馬上金融科技進化論：All in AI，技術創新推動消費金融發展

　　近年來，隨著高質量的大數據積累和強大的并行計算能力的發展，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，人工智能技術正處于大有可為的戰略機遇期。從宏觀面來看，人工智能已連續第三年進入政府工作報告，而且已升級成為“智能+”概念，強調與各大產業進行深度融合，成為經濟發展的新動能。

　　從市場方面來看，近日著名咨詢機構德勤(Deloitte)發布報告，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)來降低成本和提高服務效率。市場研究公司Gartner發布的2019年CIO(首席信息官)調查報告則顯示，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%。作為行業領先的持牌消費金融機構，馬上金融已經早早開啟了“AllinAI”的生態化布局。

　　馬上金融CTO蔣寧認為，以人工智能賦能新零售金融的發展給予了行業更多維度的想象，如何利用技術降低人力等邊際服務成本,從重模式向輕模式轉變等新零售金融需要重點解決的都值得被探索。馬上金融自創業之初就全力投入科技能力建設，始終將三個“提升”作為目標：即客戶的體驗提升，服務的品質的提升，服務的效率提升。

　　蔣寧坦言，“如果只是提升了借款人和貸款人之間的交易效率，但是并沒有降低價格，并沒有控制好風險，也不能算是真正成功的金融科技。”

　　作為將人工智能在零售金融領域廣泛應用的代表公司之一，馬上金融通過構建貫穿獲客、風險控制、客戶服務等全領域的人工智能體系，著力進行產品創新重塑端到端的連接方式，大幅度降低人力成本并提升金融風控效率，實現金融服務格局的改變。

　　在風控端，馬上金融利用深度學習,打造了智能自動化風控決策系統,逐步形成規則、模型相輔相成的審批策略，制定了上百個決策流、上萬個決策策略，以高效響應業務風控需求。此外，馬上金融可以根據模型更迭需要在變量池對已有變量進行重新組合，豐富入模變量類型，提升模型優化效率，助力規則與模型的高效持續迭代，進而不斷完善智能化大數據風控審批系統體系，持續提升服務品質。

　　在反欺詐與授信模型方面,馬上金融秉承“數據+風控+金融”的管理模式，利用大數據和人工智能等技術構建風控模型，貫穿貸前準入、反欺詐，貸中評級授信、額度管理、交易跟蹤，貸后風險分類、風險預警、貸后管理等全流程。

　　近期馬上金融“基于深度學習的人臉識別技術在信用風險防控領域的應用”課題研究獲得銀保監一類成果獎，這是馬上金融將自主研發的人工智能技術應用于消費金融風險管理領域的重要成果之一。這項研究針對線上消費金融服務虛擬性給客戶身份認證帶來的諸多不確定因素，創新性使用人臉識別技術中的活體檢測、噪聲消除以及人臉比對等關鍵技術，形成一套識別準確率高、運行速度快的線上身份認證系統。目前馬上金融自主研發的FaceX活體人臉識別技術識別精準度高達99%,大大提升了風控水平、風控效率和用戶體驗。

　　在營銷獲客環節，馬上金融依托決策平臺制定“智能+高效”的最優策略，可基于業務需求，根據客戶行為數據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，從而實現用戶全生命周期自動化運營。據悉，馬上金融已擁有線上超過180個消費場景，連接線下超過19萬商戶，促成了近5000萬次的商品交易，幫助超500萬人群建立了信用記錄。

　　C端的業務實踐為馬上金融B端服務的開展積淀了充分的技術能力，近日馬上金融上線了酒店自助刷臉入住系統，以“刷臉入住、快速退房、免押支付、發票打印”等便捷性特征深受好評，不僅降低了酒店前臺的人力成本，而且還提升了客人入住辦理的時間效率，從而實現酒店線上與線下資源的無縫對接，其復購率也能隨之提升，實現了科技對行業、對實體業的深度賦能。

　　馬上金融創始人兼CEO趙國慶坦言，下個階段人工智能驅動的金融科技將不再是單獨的一類機構，而是金融業共同發展路徑。中國正面臨消費結構升級的歷史性機遇，隨著主流消費人群的代際更迭，中國消費進入到了以科技、品質和服務驅動的新時代。

　　人工智能是引領未來發展的重大戰略性技術突破，金融機構未來需深化人工智能應用與實體經濟發展的融合，形成帶動經濟發展的新動能，為經濟高質量發展“賦能”，加速推動人類步入新時代。

　　轉自：北國網

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