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來(lái)越多人對(duì)推銷電話表示無(wú)奈，這些電話通常是在毫不了解對(duì)方需求的情況下批量呼出，推銷的產(chǎn)品或業(yè)務(wù)欠缺針對(duì)性和精準(zhǔn)度，無(wú)異于大海撈針。而這種推銷的結(jié)果，或許不僅僅是幾單業(yè)務(wù)沒(méi)能做成那么簡(jiǎn)單，而是客戶體驗(yàn)度的損傷，甚至潛在業(yè)務(wù)產(chǎn)品的流失。
但在未來(lái)，銀行零售業(yè)務(wù)可能將率先打開(kāi)另一種場(chǎng)景的設(shè)定——銀行APP智能記錄客戶的消費(fèi)習(xí)慣和喜好，并圍繞消費(fèi)生活隨時(shí)隨地提供客戶所需要的服務(wù)，與客戶在商業(yè)場(chǎng)景中產(chǎn)生深度的互動(dòng)，創(chuàng)建另一種以用戶訴求為核心的生活方式。
平安銀行兼信用卡中心風(fēng)險(xiǎn)總監(jiān)張慎
而平安銀行正是現(xiàn)階段最積極投身于把設(shè)想變成觸手可及生活的創(chuàng)新型銀行之一?！叭鎯?yōu)化客戶的金融生活，這不僅僅是一兩個(gè)功能的更新和技術(shù)手段的進(jìn)步，更意味著銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)鏈條上的各個(gè)節(jié)點(diǎn)都被打通?！逼桨层y行零售風(fēng)險(xiǎn)管理部總經(jīng)理張慎近日向記者透露，平安銀行正使用大數(shù)據(jù)與人工智能(AI)，推動(dòng)銀行零售業(yè)務(wù)變革，重塑風(fēng)險(xiǎn)管理、精準(zhǔn)營(yíng)銷、智能服務(wù)等領(lǐng)域的原有流程。
平安銀行智能轉(zhuǎn)型欲全力突圍
就在近期，包括中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行在內(nèi)的多家大行接連宣布與互聯(lián)網(wǎng)巨頭合作，這讓銀行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型再次成為市場(chǎng)關(guān)注焦點(diǎn)。
張慎指出，當(dāng)前整個(gè)金融行業(yè)都正在經(jīng)歷一場(chǎng)以大數(shù)據(jù)和人工智能為代表的技術(shù)革命浪潮。而結(jié)合國(guó)內(nèi)的金融業(yè)與科技行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看，此前很多時(shí)候是以新興技術(shù)公司的跨界來(lái)推進(jìn)金融與科技的融合。新興科技企業(yè)層出不窮，利用新技術(shù)降低成本、利用獨(dú)特的場(chǎng)景改善客戶體驗(yàn);這些企業(yè)獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，都會(huì)對(duì)傳統(tǒng)銀行帶來(lái)重大的威脅和挑戰(zhàn)。
危機(jī)感之下，銀行業(yè)開(kāi)始主動(dòng)出擊。從近期宣布的幾起合作來(lái)看，上述大行與互聯(lián)網(wǎng)巨頭的合作，多集中于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈和人工智能等方面，具體涉及客戶畫(huà)像、精準(zhǔn)營(yíng)銷、客戶信用評(píng)價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控、智能投顧、智能客服等應(yīng)用領(lǐng)域。
而在專注于零售業(yè)務(wù)的平安銀行看來(lái)，除了與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)合作共建之外，苦練內(nèi)功，加大銀行機(jī)構(gòu)自身的技術(shù)投入與系統(tǒng)建設(shè)更是重中之中。
