AI和大数据为金融科技插上腾飞的翅膀
人工智能和大数据越来越多地出现在各类行业会议和研究报告之中,而直销银行、网络借贷、众筹、智能投顾等新兴金融服务模式的不断涌现,让人们更加确信,人工智能和大数据技术将对传统金融行业产生更加深刻的影响,这种影响不仅关系到金融行业的每一个从业者,也关系到已经离不开金融服务的广大用户。
“AI和大数据可以为金融机构打造跨越全业务的智能决策引擎,为金融科技插上腾飞的翅膀。”5月18日,掌众集团首席技术官惠天舒在“掌聚你我 众享科技”战略升级发布会上为业界展示了人工智能和大数据技术在金融行业的最新应用。
■ 科技解决传统金融三大挑战
金融科技近年来实现爆发式增长,主要归功于数据技术的进步显著提升了金融服务效率,并改善了用户体验。但事实上,传统金融仍然面临着诸多问题。在信贷领域,传统金融机构面临着风险排查手段单一、有效数据源缺乏、业务扩张困难三大挑战,在金融科技不断发展、用户需求不断提升的背景下,解决这三大挑战刻不容缓。惠天舒指出,金融科技可以有效解决这些问题:通过搭建自动化大数据风控体系并利用人工智能不断完善和优化现有体系可以建立起更加高效和具有针对性的风控体系;通过挖掘网络轨迹、社交、电商消费等弱特征数据,与第三方数据厂商联合建模则可以解决数据源的缺乏问题;而全自动实时风险评估和自动化决策则能够大幅节约成本、提升效率,快速实现业务扩张。
掌众集团从成立开始就建立了纯线上的业务体系,完全依托大数据和人工智能技术搭建了风控体系、产品和用户运营体系。“掌众集团旗下的互联网借贷产品采用纯线上移动端自动化流程,获客、贷前审核、贷中监管、贷后管理全部依靠数据技术实现。”惠天舒介绍,掌众集团通过海量数据获取、数据自动化流转、机器学习、自动决策,实现了数据流自动化转变为价值流的目标,“这极大地提升了效率,几百人的团队可以轻松服务几千万甚至上亿的用户”。
事实上,加大大数据和人工智能技术投入已经成为金融行业的共识。普华永道《2017年全球金融科技调查中国摘要》表明,在9项潜在的新科技投资项目中,分别有83%和50%受访金融从业者选择了大数据分析、人工智能,高居前两位。不过,与“停留在数据的整合和管理、提供数字化客户服务体验阶段”的金融机构相比,“金融科技公司已着眼于更前沿的科技,相关的解决方案不仅旨在提高客户服务质量,也有助于提升效率、降低成本、强化安全性,使流程更灵活”。这也使得很多金融机构愿意与科技公司开展合作。
■ 赋能是金融科技公司的使命
“金融科技公司和金融机构各有所长,加强合作才能提升行业效率,为用户创造更加美好的金融体验。”据惠天舒介绍,2017年,掌众集团依托大数据风控以及云计算能力在业内首创提出基于大数据风控的金融云平台,让资金、技术、客户、数据、场景方有效协同,已经为数十家银行和企业客户提供了高效的服务。当天的发布会上,金融云升级迭代为掌众云,效率更高、用户体验更好,延续了开放的理念,开启了该公司金融科技赋能的新时代。
掌众云的背后是强大的技术实力支撑。“掌众集团坚持技术驱动的发展模式,始终把金融科技能力视为核心竞争力。”惠天舒介绍,掌众集团的研发团队覆盖全国7个核心城市,其中聚焦大数据和AI领域的人员占比达到37%,这些前沿技术的探索在掌众集团旗下各类产品中得到了实践验证,是高效和可靠的。
目前,掌众集团已经搭建了完整的大数据和AI技术体系,能够为各类用户提供稳定的支持,而赋能传统金融也被掌众集团视为实现自身价值的最佳途径。“我们愿意开放掌众的技术和经验,助力更多金融机构降本提效。”惠天舒称,期待与合作伙伴一起打造一个更加开放和共赢的金融新生态。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20