日前，著名咨詢機構(gòu)德勤(Deloitte)發(fā)布報告，約25%和19%的金融機構(gòu)表示，它們分別使用機器學(xué)習(xí)和認(rèn)知分析(包括自然語言處理)來降低成本和提高準(zhǔn)確率。市場研究公司Gartner發(fā)布的2019年CIO(首席信息官)調(diào)查報告則顯示，人工智能的實施在過去四年里增長了270%，僅在過去一年里就增長了37%。

　　人工智能加速落地應(yīng)用的當(dāng)下，一種代表性的行業(yè)聲音是，傳統(tǒng)銀行尤其是中小銀行應(yīng)該抓住人工智能為代表的金融科技發(fā)展機遇，而現(xiàn)在是最好的上車機會。

　　彎道超車的機會

　　近年來，隨著高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)積累和強大的并行計算能力發(fā)展，特別是深度學(xué)習(xí)算法的突破，人工智能技術(shù)成果如雨后春筍般涌現(xiàn)，人工智能技術(shù)正處于大有可為的戰(zhàn)略機遇期。

　　從宏觀面來看，人工智能已連續(xù)第三年進入政府工作報告，而且已升級成為“智能+”概念，強調(diào)與各大產(chǎn)業(yè)進行深度融合，成為經(jīng)濟發(fā)展的新動能。

　　值得關(guān)注的是，金融機構(gòu)的“All in AI”潮流已經(jīng)開始，以國有四大行為代表的金融機構(gòu)已經(jīng)加速布局人工智能，其中建行已經(jīng)累計投入120多億資金進行研發(fā)。

　　反觀中小銀行，迷茫與轉(zhuǎn)型是當(dāng)前生存狀態(tài)的關(guān)鍵詞。相對大型銀行在對公業(yè)務(wù)上的固有優(yōu)勢，以消費金融業(yè)務(wù)為代表的“零售信貸轉(zhuǎn)型”是中小銀行未來發(fā)展的必然選擇。但中小銀行向零售信貸轉(zhuǎn)型還面臨諸多難題：一是中小銀行零售業(yè)務(wù)基礎(chǔ)薄弱，同時面臨大中型銀行與互聯(lián)網(wǎng)巨頭的雙重夾擊;二是零售業(yè)務(wù)投入周期長、見效慢;三是面臨諸多能力短板，比如產(chǎn)品創(chuàng)新不足、獲客難、風(fēng)控能力不足、成本高，從而難以實現(xiàn)定制化、差異化的服務(wù)。

　　業(yè)內(nèi)人士指出，人工智能可以重塑端到端的金融核心業(yè)務(wù)，大幅度降低人力成本并提升金融風(fēng)控效率，實現(xiàn)金融服務(wù)格局的改變，正是中小銀行彎道超車的機會。

　　AI實戰(zhàn)

　　李開復(fù)說過：“人工智能最好的應(yīng)用領(lǐng)域之一是金融領(lǐng)域，因為金融領(lǐng)域是唯一純數(shù)字領(lǐng)域。”事實上，在人工智能的落地應(yīng)用方面，互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)已經(jīng)搶在銀行前開展了全方位的業(yè)務(wù)實踐，而中騰信4年前推出的小花錢包就是一個典型案例。中騰信是中信產(chǎn)業(yè)基金在消費金融領(lǐng)域的核心布局，專注于消費金融領(lǐng)域科技服務(wù)。

　　據(jù)了解，小花錢包是一款純線上消費信貸App，定位于“年輕人的互聯(lián)網(wǎng)錢包”，可提供現(xiàn)金借款、信用卡余額代償及消費分期服務(wù)。在開展業(yè)務(wù)過程中，小花錢包對三大系統(tǒng)AI能力進行持續(xù)迭代升級，包括用戶全生命周期自動化運營的Marketing AI系統(tǒng)、風(fēng)控組合管理工具RiskAI系統(tǒng)，以及基礎(chǔ)架構(gòu)改造的DevOps AI，實現(xiàn)了“隨時隨地、想花就花”的極致金融體驗。

　　在營銷獲客環(huán)節(jié)，Marketing AI系統(tǒng)可基于業(yè)務(wù)需求，根據(jù)客戶行為數(shù)據(jù)利用深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法進行模型構(gòu)建，對客戶的生命周期、活躍度、變現(xiàn)的特性進行分析，自動匹配相應(yīng)的促動策略進行精準(zhǔn)營銷，對不同的客戶采取符合其特征的互動方式，從而實現(xiàn)用戶全生命周期自動化運營。

