AI助力金融數字化 馬上消費開啟進階之路
在各種影視的虛擬世界中，人工智能（又稱“AI”）研究已經遠遠超過我們當前的發展水平，萬物皆堪垂淚。在現實生活中，AlphaGo機器人于2016年擊敗了曾18次問鼎世界圍棋冠軍的李世石，這意味著直覺、戰略思維、想象力不再是人類所獨有。
有人說，人工智能現在是人類的學生，未來將成為人類的先生，足見人工智能的想象空間之大。
近些年，人工智能技術在經歷了泡沫后，逐漸開始回歸理性，更加注重落地產業。目前，人工智能技術已經取得長遠進步，被廣泛應用于安防、醫療、金融、制造、教育、城市管理等多個領域，成為世界不可或缺的一部分。
金融業作為應用人工智能技術較為成熟的產業，在前、中、后臺均有覆蓋，貫穿到數字化運營的全生命周期，包括創新的產品和服務，個性化用戶體驗如智能客服和自動化交易等，以及身份驗證等，可以根據個人偏好為用戶提供多樣化、個性化金融服務，保障業務穩健運營的同時，提高運營效率和用戶體驗。
隨著人工智能技術的大規模應用，AI將對金融業產生深遠的變革，并為其創造更大的增量價值。
人工智能滲透金融業
安德烈亞斯·卡普蘭（Andreas Kaplan）和邁克爾·海恩萊因（Michael Haenlein）將人工智能定義為：系統正確解釋外部數據，從這些數據中學習，并利用這些知識通過靈活適應實現特定目標和任務的能力。例如通過人工智能技術可以解釋“人何以為人”。
后疫情時代，人工智能技術的作用逐漸凸顯出來，金融機構借此打造數字化、自動化、創新化的金融生態，致力于在數字金融、智慧金融浪潮中站穩腳跟。
中國工商銀行、中國農業銀行、中國建設銀行、中國銀行四大國有銀行在財報中多次提及人工智能，并紛紛將人工智能提升到戰略地位，逐漸加大在科技方面的投入。
目前，金融業通過人工智能技術已經在多個應用層面進行落地實踐。一是語音識別與自然語言處理。智能客服是金融機構較為成熟的應用，頭部機構的問題解決率可高達90%，改變了原本的按鍵式菜單，通過語音（包括普通話、方言）說出關鍵詞就可以基本解決用戶的問題，實現了菜單扁平化，此舉不僅可以提升用戶體驗，降低人工客服的壓力，還可以降低金融機構的運營成本。
持牌消費金融公司作為中國銀保監會從金融機構中剝離出來的一個創新行業，在人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等前沿技術的應用相對靈活且成熟。
科技驅動型金融機構馬上消費在人工智能技術方面不斷探索，自主研發了XMA智能客服系統，該系統擁有100+萬金融專業知識的知識庫，40+萬客戶問題語料庫，通過自然語言處理、深度神經網絡、機器學習等核心技術，為各業務線產品、用戶提供全天候、標準化的服務。
值得一提的是，馬上消費“智能客服機器人”領域的項目剛剛獲得工信部第一期人工智能產業創新揭榜優勝單位。
二是計算機視覺與生物特征識別應用。人臉、虹膜、指紋、聲紋等生物特征識別是金融機構常見的應用，可以進一步增加系統的安全性，有效防范非法分子的入侵。
同時通過機器學習、神經網絡與知識圖譜的應用，可以有效預測欺詐、識別欺詐交易等。在海量金融交易數據的基礎上，金融機構通過深度學習技術，可以做到事前干預以減少財產損失。
隨著人工智能技術應用的逐步深化，部分金融機構現已形成了看、聽、想、說、做一體化的核心能力，不斷進行產品創新和場景的拓展，將金融服務的觸角向更廣泛的群體延伸，加速普惠金融的進程。
持牌消金公司大有可為
數字化轉型大背景下，銀行業務向全面線上化發展。人工智能賦能銀行業轉型已經成為行業的普遍共識，可以提高自動化程度，同時在風險控制得當的情況下，能提升人為決策的速度和準確度。
麥肯錫近期發布的報告數據顯示，人工智能技術每年可為全球銀行業創造高達1萬億美元的增量價值。可以看出，人工智能技術對銀行業轉型的重要推動作用。
監管也多次發文鼓勵金融機構運用人工智能等技術建立風險定價和管控模型，改造信貸審批發放流程，促進AI技術落地于金融領域的全場景。
目前，國有大行已經具備了一定的AI能力，中小銀行紛紛進行AI賦能下的數字化轉型。由于銀行業的業務比較復雜、數據龐大，對風控的要求較高，所以成為AI技術的主要需求方。相關數據披露，2022年中國銀行業對AI技術的總投入規模將超過220億元，而且這一數據還在逐年攀升。
除了國有大行以及部分股份制銀行，大部分的中小銀行是通過與AI公司合作，采購相應的產品與服務以提升運營效率和提升用戶體驗，助力傳統金融機構向數字化方向轉型。“在一段時間內，這將是行業主要的技術獲取手段，且智能風控是金融業需求旺盛且AI投入較多的領域。”一位資深分析師指出。
作為與銀行業耦合程度較高的行業，頭部持牌消費金融公司憑借靈活、創新等優勢，持續深化人工智能等新技術，實現了全業務流程的智能化、數字化，同時在貸前、中、后進行全面風險管理，搭建了完整的風控閉環。
馬上消費充分發揮人工智能三駕馬車“算法、數據、硬件”作用，依托海量的數據總結了一套風險管理經驗，構建了五位一體的綜合維度風險管理體系，同時融入自主研發的收入償債比模型，加強風控審核機制。目前，馬上消費的科技能力已經實現有效賦能，合作銀行及金融機構超過200家。
長遠來看，人工智能技術在金融領域的潛力巨大，應用會越來越成熟，場景也會進一步得到拓寬。而在金融數字化轉型風口下，頭部持牌消費金融公司將迎來更多機遇。
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