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金融科技面临价值重构 自主研发破局应用难题

2020-11-18    中国质量万里行    文/于田    点击:

  就国内消费金融市场而言,今年头部消费金融公司纷纷开启金融科技转型,科技向金融服务渗透加快,科技与金融的联结正在为消费金融市场创造新的业绩拐点。

  不过,在金融强监管的趋势下,金融科技也在平衡创新与风险之间的关系。从金融科技本质上看,落脚点始终在于金融,科技与金融取长补短、深度融合,既打开金融服务增长空间,又提升展业过程中的质检、风险处置效率,真正实现科技赋能金融服务创新的价值落地。

  目前,银行、消费金融公司、互金机构等消费金融参与者,都通过设立金融科技子公司或金融科技分支部门,自主研发基于大数据、云计算、人工智能、区块链技术的金融科技解决方案。一方面,对自身业务进行数字化改造并应用于自营场景;另一方面,开展金融科技To B业务,带动行业数字化转型。

  从互联网金融到金融科技,科技赋能金融业数字化转型已迈入深水区,由市场前端的线上化逐渐延展到中后台智能化。金融科技能在较短时间内穿透金融服务的营销、获客、风控、贷后管理以及平台整体运营,主要得益于行业数字化程度较高。

  拿人工智能来讲,人工智能的三驾核心马车为数据、算法、算力,数据是人工智能从实验室走到具体服务场景的基础,而消费金融背后丰富的数据和应用场景,为人工智能落地提供了生态土壤。金融领域的数字化基础,也决定了金融科技的前景和潜力。

  反之,以人工智能为代表的金融科技在不断迭代中,也为银行、消费金融公司、保险等机构输出智能综合解决方案,优化营销获客和风控管理。

  以马上消费金融为例,就自主研发了900余套核心技术系统,累计提交专利申请230余件,实现消费金融全价值链的数字化和智能化,掌握数字化零售信贷系统、语音外呼机器人、智能交互平台等数字技术服务方案。

  现阶段金融机构的数字化转型,意味着从单一规模扩张、粗放式经营向精细化运营管理阶段演进,降本增效、规避风险是转型的支撑,这就要求金融机构必须具备核心的底层技术架构能力和出自实际金融服务场景的科学建模能力。

  T2F2B/C下沉

  银行、消费金融公司等金融机构,在移动互联网时代之前,凭借资产体量、品牌优势一直保持较为稳定的业绩增长。当用户习惯、服务介质等受理环境中的要素发生变化时,买卖方市场攻防转变,传统的服务模式受阻,业务进入存量整理阶段。

  根据中国人民银行公示的数据,截至2019年末,全国消费贷款余额(不含房贷、经营贷)为13.91万亿元,较2015年提升了约135%。但从2017至2019年,消费贷款余额增速持续走低。

  跑马圈地的金融拓荒时代已去,随之而来的便是信贷周期下行引发的增速放缓、不良攀升、盈利受阻问题,并且在疫情冲击下,这种周期阵痛会更加剧烈。

  当金融服务批量迁移至线上后,金融机构传统的线下展业模式陷入瓶颈,通过数字化能力推动获客、风控、贷后管理变革,就变得十分迫切。事实上,在疫情爆发期,非接触、智能运营概念推动金融服务的升维,马上消费金融等金融科技实力较强的机构较快地实现了复工复产。

  传统展业模式行不通之后,金融行业面临集体转型,贯穿核心业务系统的数字化解决方案成为刚需。与此同时,金融机构传统的F2B、F2C商业模式被颠覆,一种基于金融科技服务参与共建的T2F2B/C模式成为主流。

  在T2F2B/C模式下,金融科技逐渐成为金融机构的核心驱动力。从消费金融行业头部机构马上消费金融的业务布局上看,通过AI+场景+信用等金融科技手段升级自营信贷业务后,还以开放平台+金融云的业务模式,向行业输出信贷解决方案。

