人類已經(jīng)無法阻止人工智能的腳步了，硅谷技術(shù)大拿當(dāng)然不會放過時下最賺錢的領(lǐng)域——金融。當(dāng)人工智能進入金融行業(yè)，在此化學(xué)反應(yīng)中，金融領(lǐng)域?qū)l(fā)生怎樣的變化……
收到一個銀行詢問是否需要辦理信用卡賬單分期的詢問電話，也許對一些人是不堪其擾的垃圾信息，好感度降低;而對另一些人而言，可能是一個解決困境的完美方案。在過去的幾年，商業(yè)銀行開始挖掘以“用戶”為中心的“大數(shù)據(jù)”資源，并以此為基礎(chǔ)開發(fā)更貼近用戶的應(yīng)用和服務(wù)模式。
5年前，傳統(tǒng)支付被互聯(lián)網(wǎng)撬開了一個口子，于是互聯(lián)網(wǎng)金融就鉆進來了。今天，面對互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊、高速變化的市場、同質(zhì)化的行業(yè)競爭以及客戶對服務(wù)越來越高的期許，金融機構(gòu)開始思考如何提高核心競爭力，找到下一個增長點。能夠幫助企業(yè)提高效率的人工智能，開始成為金融行業(yè)的“最強大腦”，而此時很多行業(yè)對待AI還是持觀望態(tài)度。
AI在金融領(lǐng)域的接受度與發(fā)展速度遠超其它行業(yè)，除了市場需求以及金融行業(yè)本身就擁有比較鮮明的科技屬性外，還有一個重要的原因，就是“大數(shù)據(jù)”。客戶數(shù)據(jù)相對完整和可量化的金融行業(yè)，數(shù)據(jù)也是其最大的資產(chǎn)之一，而人工智能能夠讓金融機構(gòu)更懂得如何使用數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)流動起來，最終發(fā)揮出銀行現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)的最大價值。
解決方案已成金融機構(gòu)競爭裝備
基于數(shù)據(jù)進行精細化管理，不僅僅是金融機構(gòu)為擴展和深挖客戶群體、提高用戶滿意度做出的業(yè)務(wù)改進，更是降低成本、創(chuàng)造出更多商業(yè)利潤的核心所在。如何在億萬級的交易中主動發(fā)現(xiàn)客戶的潛在真實需求?找到有價值的數(shù)據(jù)并為決策提供依據(jù)?金融機構(gòu)對此也在不斷探索。像第四范式這樣的人工智能技術(shù)與服務(wù)提供商，就發(fā)現(xiàn)了這一需求并率先切入這個領(lǐng)域，利用其國際頂尖的AI技術(shù)，幫助更多的金融機構(gòu)通過數(shù)據(jù)完成互聯(lián)網(wǎng)化的轉(zhuǎn)型，進行更合理的決策。
目前第四范式基于機器學(xué)習(xí)技術(shù)的大數(shù)據(jù)建模，可以提供的服務(wù)包括風(fēng)險定價、賬單分期、精準(zhǔn)營銷、個性化產(chǎn)品推薦等解決方案。精確分析客戶數(shù)據(jù)為其匹配最合適的產(chǎn)品、促銷方式，可以降低營銷成本，同時由系統(tǒng)輔助營銷方案的制定，業(yè)務(wù)人員可以更關(guān)注于產(chǎn)品設(shè)計，并能夠基于歷史營銷數(shù)據(jù)持續(xù)地優(yōu)化營銷方案。而在風(fēng)險定價方面，第四范式面對千萬量級的銀行儲蓄客戶，基于其資產(chǎn)配置、產(chǎn)品開通、操作習(xí)慣、消費記錄等數(shù)據(jù)，預(yù)測其行外資產(chǎn)從而用于額度配置，效果提升能達到50%。
目前第四范式服務(wù)的都是業(yè)內(nèi)頂尖的金融機構(gòu)。雖然已經(jīng)獲得全球頂尖投資機構(gòu)紅杉資本與創(chuàng)新工場的投資，但第四范式對外一直保持低調(diào)。第四范式創(chuàng)始人、CEO，ACM國際競賽全球總冠軍，也曾是中國最成功的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)總設(shè)計師戴文淵先生表示：“我們團隊數(shù)十年來一直在做一件事情——深耕人工智能領(lǐng)域。經(jīng)歷了AI從不可能到可能再到如今的引爆，我們都專注于如何做更好的人工智能，讓人工智能提供更好的服務(wù)。我們從來沒有想過人工智能的風(fēng)口什么時候會來，第四范式看到的從來都不是風(fēng)口，而是AI的力量。”
第四范式創(chuàng)始人：首席科學(xué)家楊強院士和首席執(zhí)行官戴文淵
平臺級產(chǎn)品或成金融機構(gòu)商業(yè)套件
盡管基于AI的解決方案已成金融機構(gòu)競爭裝備，但發(fā)展也會受制于人才與技術(shù)壁壘。“十年以后人工智能可能會介入世界上大部分的金融交易。”這是出自Aidyia
首席科學(xué)家、人工智能學(xué)會主席Ben
