杭州2018年9月13日電 /美通社/ -- 人工智能等信息技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)銀行的業(yè)務(wù)創(chuàng)新具有很大意義。依托積累的龐大數(shù)據(jù)資源，銀行業(yè)借助人工智能技術(shù)，能夠大力推動(dòng)商業(yè)模式與安全技術(shù)創(chuàng)新，不斷提升風(fēng)控、分析和決策能力，并提高運(yùn)營(yíng)效率和服務(wù)水平。
信貸業(yè)務(wù)是銀行業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)，也是目前跟 AI 融合最深入的場(chǎng)景，研究 AI 在信貸領(lǐng)域的應(yīng)用對(duì)整個(gè) AI+ 金融有很大的啟示作用。
信貸業(yè)務(wù)流程主要可分為三個(gè)階段：第一、營(yíng)銷(xiāo)獲客；第二、貸前反欺詐、貸前信用審核以及貸中監(jiān)控；第三，貸后管理。
每個(gè)環(huán)節(jié)都存在固有的痛點(diǎn)和挑戰(zhàn)，很多都是長(zhǎng)期存在的頑疾，AI 技術(shù)的進(jìn)場(chǎng)不同程度上改變了整個(gè)局面。同盾科技作為國(guó)內(nèi)第三方智能風(fēng)控服務(wù)提供商，在利用 AI 賦能銀行的道路上始終走在行業(yè)前列，同盾科技全流程智能風(fēng)控具有非常典型的代表性。近期，針對(duì)信貸業(yè)務(wù)的三個(gè)階段，同盾針對(duì)性地提出了智能化解決方案：用戶(hù)增長(zhǎng)服務(wù)、貸前反欺詐及信用風(fēng)控服務(wù)、逾期管理智能催收服務(wù)。
用戶(hù)增長(zhǎng)服務(wù)|系統(tǒng)化經(jīng)營(yíng)客戶(hù)整個(gè)生命周期
信貸客戶(hù)生命周期解構(gòu)成獲取、提升和成熟、衰退流失三個(gè)階段。
客戶(hù)獲取階段的使命是發(fā)現(xiàn)并獲取潛在客戶(hù)，增加流量轉(zhuǎn)化率，相應(yīng)的解決方法是建立潛客響應(yīng)模型。
用戶(hù)從各個(gè)渠道進(jìn)入平臺(tái)時(shí)，標(biāo)簽信息基本為零，通過(guò)同盾潛客響應(yīng)模型的篩選，可以對(duì)客戶(hù)進(jìn)行360度精準(zhǔn)畫(huà)像，以分值的形式將客戶(hù)劃分成高響應(yīng)、中響應(yīng)和低響應(yīng)三種狀態(tài)，針對(duì)三種不同圈層的客戶(hù)推出針對(duì)性的方案。
通過(guò)高、中、低層次劃分，在流量驅(qū)動(dòng)的獲客階段，銀行能調(diào)配出最優(yōu)資源配比，把較好的營(yíng)銷(xiāo)資源投入到較高層次客戶(hù)身上。
客戶(hù)提升和成熟階段的關(guān)注點(diǎn)是挖掘存量客戶(hù)較大價(jià)值，增加粘性和品牌忠誠(chéng)度。
此階段相對(duì)應(yīng)的解決方案是產(chǎn)品推薦模型或交叉營(yíng)銷(xiāo)模型，通過(guò)產(chǎn)品推薦模型可以幫助銀行有效識(shí)別用戶(hù)對(duì)不同產(chǎn)品的潛在需求，對(duì)特定客群積極開(kāi)展交叉營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，提高個(gè)性化匹配的幾率，從而提高利潤(rùn)。
客戶(hù)衰退階段的目標(biāo)是延長(zhǎng)客戶(hù)的生命周期，挽回流失客戶(hù)，讓其對(duì)信貸產(chǎn)品重新產(chǎn)生興趣。同盾流失召回方案可以有效分辨出哪些是流失用戶(hù)，并評(píng)估其召回響應(yīng)概率，同時(shí)可提供額度調(diào)整建議。
在用戶(hù)引入、成長(zhǎng)、成熟、休眠和流失等不同生命時(shí)期，企業(yè)對(duì)客戶(hù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)哪繕?biāo)管理，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)都能創(chuàng)造出巨大的價(jià)值。
貸前反欺詐以及信用風(fēng)控
獲客對(duì)于銀行只是第一步，隨之而來(lái)的風(fēng)控問(wèn)題也是一大考驗(yàn)，貸前反欺詐、信息核驗(yàn)和信用評(píng)估是貸前風(fēng)控三個(gè)重要環(huán)節(jié)。
貸前反欺詐
信貸業(yè)務(wù)面臨的欺詐形式主要是團(tuán)伙欺詐，近年來(lái)團(tuán)伙欺詐事件逐年攀升，欺詐團(tuán)伙內(nèi)部分工越來(lái)越精細(xì)，反偵查能力越來(lái)越專(zhuān)業(yè)。
在大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等技術(shù)的推動(dòng)下，反欺詐工作也進(jìn)入到了全新的時(shí)代。
進(jìn)入智能風(fēng)控時(shí)代，在新技術(shù)的加持下，反欺詐的武器庫(kù)更加精良。同盾結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備指紋、IP 畫(huà)像、手機(jī)號(hào)畫(huà)像等技術(shù)，構(gòu)建了多層次縱深的立體化反欺詐運(yùn)營(yíng)生態(tài)，為超過(guò)10000家客戶(hù)提供安全保護(hù)，保護(hù)信貸資產(chǎn)總額超萬(wàn)億元。
