平安用“大数据+AI”打造智能银行

时间：2017-07-27 14:38    来源：中国网  

　　越来越多人对推销电话表示无奈，这些电话通常是在毫不了解对方需求的情况下批量呼出，推销的产品或业务欠缺针对性和精准度，无异于大海捞针。而这种推销的结果，或许不仅仅是几单业务没能做成那么简单，而是客户体验度的损伤，甚至潜在业务产品的流失。

　　但在未来，银行零售业务可能将率先打开另一种场景的设定——银行APP智能记录客户的消费习惯和喜好，并围绕消费生活随时随地提供客户所需要的服务，与客户在商业场景中产生深度的互动，创建另一种以用户诉求为核心的生活方式。

　　而平安银行正是现阶段最积极投身于把设想变成触手可及生活的创新型银行之一。“全面优化客户的金融生活，这不仅仅是一两个功能的更新和技术手段的进步，更意味着银行传统业务链条上的各个节点都被打通。”平安银行零售风险管理部总经理张慎近日向记者透露，平安银行正使用大数据与人工智能(AI)，推动银行零售业务变革，重塑风险管理、精准营销、智能服务等领域的原有流程。

　　平安银行智能转型欲全力突围

　　就在近期，包括中国农业银行在内的多家大行接连宣布与互联网巨头合作，这让银行业的智能化转型再次成为市场关注焦点。

　　张慎指出，当前整个金融行业都正在经历一场以大数据和人工智能为代表的技术革命浪潮。而结合国内的金融业与科技行业的发展现状来看，此前很多时候是以新兴技术公司的跨界来推进金融与科技的融合。新兴科技企业层出不穷，利用新技术降低成本、利用独特的场景改善客户体验;这些企业独特的优势，都会对传统银行带来重大的威胁和挑战。

　　危机感之下，银行业开始主动出击。从近期宣布的几起合作来看，上述大行与互联网巨头的合作，多集中于云计算、大数据、区块链和人工智能等方面，具体涉及客户画像、精准营销、客户信用评价、风险监控、智能投顾、智能客服等应用领域。

　　而在专注于零售业务的平安银行看来，除了与互联网企业合作共建之外，苦练内功，加大银行机构自身的技术投入与系统建设更是重中之中。

　　平安银行兼信用卡中心风险总监张慎

　　“银行未来唯一的出路是拥抱大数据和人工智能，优化客户体验、提升效率、降低成本，借此改变和颠覆自我，携带着传统的银行的优秀基因进化成为一家行业领先的Fintech公司。”张慎介绍，平安集团拥有金融全牌照和海量用户优势，截止2016年底，平安集团已经积累了约1.31亿的个人客户，及超过3.5亿的互联网用户。同时，平安银行在大数据和人工智能方面也已经投入了大量的人力和物力。以大数据为例，这是在平安零售转型的四大策略中，特别提出需要建设应用的两大能力之一。深度挖掘银行客户的内部行为数据本身就可以为银行提供大量精准定位客户需求，洞察客户需求，优化客户服务，从而吸引更多的客户来体验产品和服务，形成良性循环。

　　“大数据+AI”应用将大有作为

　　“对于金融科技转型，平安银行早有预见，并已为向智能银行转型做好了全面的准备。”张慎介绍，在风险管理和精准营销等领域，“大数据+AI”的应用与平安银行零售业务的融合已经相较成型，对提升金融效率方面的效果也已显现。

　　例如，平安银行在风险管理方面启用目前最流行的模型群技术，将传统的逻辑回归，决策树模型和GBM 链式聚类分析等大数据模型相结合，在全行全量客户的各个结点上，目前已部署了约40多套的风险模型来全方位的监控和评估风险。这些模型都是风险管理及伪冒防范体系的基石。

　　而在此技术上，再进一步推动AI领域建设，引入了人脸识别技术。平安银行2015年年初以来推进大规模测试，前期通过对约一个亿的正负人脸比对样本的测试来检测模型的精准性;年中开始上线人脸识别技术，业务中也开始大规模使用。而目前为止，使用了的人脸识别技术的信用卡申请件中，还没有出现一笔伪冒申请的案件，技术应用精确性表现较佳。

　　风险管理，是大数据和人脸识别应用的一大阵地;而精准营销对于新科技和新技术的运用也日渐成熟，也成为目前银行业金融科技转型的重要方向，其典型的案例就是“千人千面”的个性化服务。

　　在张慎看来，所谓“千人千面”，就是为每一个客户在最佳的时机、用最佳的渠道提供最佳的产品和服务。以信用卡申请的具体应用场景来看，其举例称，传统模式下，一个客户如果要在网上申请信用卡，要填写大约30至40个信息栏位，而且每个人都是一样的。而通过人工智能和大数据的后台驱动，可以做到判断不同的客户并给予不同的填写要求。在平安银行最近上线的分段式智能申请流程中，部分优质客户只需填写四项基本内容，就可以提交申请并快速获得审批结果;而对于被系统判断可能存在一定风险或风险较高的申请客户，不仅需要填写更多的申请信息，甚至会被要求补充更多资质资料才能继续申请。

　　精准营销应用在个性化申请和智能审批等流程上，意在平衡风险管理和业务效率;而在银行的产品、客户服务、消费活动等业务领域，精准营销则有更广泛的应用空间。

　　张慎介绍，通过对客户行为的分析和预测，可以在APP首页实现更精准地个性化展示和推送。除了摆放常用功能，还通过大数据模型预测得到的每一个客户独特的、最可能要使用的下一个功能，包括出国服务、一键借款、保险购买、活动报名等服务项目，精准和及时推送，以减少客户在APP上寻找功能键的时间。

　　“银行启用大数据与人工智能，最重要的目的是提升客户体验，这要求能认识到并让科技发挥自身的优势;比如精准识别等方面，机器确实优于人工。而另一方面，对银行内部来说，金融科技同时提升金融效率，让人工去做更复杂或者更软性的业务领域，降低银行的运营成本。这是金融科技改造银行业的两大路径。”张慎强调道。

　　结语

　　不过，知易行难。张慎指出，无论是借力转型还是加码自建，银行业想要把大数据和人工智能全面渗透到业务操作层面，都面临重重挑战。

　　银行如果要顺应金融科技的核心，需要面临三个层次的挑战，首当其冲是系统平台的巨大投入。无论是大数据和AI都需要非常强大的系统支撑，在业务初期需要有大量的财力和精力投入。其次，银行业想要做金融科技转型，需要一支既熟悉银行业务、又深刻理解大数据及AI核心的团队，但这样的复合型人才在国内凤毛麟角。转型当前，如何找到专业的复合型大数据AI团队、银行如何培养建设这样的团队，都是急需克服的挑战。

　　更影响深远的挑战，来自于业务结构与企业文化的转变。“如果银行想要把大数据和AI做成功，很多方面都需要巨大投入和转变;要用大数据或者AI去驱动银行业务，这不仅要调整业务流程，还要牵扯到企业文化。”张慎强调，如果认同以数据驱动银行业务，就要意识到每个业务决策应该由背后一整套数据的精准支撑;这与传统银行的思维是非常不同的，这也是传统银行最难逾越的障碍。

责编/小艾

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