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360金融创建AI实验室百分之七十五以上工作由机器人完成

近年来,AI的发展如火如荼,关于AI落地的场景,为场景带来的用处,也备受关注。

那么,在大千世界中,AI的最佳落地场景究竟是什么,AI技术又如何落地场景?近日360金融CEO吴海生及其首席数据科学家沈赟发表了一些观点。

金融是AI落地的最好场景

“新金融是人工智能的最佳落地场景,大数据和AI技术的应用能够大幅提升新金融服务人群的广度、风险控制的深度、作业流程的便捷度。”10月16日,在上海交通大学计算机科学系—360金融人工智能联合实验室成立仪式上,360金融CEO吴海生表示。

据了解,当前,在整个金融行业,金融对整个GDP的贡献占比很高,中国有三千多家上市公司,银行业贡献的利润占30%以上的利润,所以金融是一个非常大的产业。但过去银行通过传统的经验服务人群有限,如今通过AI和大数据的渗透,可以服务更多的过去银行靠经验无法覆盖的人群。

因此,吴海生认为,虽然,当下很多创业者在做AI,有人做无人驾驶,有人做安全,有人做搜索,还有人做游戏,但其实金融才是AI技术落地的最好场景。

对于AI在金融领域发挥的作用,吴海生称,从作业流程的便捷度,因为有了流程的应用,因此整个金融行业的人工成本得到极大的降低。

而从今天来看,能够把AI变成一种商业化的应用和产出规模化的产出的行业也是在金融领域,比如,蚂蚁金服、腾讯、360,这些公司核心能力就是大数据。目前国内金融行业的人工智能主要体现在数据收集、模型计算、风险工控等领域,技术带来的变革向整个金融行业提出了新的挑战。而金融科技改变了行业的信息采集来源、风险定价模型、投资决策过程、信用中介角色等。

此外,金融与科技的融合已经跨越了技术层面,延展至发展理念、业务模式、管理模式、服务模式等全方位的融合。而智能化浪潮大背景下,产教结合也需要探索新的路径。

为此,在上海交通大学计算机科学系与360金融人工智能联合实验室成立仪式上,360金融CEO吴海生宣布了“未来科学家”计划,这也体现了360金融在人工智能技术研发及高端AI人才培养方面的又一重要布局。

对此,上海交通大学计算机科学与工程系主任张丽清教授表示 “联合实验室是一个很好的结合点,能够把我们学生学的知识,尽快的融入到人工智能时代的企业解决方案里来。这种模式已经完全打破了原有的校企合作模式,能够将最新的科研的成果,直接作用在企业的产品、服务平台上。这是我们人才培养的一个方向,我们希望通过这个平台,把我们人才培养,特别是创新创业人才培养推向一个新的高度。”

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吴海生则直言,未来五年,360金融将投入10亿元,培养、招聘全球顶尖AI人才。通过“未来科学家”计划,360金融重点将联合国内外院校,打造开放的产教交流平台,进而为中国AI人才队伍的建设领航。

把握人工智能技术的应用,无疑是商业、学术机构突出重围、迈向高阶发展的关键路径。据了解,目前,360金融集合了数据、算法、交易、流程、用户、场景等业务功能,在工具层面,引入了复杂关系网络分析;在算法层面,引入了无监督机器学习;在系统层面,实现了全自动化建模。

那么,360金融是实际运用中,是如何将AI落地执行的呢?

从获客到贷后 AI技术随处可见

360金融首席数据科学家沈赟介绍,放贷过程中的智能风控,大致可以分成四个环节,首先是获客,其次是贷前审批,再次是贷中监控,最后是贷后的管理。在这四个环节当中,AI的技术都可以得到体现。

在获客阶段,360金融采用一些精准获客的模型,比如一些广告供应商会提前把一些客户的信息发给360金融。360金融经过进行评估,做一个前置筛选,去决定是否在这个平台上投放广告。

包括做智能电销时,360金融有一个基于AI技术的智能外呼的平台,包括电销机器人,这能够很大一部分取代传统人工的电销的手段。包括做用户促动,平台也会通过算法去做一个主动挽留的模型,去帮助提高整个运营的效率。

接下来是贷前审批,分成两个部分,一个是反欺诈,一个是信用评估。在反欺诈阶段,360金融使用关系图谱这样一个技术,基于大量的数据,可以从中达到同业内最低的反欺诈的损失率。

然后是信用评估,这部分应用的模型就是基于AI技术的模型,包括信用风险模型、动支评分模型、最优定价模型等,都有非常细分的各种模型,来评估整个用户的信用风险。

贷中监控,在用户产生了借款行为之后,在过程当中平台也有一系列的算法和模型进行风险的监控,包括做各种风险预警,包括客户流失率的预测模型,包括响应率、收益、行为,还有贷中的调价、调额等等,都有专门的基于数据、基于AI算法的评估。

最后是再贷后管理环节,平台也会使用智能催收服务,比如机器人催收,这部分也会节约很大的人力的成本。

最后是贷后管理方面,360金融也有相应的模型,所以在用户的全生命周期整个风险管控过程当中,各个环节都会用到相应的AI技术。

“通过AI技术去提取各种特征,然后进行建模评分,最后我们基于终端设备做到实时风险的行为管控。比如我们可以做实时环境的管控、异常行为监控、身份异常检验,包括文本语义分析、社交网络分析等等,从各个层面去做反欺诈的风险管控。”沈赟如是说道。

但对于平台而言,最后只有做到多维度、多系统的模型评估非常综合的体系,才能帮助平台把整个的逾期率、坏账率包括反欺诈的损失降到最低。

据沈赟介绍:“目前,360金融75%以上的工作是由智能机器人、智能服务完成的,基于对AI技术包括对大数据技术的应用,在已经上市的金融科技公司中,360金融的逾期率是行业内最低的。”



文章来源:投中网|晨曦       点击数:13      更新时间:2019-10-18      [关闭窗口]
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