　　在反欺詐、授信審批等環(huán)節(jié)，小花錢包基于生物識別+機器學(xué)習(xí)技術(shù)，推出風(fēng)險識別系統(tǒng)：RiskAI系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于云計算平臺搭建而成，可實現(xiàn)自動化風(fēng)險識別輔助技術(shù)，自動化系統(tǒng)運維，提升業(yè)務(wù)自動化程度與系統(tǒng)響應(yīng)效率，審批時間縮短至3-5分鐘，極大提升用戶體驗。此外，小花錢包的RiskAI系統(tǒng)是人工智能系統(tǒng)，人工智能的核心能力體現(xiàn)為機器學(xué)習(xí)：RiskAI可以隨著用戶行為對應(yīng)人數(shù)的增加，不斷調(diào)整策略，持續(xù)迭代模型，定期進行優(yōu)化調(diào)整。

　　在技術(shù)運維層面，小花錢包也有數(shù)據(jù)驅(qū)動的全棧式智能解決方案——DevOps AI。DevOps AI 已完成容器云建設(shè)、運維平臺建設(shè)、系統(tǒng)安全建設(shè)三方面的進階升級，實現(xiàn)運維平臺統(tǒng)一化、系統(tǒng)化、自動化，提高運維效率及發(fā)布效率。同時保證系統(tǒng)安全，通過建立Java運行時防護系統(tǒng)，在數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)、文件系統(tǒng)等多個層面，對應(yīng)用進行全面的監(jiān)控和防護。

　　小花錢包在金融科技領(lǐng)域的技術(shù)實力與實踐應(yīng)用已得到權(quán)威部門的認(rèn)可，其曾作為金融科技典型案例，入選中國人民銀行金融研究所互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心組織編寫的專著《金融科技：發(fā)展趨勢與監(jiān)管》。

　　科技賦能，助推轉(zhuǎn)型升級

　　小花錢包在C端的業(yè)務(wù)實踐為B端服務(wù)的開展積淀了充分的技術(shù)能力，中騰信順勢推出To B服務(wù)平臺小花科技，這家公司專注于為金融機構(gòu)提供純線上資產(chǎn)對接、大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)與智能金融云系統(tǒng)開發(fā)等服務(wù)。

　　在導(dǎo)流方面，小花科技可通過自身大數(shù)據(jù)信用評級模型對客戶進行篩選，再向合作銀行等機構(gòu)推薦合適的目標(biāo)人群購買現(xiàn)金消費分期等產(chǎn)品及信用卡余額代償產(chǎn)品。

　　在助貸方面，小花科技可根據(jù)合作銀行等機構(gòu)的相關(guān)要求，靈活調(diào)整產(chǎn)品及流程開展助貸合作。

　　在金融科技服務(wù)層面，小花科技可為金融機構(gòu)提供獲客、客戶篩選、風(fēng)控技術(shù)輔助等全流程金融科技服務(wù)。

　　“小花金融云”作為小花科技的拳頭產(chǎn)品，能覆蓋消費信貸業(yè)務(wù)全周期，支持線上審批，同時在大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用、賬務(wù)處理等方面能幫助金融機構(gòu)解脫IT技術(shù)束縛。

　　新技術(shù)的交叉融合，為金融行業(yè)發(fā)展帶來無限可能。對于中小銀行來說，人工智能為代表的金融科技拓寬了零售信貸多重發(fā)展路徑。

　　中國人民銀行副行長范一飛近日表示：金融科技快速興起，為金融發(fā)展持續(xù)提供了創(chuàng)新的活力，要加強金融科技應(yīng)用，優(yōu)化信貸流程和客戶評價模型，降低信貸業(yè)務(wù)成本，提升信貸服務(wù)效率，推動融資審批更加自動化、產(chǎn)品營銷更加網(wǎng)絡(luò)化、風(fēng)險識別更加智能化。

　　中小銀行應(yīng)當(dāng)抓住當(dāng)下的歷史機遇，借助小花科技這樣的金融科技服務(wù)“實戰(zhàn)派”的力量，推動零售信貸轉(zhuǎn)型升級、降本增效、實現(xiàn)差異化發(fā)展。

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