日前，著名咨詢機構德勤(Deloitte)發(fā)布報告，約25%和19%的金融機構表示，它們分別使用機器學習和認知分析(包括自然語言處理)來降低成本和提高準確率。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用的當下，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，特別是深度學習算法的突破，人工智能技術成果如雨后春筍般涌現(xiàn)，人工智能技術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。

　　值得關注的是，金融機構的“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)型是當前生存狀態(tài)的關鍵詞。相對大型銀行在對公業(yè)務上的固有優(yōu)勢，以消費金融業(yè)務為代表的“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)務基礎薄弱，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、風控能力不足、成本高，從而難以實現(xiàn)定制化、差異化的服務。

　　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，大幅度降低人力成本并提升金融風控效率，實現(xiàn)金融服務格局的改變，正是中小銀行彎道超車的機會。

　　AI實戰(zhàn)

　　李開復說過：“人工智能最好的應用領域之一是金融領域，因為金融領域是唯一純數(shù)字領域。”事實上，在人工智能的落地應用方面，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)基金在消費金融領域的核心布局，專注于消費金融領域科技服務。

　　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。在開展業(yè)務過程中，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)、風控組合管理工具RiskAI系統(tǒng)，以及基礎架構改造的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)務需求，根據(jù)客戶行為數(shù)據(jù)利用深度學習相關算法進行模型構建，對客戶的生命周期、活躍度、變現(xiàn)的特性進行分析，自動匹配相應的促動策略進行精準營銷，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+機器學習技術，推出風險識別系統(tǒng)：RiskAI系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于云計算平臺搭建而成，可實現(xiàn)自動化風險識別輔助技術，自動化系統(tǒng)運維，提升業(yè)務自動化程度與系統(tǒng)響應效率，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)為機器學習：RiskAI可以隨著用戶行為對應人數(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、運維平臺建設、系統(tǒng)安全建設三方面的進階升級，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、文件系統(tǒng)等多個層面，對應用進行全面的監(jiān)控和防護。

　　小花錢包在金融科技領域的技術實力與實踐應用已得到權威部門的認可，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)務實踐為B端服務的開展積淀了充分的技術能力，中騰信順勢推出To B服務平臺小花科技，這家公司專注于為金融機構提供純線上資產(chǎn)對接、大數(shù)據(jù)風控技術與智能金融云系統(tǒng)開發(fā)等服務。

　　在導流方面，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推薦合適的目標人群購買現(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)合作銀行等機構的相關要求，靈活調(diào)整產(chǎn)品及流程開展助貸合作。

　　在金融科技服務層面，小花科技可為金融機構提供獲客、客戶篩選、風控技術輔助等全流程金融科技服務。

　　“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)務全周期，支持線上審批，同時在大數(shù)據(jù)挖掘應用、賬務處理等方面能幫助金融機構解脫IT技術束縛。

　　新技術的交叉融合，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，要加強金融科技應用，優(yōu)化信貸流程和客戶評價模型，降低信貸業(yè)務成本，提升信貸服務效率，推動融資審批更加自動化、產(chǎn)品營銷更加網(wǎng)絡化、風險識別更加智能化。

　　中小銀行應當抓住當下的歷史機遇，借助小花科技這樣的金融科技服務“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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