表示,在产品和服务创新,运营效率,以及风险管理方面,科技还有很多工作大有可为。第一,通过大数据建立以用户为中心数字化能力,提升产品和服务创新能力,让产品和服务的覆盖人群更广泛,个性化服务能力更强。第二通过智能科技和业务流程融合,持续提升智能化、自动化的服务水平,改变零售以往的重人力的边际服务成本比较高的运营形式;第三希望风险能够可视化和定量化,提升整体的风险管理水平

蒋宁认为,一些专业服务于金融机构的科技金融企业和金融科技企业的兴起,一个产品和服务流程的价值链越来越从一个内部封闭的流程变成了一个开放的生态体系,这些新型企业覆盖了场景、风控、支付、大数据、结算等种种专业化的领域,未来,银行业或者金融业不得不面对如何和专业化的机构重塑整个服务和运营的价值链,这必然会导致整个产品设计和服务体系从闭环走向开放。所以需要有开放的体系能够适配不同的场景和外部专业机构,能够跟不同的专业机构进行合作。

据介绍,马上消费金融同180多家场景合作,公司整个架构高度开放、适配。并且构建了人工智能的产品以及核心系统,其中包括智能呼叫中心、智能自检系统等。

2019年,猎云网以发现产业独角兽为初衷,全面开启“FUS(Future unicorn Summit)未来独角兽峰会”品牌。本次大会以寻找产业独角兽为初衷,围绕“科技+金融”主题,对新时代下的科技金融创新与产业结构转型进行解析,共同探讨科技信息时代的金融科技机遇和挑战。

以下为蒋宁演讲实录,猎云网整理删改:

我首先介绍一下马上消费金融,讲一下消费金融是什么行业?

其实在欧洲和美国,很多消费金融的业务都是银行的一部分,并不是单独的消费金融牌照。在中国一个独立的牌照,和银行的区别是它不用吸收公众存款,对社会稳定影响相对较小,相对银行而言,消费金融的产品创新空间更大。

大家可以在媒体上可以看到,很多大型金融机构和互联网机构都在积极申请消费金融牌照,很重要一个原因,消费金融是一个高速发展的市场,第一是中国现在个人消费信贷占GDP是14%,美国等发达国家在24%左右,中国人均消费信用卡比例是20%,美国可以达到60%,2019年,我们预估消费类小额贷款可以达到4万亿,符合增长率在20%-30%,2022年,可以估计整体消费金融的市场可以达到7万亿的水平。从供给端来看,提供消费金融的主体公司的市场份额二八原则还不太明显,相对而言,还是一个高度分散的市场,并没有一家巨头垄断这个市场。换句话说,这也是一个未来可以带来很多想象空间和增长空间的领域。

这是我们经过四年的发展而取得的一些主要的业绩,马上消费金融在过往积累了6800万注册用户,2500亿元累计放款额,管理贷款余额超490亿,2018年利润8亿元,2018年纳税10.7亿元,累计申请170项专利。我们现在的用户数包括我们的资产规模,特别是用户数接近互联网巨头,我们希望未来能够稳定上涨。

今天的主题是人工智能如何改变零售信贷?或者是人工智能如何在新兴的金融机构领域里面应用?其实我们关注了市场变化,我们从社会环境、经济环境、商业三方面去看。

首先是社会环境。中国从增量市场逐渐变成存量市场,所有的领域从卖方市场变成了买方市场。消费者越来越喜欢个性化的东西,我们可以看到新零售把所有消费者的轨迹做了数字化的积累,所以线上的新零售比线下的传统零售更能够提供一些差异化个性化的产品,即便一些非常小众的产品,并互联网的长尾效应也可以让其有生存空间。

第二看经济环境和产业环境。中国资产单边上涨了三十年,伴随着经济下行风险加大,以对公业务为主的金融机构,依靠资产抵押为主的业务模式难以为继,向零售业务转型业务也是一种必然的发展趋势,零售金融有三个特点:见效特别慢、投入产出比较低、建设周期长,所以如何建设零售金融的体系和核心竞争力,都是各家银行等金融机构正在摸索和实践。

第三看技术环境,中国是移动手机应用最广泛的国家,和美国,欧洲相比,中国的移动支付水平已经应用到生活的方方面面,同时中国年轻人更加支持一些新的生活和消费方式,让金融服务更简单,更容易通过各种互联网的生活场景可以获取,老百姓可以不再通过银行ATM,物理柜面可以获取更多的金融服务。同时,人工智能和大数据技术的进步,可以让我们有机会逐步改变传统银行业重人力的运营模式,逐步提升自动化水平,降低边际的服务成本。

基于我们处在的社会,经济,技术环境的发展趋势变化,我们构建了马上消费金融的金融科技战略,我们战略希望围绕三个方面的价值展开和五大核心能力为依托。第一,实现极致的用户体验,让产品和服务更加个性化,场景化,第二,高效的运营效率,打造线上化,自动化,智能化的运营体系,降低服务成本,第三,支持业务模式的创新,科技风险可控的同时,实现业务高速迭代和发展。围绕这些价值,我们认为弹性的金融云架构,以用户为中心的数字化能力平台,以及语音识别和自然语言为基础的人工智能应用和研发能力,基于大数据的全面风险管理能力,全场景适配的开放平台能力是我们需要建立的核心技术能力。

