田江
信息產(chǎn)業(yè)最大的應(yīng)用方向應(yīng)該在金融領(lǐng)域,金融領(lǐng)域常提一個詞叫“金融科技”,相比其他行業(yè),銀行應(yīng)該是最喜歡擁抱高科技的行業(yè)。下面就銀行在大數(shù)據(jù)與人工智能方面做的工作做一些分享。整體分三部分:第一介紹光大銀行人工智能技術(shù)的探索和研究,第二結(jié)合一些案例講數(shù)據(jù)產(chǎn)品實現(xiàn)大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控,最后是大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)應(yīng)用展望。
銀行經(jīng)歷了從電子化到信息化到數(shù)字化的過渡,這個歷程僅僅只有二十多年。電子化最早從上世紀(jì)90年代就開始了,一個企業(yè)一旦完成數(shù)據(jù)倉庫建設(shè),完成數(shù)據(jù)集中,便進入信息化。現(xiàn)在我們提銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,未來銀行的數(shù)字化分前臺、中臺、后臺,前臺是手機應(yīng)用,中臺是大數(shù)據(jù)、人工智能,后臺為API平臺。大數(shù)據(jù)催生了“數(shù)據(jù)挖掘”,而人工智能則帶來“機器學(xué)習(xí)”。對于一個企業(yè)來說,人工智能是為了解決實際問題,否則意義不大。現(xiàn)在對人工智能有一些分歧和爭端,其實我覺得人工智能第一步是解決效率問題,對企業(yè)來說如果能夠通過高科技的手段提高效率,已經(jīng)完成了第一部分。
第二部分是我們要做風(fēng)控,現(xiàn)在銀行競爭異常激烈,中國從大到小有上千家銀行,尤其是存款成本越來越高,放貸壓力越來越大,風(fēng)控肯定是考量未來銀行或者未來金融企業(yè)最核心的一種能力。增強風(fēng)控很顯然前景遠(yuǎn)大,把外面更先進的技術(shù)與銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)相互結(jié)合,做一些創(chuàng)新的應(yīng)用。
第三部分是我們要做產(chǎn)品創(chuàng)新,驅(qū)動客戶價值增值,主要做一些客戶運營,還有一些客戶營銷方面的工作。目前,從我們行來講,比較活躍的是第一部分和第三部分。
關(guān)于應(yīng)用場景,主要包括智能客服、金融預(yù)測反欺詐、融資授信決策、智能投顧、人像等生物識別、網(wǎng)點智能機器人等方面。比較典型的是智能客服,信用卡智能提醒,到期智能催收。風(fēng)控反欺詐包括審批反欺詐和交易反欺詐兩部分,銀行交易端反欺詐問題不大,主要問題來自審批端,現(xiàn)在黑產(chǎn)相當(dāng)厲害,其分工明確、操作精細(xì)。我跟同事戲稱,風(fēng)控專家跟做黑產(chǎn)的以前可能都是同學(xué)或者是一個實驗室出來的。目前,銀行智能投顧可以解決效率問題。
關(guān)于生物識別,現(xiàn)在每家銀行的手機銀行基本上都自帶刷臉指紋功能,一是確保安全,二是提高效率。識別VIP客戶,VIP客戶一旦進入我們的網(wǎng)點,攝像頭便會立即捕捉圖片,通過后臺的識別,及時地把這個信息推薦給客戶經(jīng)理。網(wǎng)點智能機器人,主要還是以點綴為主,比如招行推出了智能網(wǎng)點。
光大銀行建立了一個大數(shù)據(jù)、AI技術(shù)的互聯(lián)環(huán)境,做數(shù)據(jù)倉庫、邊緣數(shù)據(jù)平臺、外部數(shù)據(jù)管理平臺、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)平臺等。大數(shù)據(jù)管理是AI建設(shè)的基石,從數(shù)據(jù)到機器到知識。一個企業(yè)做人工智能,數(shù)據(jù)沒有進行有效整合和管理,可能就是空中樓閣,或者做起來會出現(xiàn)很多問題。我們光大銀行最開始就做數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),2012年做了體系規(guī)劃、外部數(shù)據(jù)管理及數(shù)據(jù)安全。
如何通過數(shù)據(jù)產(chǎn)品化實現(xiàn)大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控?阿里巴巴最早提出了數(shù)據(jù)產(chǎn)品理念,我們效仿阿里巴巴,早期做數(shù)據(jù)分析,后來做數(shù)據(jù)挖掘,最后聚焦數(shù)據(jù)產(chǎn)品。數(shù)據(jù)產(chǎn)品定義簡單,即把儀表盤、報表、可視化模型面向場景進行快速封裝,做成數(shù)據(jù)產(chǎn)品。數(shù)據(jù)產(chǎn)品分項目型、創(chuàng)新型、敏捷型三類。
我們通過數(shù)據(jù)產(chǎn)品建立了大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控價值的輸出通道,將風(fēng)控模型、大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果通過數(shù)據(jù)可視化方式直觀展現(xiàn)給業(yè)務(wù)用戶,也通過后臺接口、系統(tǒng)嵌入的方式對接業(yè)務(wù)系統(tǒng)應(yīng)用。數(shù)據(jù)產(chǎn)品有濾鏡、風(fēng)險共同體族譜、征信大數(shù)據(jù)、貸款資金去哪兒了、辛普森私售偵探等。
濾鏡是我行很典型的一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品,基于我行客戶,判斷其風(fēng)險狀況,我們背后用了三類風(fēng)險大數(shù)據(jù)模型,即復(fù)雜循環(huán)擔(dān)保、風(fēng)險共同體、特殊交易對手,來篩選數(shù)據(jù)。為了做這三類模型,我們有效利用了我行內(nèi)部數(shù)據(jù)、企業(yè)工商注冊數(shù)據(jù)、法院披露數(shù)據(jù)以及互聯(lián)網(wǎng)輿情數(shù)據(jù),前端輸出全量和增量兩份清單,讓管理人員通過手機就能查看企業(yè)風(fēng)險情況,給企業(yè)挽回大量損失。我們一直強調(diào)初心,什么叫初心?初心就是服務(wù),我們頂著高科技光環(huán),做好企業(yè)服務(wù),這也是我們做數(shù)據(jù)產(chǎn)品最核心的理念。
關(guān)于風(fēng)險共同體,關(guān)系圖譜是大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控的核心技術(shù)?;谖倚写髷?shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)平臺,通過采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、圖計算等大數(shù)據(jù)算法,把企業(yè)間多種關(guān)系關(guān)聯(lián)疊加計算,通過可視化方法展示計算結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)間的隱性聯(lián)系,識別風(fēng)險共同體內(nèi)風(fēng)險傳播的特征,及時作出風(fēng)險預(yù)判。
最后,談一下展望,當(dāng)前和未來金融業(yè)都處于AI應(yīng)用的領(lǐng)導(dǎo)行業(yè),人工智能在金融科技領(lǐng)域進程將不斷加快,伴隨著深度學(xué)習(xí)算法、高質(zhì)量大數(shù)據(jù)和高性能計算資源的日益成熟,智能化技術(shù)將開啟銀行商業(yè)模式、服務(wù)創(chuàng)新的全新模式??傮w來講,大數(shù)據(jù)和人工智能非常有前景,大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展場景將會越來越豐富。
(根據(jù)演講內(nèi)容整理,未經(jīng)本人審核)