“銀行未來(lái)唯一的出路是擁抱大數(shù)據(jù)和人工智能，優(yōu)化客戶體驗(yàn)、提升效率、降低成本，借此改變和顛覆自我，攜帶著傳統(tǒng)的銀行的優(yōu)秀基因進(jìn)化成為一家行業(yè)領(lǐng)先的Fintech公司?！睆埳鹘榻B，平安集團(tuán)擁有金融全牌照和海量用戶優(yōu)勢(shì)，截止2016年底，平安集團(tuán)已經(jīng)積累了約1.31億的個(gè)人客戶，及超過(guò)3.5億的互聯(lián)網(wǎng)用戶。同時(shí)，平安銀行在大數(shù)據(jù)和人工智能方面也已經(jīng)投入了大量的人力和物力。以大數(shù)據(jù)為例，這是在平安零售轉(zhuǎn)型的四大策略中，特別提出需要建設(shè)應(yīng)用的兩大能力之一。深度挖掘銀行客戶的內(nèi)部行為數(shù)據(jù)本身就可以為銀行提供大量精準(zhǔn)定位客戶需求，洞察客戶需求，優(yōu)化客戶服務(wù)，從而吸引更多的客戶來(lái)體驗(yàn)產(chǎn)品和服務(wù)，形成良性循環(huán)。
“大數(shù)據(jù)+AI”應(yīng)用將大有作為
“對(duì)于金融科技轉(zhuǎn)型，平安銀行早有預(yù)見(jiàn)，并已為向智能銀行轉(zhuǎn)型做好了全面的準(zhǔn)備?！睆埳鹘榻B，在風(fēng)險(xiǎn)管理和精準(zhǔn)營(yíng)銷等領(lǐng)域，“大數(shù)據(jù)+AI”的應(yīng)用與平安銀行零售業(yè)務(wù)的融合已經(jīng)相較成型，對(duì)提升金融效率方面的效果也已顯現(xiàn)。
例如，平安銀行在風(fēng)險(xiǎn)管理方面啟用目前最流行的模型群技術(shù)，將傳統(tǒng)的邏輯回歸，決策樹(shù)模型和GBM 鏈?zhǔn)骄垲惙治龅却髷?shù)據(jù)模型相結(jié)合，在全行全量客戶的各個(gè)結(jié)點(diǎn)上，目前已部署了約40多套的風(fēng)險(xiǎn)模型來(lái)全方位的監(jiān)控和評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。這些模型都是風(fēng)險(xiǎn)管理及偽冒防范體系的基石。
而在此技術(shù)上，再進(jìn)一步推動(dòng)AI領(lǐng)域建設(shè)，引入了人臉識(shí)別技術(shù)。平安銀行2015年年初以來(lái)推進(jìn)大規(guī)模測(cè)試，前期通過(guò)對(duì)約一個(gè)億的正負(fù)人臉比對(duì)樣本的測(cè)試來(lái)檢測(cè)模型的精準(zhǔn)性;年中開(kāi)始上線人臉識(shí)別技術(shù)，業(yè)務(wù)中也開(kāi)始大規(guī)模使用。而目前為止，使用了的人臉識(shí)別技術(shù)的信用卡申請(qǐng)件中，還沒(méi)有出現(xiàn)一筆偽冒申請(qǐng)的案件，技術(shù)應(yīng)用精確性表現(xiàn)較佳。
風(fēng)險(xiǎn)管理，是大數(shù)據(jù)和人臉識(shí)別應(yīng)用的一大陣地;而精準(zhǔn)營(yíng)銷對(duì)于新科技和新技術(shù)的運(yùn)用也日漸成熟，也成為目前銀行業(yè)金融科技轉(zhuǎn)型的重要方向，其典型的案例就是“千人千面”的個(gè)性化服務(wù)。
在張慎看來(lái)，所謂“千人千面”，就是為每一個(gè)客戶在最佳的時(shí)機(jī)、用最佳的渠道提供最佳的產(chǎn)品和服務(wù)。以信用卡申請(qǐng)的具體應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看，其舉例稱，傳統(tǒng)模式下，一個(gè)客戶如果要在網(wǎng)上申請(qǐng)信用卡，要填寫(xiě)大約30至40個(gè)信息欄位，而且每個(gè)人都是一樣的。而通過(guò)人工智能和大數(shù)據(jù)的后臺(tái)驅(qū)動(dòng)，可以做到判斷不同的客戶并給予不同的填寫(xiě)要求。在平安銀行最近上線的分段式智能申請(qǐng)流程中，部分優(yōu)質(zhì)客戶只需填寫(xiě)四項(xiàng)基本內(nèi)容，就可以提交申請(qǐng)并快速獲得審批結(jié)果;而對(duì)于被系統(tǒng)判斷可能存在一定風(fēng)險(xiǎn)或風(fēng)險(xiǎn)較高的申請(qǐng)客戶，不僅需要填寫(xiě)更多的申請(qǐng)信息，甚至?xí)灰笱a(bǔ)充更多資質(zhì)資料才能繼續(xù)申請(qǐng)。