首先我们谈谈金融云未来的业务发展,我们现在面临的第一个问题,业务规模的不确定性和技术能力的按需供给的问题。互联网的线上业务比较难的就是业务量的预估,各种营销活动,每一次营销之后,业务量的规模做多大,其实都比较难预测,同时,技术平台的能力建设需要周期,很难做到按需及时匹配业务所需要的能力,技术平台的能力如果需要实现按需实时供给,那就需要云的架构能力,云的技术可以实现弹性,按需实时扩展。我们和180多个场景合作,外部合作方各种营销活动我们很难把握,所以云的能力对马上消费金融必不可少,我一开始,就思考如何构建自己的金融云的架构,当时可选的成熟的技术不多,经过4年摸索,现在我们几千台设备基本实现了云的架构和自动化运维。

第二个是开放性的平台,现在市场上,有很多第三方的金融科技企业和科技金融企业,覆盖了场景、风控、支付、大数据、结算等等种种专业化的领域,并逐渐渗透到风控的价值链,未来,银行业或者金融业不得不面对如何和专业化的机构重塑整个金融的价值链。这必然会导致整个服务体系从闭环走向开放,所以我们需要有开放的体系能够适配不同的场景,能够跟不同的专业机构进行合作。

马上消费金融现在与180多家场景在合作,我们整个架构是高度开放、高度适配,我们任何一款金融产品只需要两周时间就可以上线。

第三是基于用户为中心建立的中台数字化平台,实现个性化的服务和产品,我举个例子,如果一个客户打传统的信用卡电话,你发现所有的菜单是固定的,01是挂失02是查询,其实菜单是可以变化的,这些IVR菜单是通过客户的近期行为和标签实时生成的个性化菜单,我们通过对客户过往的金融交易,风险水平变化,活动产于和活跃程度,客户社交关系的强弱的数据积累,针对每个客户,我们都有客户的价值贡献度,风险度,活跃度,社交稳定度等多方面标签,结合客户近期的行为数据,我们为每个客户构建了差异个性化的服务,包括审批,贷后管理,客服服务。打电话是不同的客户,接电话的人不一样,菜单不一样,登录的APP表现不一样,这些通过数据实现了智能化、个性化。

第四是高效运营的体系,实现自动化和智能化,为了让人工智能精准落地,我们和中科院声所学成立了人工智能研究院,现在我们自己构建了所有人工智能的产品以及我们的核心系统。下面具体说几个案例讲一下人工智能如何改变了我们的日常运营。

第一是智能呼叫中心,其实开篇讲了云上最重要的就是解决不确定性和弹性,刚开始不知道我们的业务能够做多大,后来我们做了一套架构,代替了传统的电话呼叫中心,然后下面结合云识别,当业务量大到一定程度的时候,智能语音给客户进行服务,既保证了服务质量,应对了不确定性,同时我们也节省了成本。

下面是自然语言解析,其实线上大家都用智能客服,但是我们这个不太一样。我可以说市场上99%的智能客服产品都是专家化,就是事前把客户的问题进行收集。比如说智能客服解决买衣服,如果有一天解决买鞋子,它如何总结?如何有一种办法让这个智能客服,不管什么领域都能够快速的进行迁移。比如说今天卖A产品,明天我提供新产品的时候,他对这个产品有了解。

马上消费金融现在200个人服务了2000多万个活跃用户,这个比例在市场上和传统金融相比,我们还是比较自豪的,我们差不多服务的效率是3到5倍左右。

第二是智能自检系统,我们的客服需要保证用户体验和合规,同时需要高效,我们所有的电话中心,所有对客户的对话我们都会自动进行自检,包括是不是按照一定的业务规则去跟客户对话?现在有一些数字,2.2亿条,系统通过43万小时的测试,我们原先需要二三十人的团队去抽查客服中心是不是让客户满意的团队,现在这个团队完全是靠语音识别,自动来进行自检的工作。

下面还有一个案例是电话销售。大家知道语音识别有比较难的一点就是多轮对话,你问它天气怎样?它说很好,你如果问有什么好吃的?它可能说上海有什么好吃的,所以多轮对话一定要加上下文。现在在电销方面,我们的智能机器人可以跟客户进行多轮对话。这里有一些数据佐证,截止6月份的数据,我们累计放款3亿元,0投诉,累计拨打新名单263万,接通率是45.5%,所以通过语音技术我们效率9倍,成本接近为0。这是一个真实场景,真实场景中其实需要智能打断,一个机器讲话的时候与人对话需要智能打断,需要周围环境的抗噪,需要多种技术做融合。

下面讲讲机器识别,这是应用最广泛的人工智能领域。简单来说这是最容易落地的领域,人工智能并不能做到决策只能做到感知,做不到认知。所以大量需要强化学习,图片越多越能够强化,强化就是强化学习。

为什么市场这么多产品我们还要做人脸识别?并且在人脸识别领域获得了关键专利。我们开发了针对金融场景下的人证图像的检测算法和模型,支持360度旋转的人脸检测,准确率99.5%以上。这是我们最近一年做的双录系统,这是最早也是最新的一款双录识别,因为在保险与理财领域都有这样的问题。整个销售过程是不是合规?客户是不是接受这个产品?通过跟客户对话,通过唇语、声音、人脸识别,我完全可以证明这个交易场景是真实的,销售人员所有的销售行为是合规的,客户在整个销售过程中是认同整个经营产品的结构。这是我们在市场上做的创新。

反欺诈方面,通过6800万用户构建了全场景的反欺诈模型。这种反欺诈模型不仅适用现在的消费金融线上业务,我们把这项技术给传统银行帮助他们做识别。人工智能技术包括大数据边界越来越广,我相信在未来的金融领域技术它会发挥更大的价值,同时让我们的金融服务会真正地做到普惠。感谢大家!

(来源:猎云网)


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