【猎云网（微信：ilieyun
）北京】8月16日报道
人工智能如何应用在具体金融场景？科技从细微之处怎样改变传统金融行业？8月15日，在以“AI+金融 智能释放无限可能——360金融AI媒体开放日”上， 360金融大数据总监苏绥指出，“没有AI能力的企业会被边缘化。”
传统金融业面临三高一低挑战
“我国信息化水平的提高，使得金融业与人工智能的融合达到前所未有的高度，这对于传统银行来说既是挑战也是机遇。随着中国经济进入新常态，传统金融业面临三高一低的挑战，即：劳动力密集度高、人员管理成本高、业务门槛高及用户体验低。”苏绥表示。
传统金融信贷业务中，催收、客服及电销人员占比超过60%，人员素质参差不齐的现状造成了管理成本过高的问题。由此衍生的客户体验差，也成为困扰金融业的一大通病。苏绥认为，降本增效是未来经济发展的趋势，金融机构加快运用大数据、云计算、人工智能等金融科技手段进行改革的大势，是金融科技行业深入参与新金融格局共建的风口。
360金融的AI实践之旅
早有业内观点称，金融是AI最佳的落地场景之一。自2016年人工智能被总结出算法、算力、数据的三要素之后，2017年，场景的价值也倍受热议。对此苏绥表示，“AI只是一种技术，而不是最终产品，只有和具体业务及场景结合起来，才能发挥其价值。目前，生物、语音等技术已经大规模应用于金融领域。”此后，分享从智能获客、智能营销、智能风控及智能催收角度全面解析了360金融的AI实践。
据介绍，在风控涉及诸多环节中，技术需要对抗的不乏具有欺诈目的的个体，因此在风控流程中不可以存在明显的短板。在智能风控环节，管理大都集中在贷前、贷中、贷后三个环节，但360金融将智能风控前置进获客阶段，从而将智能风控扩展至客户全生命周期，并通过精准量化风险，让公司收入、成本、业务规模等多元目标之间实现平衡和优化。据苏绥透露，360金融智能风控自动化过件率高达97%，在这当中地址热力图和复杂关系网络系统发挥了支撑作用。
360金融构建的地址热力图，依托于地图的底层数据，通过对城市中单位范围所包含的设备接入数量进行颜色标示、升维等操作，将多种变量结合起来，进而形成判断每个点的GDP信息综合分析出客户的风险大小的依据。“颜色越深代表人口密度越大，通过业务发现，人口密度相对较低的区域，风险会相对更高。”苏绥进一步举例表示。
除了地址热力图，苏绥还分享了360金融的另一大智能风控黑科技——复杂关系网络。苏绥介绍，与表现为蓝色关系点的正常客户相比，拥有风险属性的客户将会在复杂网络上显示出更多红、灰色节点，这些点即代表了不同程度的风险。在此基础上，360金融通过与黑名单客户连接，提取相应指标，综合了解客户的风险大小。
作为分享的重点，苏绥介绍了语音机器人在金融场景各环节的应用。早在2017年，360金融通过自主研发的语音机器人改善了传统业务表现，解放了约70%的人力成本，大幅提升了催收效率和客户体验。为什么360金融语音机器人的效果优于竞品？“一方面，为了给用户进行积极的心理暗示，360金融语音机器人会提取用户方言进行应答，更为贴近用户感知；另一方面，为降低人工情绪与效率带来的影响，同时补足AI在应用中的机械缺陷，360金融采取人机结合的方式开展相关业务并进行能力输出；最后，360金融语音机器人每日可完成100%质检，在时效性方面达到了h+1的快速应答。”据了解，360语音机器人的情绪检测功能已在应用中表现出一定的能效，未来将会进一步应用于相关业务流程。
AI+金融的发展趋势
在分享的最后，苏绥从行业和技术角度分析了AI+金融的发展趋势并提出，“人工智能将成为像水电煤一样的基础设施，没有AI能力的企业会被边缘化。”
苏绥认为，从行业角度看，未来的竞争是综合能力的竞争，包含流程、效率等在内的产品体验将会成为重要的衡量标准。行业正在表现出去人工化、在线化和智能化趋势，从而进一步解决金融服务的广度、深度和满意度的问题。从技术的角度出发，各种行为数据将会被更加充分的利用。目前传统金融机构积累的大量纸质化信息的价值尚未被完全发掘，非结构化数据的应用将改变数据的结构化价值。此外，大型企业和中小公司都将在数据处理、发掘、打通环节中发挥不同的作用。