Goertzel的一句話。可以想象，未來銀行的核心很可能將會演變成模型之間的比拼，金融領(lǐng)域急需引入人工智能來解決當(dāng)下迫切的業(yè)務(wù)需求，以及應(yīng)對未來的潛在競爭。
解決AI的技術(shù)壁壘、高研發(fā)投入及使用成本，亟需一個平臺級產(chǎn)品，將越來越多的行業(yè)需求與AI尖端技術(shù)精準(zhǔn)對接。第四范式近期發(fā)布的先知平臺，就是一個面向應(yīng)用者的AI開發(fā)平臺。先知將稀缺的AI人才、科研高度與實戰(zhàn)經(jīng)驗，封裝到一個產(chǎn)品中，成為企業(yè)的商業(yè)套件，每個業(yè)務(wù)人員都能在先知平臺上擁有人工智能的能力。先知平臺能夠免去諸如“數(shù)據(jù)清洗”“、“特征變換”等過于專業(yè)又特別耗時的AI研發(fā)步驟，這樣金融機構(gòu)的業(yè)務(wù)人員就不須要花費數(shù)年時間學(xué)習(xí)如何構(gòu)造自有AI系統(tǒng)。有了先知后，他們自己就可以在先知平臺上定義目標(biāo)、開發(fā)產(chǎn)品，用第四范式的獨有算法自動做出解決方案，去完成這些過去需要非常優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家才能完成的工作。
第四范式希望用一個基于人工智能產(chǎn)生數(shù)據(jù)分析能力的先進生產(chǎn)力(平臺性產(chǎn)品)，幫助金融機構(gòu)孵化出圍繞各種業(yè)務(wù)條件的智能數(shù)據(jù)應(yīng)用，并能把過去需要頂尖數(shù)據(jù)科學(xué)家3-6個月才能完成的工作量縮短到幾天，從而實現(xiàn)效率和業(yè)務(wù)貢獻率雙向快速增長。
第四范式創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官戴文淵，創(chuàng)新工場董事長兼首席執(zhí)行官李開復(fù)，紅杉資本全球執(zhí)行合伙人沈南鵬，第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學(xué)家楊強院士
信用卡差異化定價 是挑戰(zhàn)更是機遇
金融領(lǐng)域要解決的最核心的問題之一就是“風(fēng)險定價”。過去，金融行業(yè)信用卡貸款利率執(zhí)行的是統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，但每個人的信用不同，壞帳風(fēng)險各有差異，這種“一刀切”的做法其實并不能兼顧到每個人的體驗。今年的4月15日，央行發(fā)布了《中國人民銀行關(guān)于信用卡業(yè)務(wù)有關(guān)事項的通知》，通知中確定了明年信用卡的貸款利率會放開市場化，同時將配套放開信用卡透支計結(jié)息方式、對溢繳款是否計息及其利率標(biāo)準(zhǔn)等相關(guān)政策限制。這一通知的發(fā)布，也預(yù)示了銀行信用卡差異化定價之爭，相信不久之后銀行對不同用戶的差異化定價能力將成為剛需。
然而，面對信用卡利率開放的挑戰(zhàn)，一些金融企業(yè)還沒有構(gòu)建起基于大數(shù)據(jù)分析進行信用卡定價的能力，這也給了戴文淵切入“信用卡定價”業(yè)務(wù)提供了可能。第四范式的差異化定價技術(shù)主要是基于大數(shù)據(jù)和人工智能預(yù)測——通過銀行內(nèi)部和第三方征信機構(gòu)提供的海量老顧客的消費特征和信用習(xí)慣數(shù)據(jù)，例如:年齡、教育程度、消費品類等，人工智能系統(tǒng)會推算出大約5000萬個標(biāo)簽作為參考值。新用戶來貸款，系統(tǒng)會用這些標(biāo)簽與他的個人信息做比對，來預(yù)測他的風(fēng)險等級，并做出差異化的定價。
目前，第四范式正在與幾家股份制商業(yè)銀行合作進行差異化定價的測試。結(jié)果表明，差異化利率定價將成為銀行新的創(chuàng)收點。
關(guān)于第四范式
第四范式是國際領(lǐng)先的人工智能技術(shù)與服務(wù)提供商、遷移學(xué)習(xí)領(lǐng)先行業(yè)10年的數(shù)據(jù)驅(qū)動應(yīng)用創(chuàng)新者。第四范式具備國際先進的機器學(xué)習(xí)技術(shù)和經(jīng)驗，能夠?qū)?shù)據(jù)進行精準(zhǔn)的預(yù)測與挖掘，揭示出數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，從而幫助企業(yè)提升效率、降低風(fēng)險，獲得更大的商業(yè)價值。第四范式致力于利用技術(shù)變革和應(yīng)用創(chuàng)新，研發(fā)惠及業(yè)界的產(chǎn)品，團隊目前已為金融、電信、互聯(lián)網(wǎng)等多個行業(yè)打造了百余個人工智能的行業(yè)應(yīng)用。