精準(zhǔn)營(yíng)銷應(yīng)用在個(gè)性化申請(qǐng)和智能審批等流程上，意在平衡風(fēng)險(xiǎn)管理和業(yè)務(wù)效率;而在銀行的產(chǎn)品、客戶服務(wù)、消費(fèi)活動(dòng)等業(yè)務(wù)領(lǐng)域，精準(zhǔn)營(yíng)銷則有更廣泛的應(yīng)用空間。
張慎介紹，通過(guò)對(duì)客戶行為的分析和預(yù)測(cè)，可以在APP首頁(yè)實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)地個(gè)性化展示和推送。除了擺放常用功能，還通過(guò)大數(shù)據(jù)模型預(yù)測(cè)得到的每一個(gè)客戶獨(dú)特的、最可能要使用的下一個(gè)功能，包括出國(guó)服務(wù)、一鍵借款、保險(xiǎn)購(gòu)買(mǎi)、活動(dòng)報(bào)名等服務(wù)項(xiàng)目，精準(zhǔn)和及時(shí)推送，以減少客戶在APP上尋找功能鍵的時(shí)間。
“銀行啟用大數(shù)據(jù)與人工智能，最重要的目的是提升客戶體驗(yàn)，這要求能認(rèn)識(shí)到并讓科技發(fā)揮自身的優(yōu)勢(shì);比如精準(zhǔn)識(shí)別等方面，機(jī)器確實(shí)優(yōu)于人工。而另一方面，對(duì)銀行內(nèi)部來(lái)說(shuō)，金融科技同時(shí)提升金融效率，讓人工去做更復(fù)雜或者更軟性的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，降低銀行的運(yùn)營(yíng)成本。這是金融科技改造銀行業(yè)的兩大路徑?！睆埳鲝?qiáng)調(diào)道。
結(jié)語(yǔ)
不過(guò)，知易行難。張慎指出，無(wú)論是借力轉(zhuǎn)型還是加碼自建，銀行業(yè)想要把大數(shù)據(jù)和人工智能全面滲透到業(yè)務(wù)操作層面，都面臨重重挑戰(zhàn)。
銀行如果要順應(yīng)金融科技的核心，需要面臨三個(gè)層次的挑戰(zhàn)，首當(dāng)其沖是系統(tǒng)平臺(tái)的巨大投入。無(wú)論是大數(shù)據(jù)和AI都需要非常強(qiáng)大的系統(tǒng)支撐，在業(yè)務(wù)初期需要有大量的財(cái)力和精力投入。其次，銀行業(yè)想要做金融科技轉(zhuǎn)型，需要一支既熟悉銀行業(yè)務(wù)、又深刻理解大數(shù)據(jù)及AI核心的團(tuán)隊(duì)，但這樣的復(fù)合型人才在國(guó)內(nèi)鳳毛麟角。轉(zhuǎn)型當(dāng)前，如何找到專業(yè)的復(fù)合型大數(shù)據(jù)AI團(tuán)隊(duì)、銀行如何培養(yǎng)建設(shè)這樣的團(tuán)隊(duì)，都是急需克服的挑戰(zhàn)。
更影響深遠(yuǎn)的挑戰(zhàn)，來(lái)自于業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)與企業(yè)文化的轉(zhuǎn)變?！叭绻y行想要把大數(shù)據(jù)和AI做成功，很多方面都需要巨大投入和轉(zhuǎn)變;要用大數(shù)據(jù)或者AI去驅(qū)動(dòng)銀行業(yè)務(wù)，這不僅要調(diào)整業(yè)務(wù)流程，還要牽扯到企業(yè)文化?！睆埳鲝?qiáng)調(diào)，如果認(rèn)同以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)銀行業(yè)務(wù)，就要意識(shí)到每個(gè)業(yè)務(wù)決策應(yīng)該由背后一整套數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)支撐;這與傳統(tǒng)銀行的思維是非常不同的，這也是傳統(tǒng)銀行最難逾越的障礙。
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