反欺詐評(píng)估后需對(duì)客戶(hù)信息核驗(yàn)，核查用戶(hù)信息真實(shí)性、評(píng)估用戶(hù)還款意愿和還款能力。
隨著信貸業(yè)務(wù)線(xiàn)上化轉(zhuǎn)移的提速，銀行對(duì)批量化處理的需求日益急迫，為此，同盾推出了智能化解決方案 -- 智能信審。
智能信審?fù)ㄟ^(guò)對(duì)申請(qǐng)人提供信息和數(shù)據(jù)庫(kù)信息的交互驗(yàn)證，根據(jù)交互驗(yàn)證結(jié)果自動(dòng)化智能生成一張問(wèn)卷。根據(jù)客戶(hù)的回答結(jié)果，智能生成下一個(gè)問(wèn)題。系統(tǒng)根據(jù)算法挑選題目進(jìn)行結(jié)果測(cè)算，從而做出最終的評(píng)分模型，模型以分值形式輸出，給人工審核提供一個(gè)直觀的參考價(jià)值。
經(jīng)過(guò)貸前反欺詐和信息核驗(yàn)后，銀行將對(duì)用戶(hù)進(jìn)行貸前信用評(píng)估。貸前信用評(píng)估對(duì)信貸產(chǎn)品額度和利率的設(shè)定，以及逾期和壞賬率都有一定的影響。
綜合所有策略、模型和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)后，銀行最終做出放款與否、放款金額以及利率多少的決策，在智能化決策時(shí)代，部分銀行已經(jīng)可以做到秒級(jí)程度。當(dāng)然，對(duì)于銀行來(lái)說(shuō)，放款并不代表高枕無(wú)憂(yōu)。
智能語(yǔ)音技術(shù)日漸成熟
貸后催收業(yè)務(wù)智能化改造加速
隨著銀行業(yè)務(wù)的線(xiàn)上化提速，傳統(tǒng)依靠人力的催收模式變得捉襟見(jiàn)肘，很多銀行都開(kāi)始探索智能催收。
同盾智能催收系統(tǒng)在銀行業(yè)被廣泛使用，其經(jīng)驗(yàn)非常值得分享，同盾智能催收系統(tǒng)有兩大基礎(chǔ)。
第一基礎(chǔ)是策略平臺(tái)。
策略平臺(tái)搭載著三組模型組合而成的催收評(píng)分卡。
第一組模型是賬齡滾動(dòng)模型，通用于預(yù)測(cè)輕度逾期人群進(jìn)入更加嚴(yán)重逾期狀態(tài)的概率，主要目標(biāo)是捕捉持續(xù)逾期的高風(fēng)險(xiǎn)用戶(hù)，依據(jù)客戶(hù)還款情況和逾期頻率進(jìn)行打分。
第二組模型是還款率模型。通常應(yīng)用于60天以上的逾期用戶(hù)，預(yù)測(cè)回收客戶(hù)欠款的比例，主要目標(biāo)是準(zhǔn)確捕捉潛在回收水平比較高的客戶(hù)。
第三組模型是失聯(lián)預(yù)測(cè)模型。用于預(yù)測(cè)逾期客群未來(lái)無(wú)法觸達(dá)的概率，通常對(duì)剛進(jìn)入逾期狀態(tài)的客群就要判斷失聯(lián)的可能性。
第二基礎(chǔ)是智能執(zhí)行。
模型相對(duì)應(yīng)的是智能執(zhí)行的策略。智能催收系統(tǒng)在實(shí)際操作中通過(guò)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)匹配參數(shù)，如通過(guò)客戶(hù)基本信息、申請(qǐng)信息、逾期情況、還款能力、還款意愿、消費(fèi)習(xí)慣等智能判斷逾期客戶(hù)的綜合情況，通過(guò)模型算法匹配相應(yīng)的催收策略。
當(dāng)模型預(yù)測(cè)結(jié)果相對(duì)較好時(shí)，語(yǔ)音催收則采用比較溫柔的策略。當(dāng)預(yù)測(cè)結(jié)果指向高?？蛻?hù)，則采用比較強(qiáng)硬的方式進(jìn)行催收。
除開(kāi)催收話(huà)術(shù)的強(qiáng)弱，評(píng)分卡還能得出更多因子。例如：周幾催、什么時(shí)間點(diǎn)催、每天催的頻率等，這些因子都可以在策略平臺(tái)進(jìn)行配置。
同盾智能催收工具逾期管家和逾期精靈，兩款產(chǎn)品都是基于智能決策和智能語(yǔ)音的機(jī)器催收平臺(tái)，背后有同盾強(qiáng)大的技術(shù)團(tuán)隊(duì)和數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)作為支撐，將貸后催收的各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化業(yè)務(wù)進(jìn)行全面的智能化改造，交互過(guò)程完全透明、可監(jiān)督、可追溯，適用于銀行、電商、新金融和保險(xiǎn)等各類(lèi)場(chǎng)景。
未來(lái)隨著智能語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音交互等技術(shù)的進(jìn)一步成熟，智能催收系統(tǒng)將會(huì)徹底改變催收領(lǐng)域的商業(yè)生態(tài)。
同盾科技未來(lái)將會(huì)更加專(zhuān)注科技創(chuàng)新，為更多銀行賦能和服務(wù)。同盾科技正與多家銀行客戶(hù)關(guān)于智能銀行的建設(shè)與探索，在很多方面已經(jīng)卓有成效，銀行正處于一個(gè)新的變革期，未來(lái)同盾會(huì)繼續(xù)深度參與越來(lái)越多的銀行或者金融機(jī)構(gòu)的智能升級(jí)之路中，加速整個(gè)中國(guó)金融業(yè)的數(shù)字化發(fā)展。