  公开资料显示,马上消费金融通过技术开放平台和大数据、人工智能优势,为合作方搭建数字化的账务、营销、支付等系统,提供全流程的底层IT技术应用和风控筛查分层能力。

  对于500多亿资产规模的马上消费金融来说,每天面临的贷后资产管理工作量比较大,为了降低成本提升效率,马上消费金融发挥智能贷后管理系统优势,借助智能机器人、智能风控模型、公有云等工具实现精细化管理和降本。在贷前身份识别方面,马上消费金融近期自主研发的人脸识别技术(活体检测算法),通过国家金融IC卡安全检测中心-银行卡检测中心(BCTC)的增强级活体检测。

  消费金融场景中的科技创新,必须与不断进化的金融服务适配。只有专注于零售金融场景的AI科技公司,数据足够真实,算法更贴近业务需求,模型才能提升效率和用户体验。

  金融科技的应用与迭代

  金融科技的前景取决于金融与科技的交融,而纯科技公司的未来可能需要打上一个问号。互联网公司中的金融科技代表阿里、腾讯、美团、京东,消费金融公司中的金融科技代表马上消费金融,都有一个共同的特点,即AI技术能力建立在数据和场景之上。

  任何金融模型设计得再巧妙,不匹配实际金融服务场景需求就是无效的。因此,金融科技除了要引入数据算法,更需要根据业务场景特点设定模型目标,选择适合场景的算法。这就引申出何种人工智能与金融服务的需求匹配,或者说什么样的人工智能对于金融场景才真正有价值。

  根据金融业务的特点,金融机构的需求逻辑主要集中在两三个方面,其一是必须合规;其二工具能够实用高效,减少对接成本和其他支持费用;其三工具能在短时间内让金融机构看到效果,带来价值覆盖技术服务费成本。

  这些价值因素决定了金融科技落地应用的难点,也要求金融科技供应商需要深入了解和挖掘业务逻辑与需求。一套成熟的金融科技解决方案,能针对不同的业务场景设定不同的模型,满足合作方的获客需求和风险诉求。

  同时,我国当前的消费金融市场相当大一部分客群集中在优级、次优以下,而消费信贷产品又多以小额、分散、线上化为主,复杂的受理环境决定金融机构需要一个能不断迭代的智能风控解决方案。

  开业五年来,马上消费金融以人工智能研究院为载体自主研发了人脸识别、唇语识别、智能语音识别、声纹识别、智能空号检测、OCR识别等通用技术,形成得助智能交互平台、智慧双录系统、智能语音实时质检、刷脸支付等产品解决方案。这些风控工具与大数据结合,能有效识别借款人欺诈风险、信用风险,实时监控贷前、贷中、贷后的风险动向。

  马上消费金融自营业务规模较大,这也为金融科技开发带来天然的场景“试验田”。经过反复模拟测试之后,马上消费金融才把金融科技解决方案投向市场,而后数据源、反诈变量、审批速度、审批质量都经过市场反复验证。

  为了提升组织架构数字化运行效率,马上消费金融较早开始搭建智能化平台,包括数据中台、AI中台、业务中台,三个平台形成稳固的三角关系,高效输出标准化金融科技解决方案。

  其中, AI中台系统采用工业级、平台化的设计,集资源管理、数据管理、模型开发、模型训练、模型发布、模型监控于一体,为企业的数字化转型、智能化升级提供一站式整体解决方案和全生命周期管理,可有效提升30%的资源利用率和60%的算法工程开发效率。

  金融科技创新输出能力离不开人才和成本投入。据统计,马上消费金融组建了1000余人的技术团队、300余人的大数据风控团队。从科技投入产出来看,马上消费金融更像持牌消金里的金融科技公司,不仅位居2020金融科技创新排行榜第七位,而且还获得了国家高新技术企业的认证。

  马上消费金融成为持牌消费金融公司里的“技术狂”,或与大当家赵国庆专注科技驱动的理念相关。赵国庆曾公开表示,马上消费金融未来将继续在人工智能领域持续加大投入,进一步提升公司科技自主研发和创新能力,坚持将算法落地到实际场景,为用户和行业合作伙伴持续输出高质量、可信赖的科技服务。

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