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張慎:“進(jìn)階”有平安特色的智能化零售銀行

      

  隨著大數(shù)據(jù)、云計算、智能認(rèn)知等新興技術(shù)的逐步成熟,科技和金融正在發(fā)生緊密結(jié)合。在金融科技(Fintech)呼嘯而來的今天,多家銀行開始主動出擊,以全新技術(shù)顛覆傳統(tǒng)的金融經(jīng)營理念和方式,重塑其核心競爭力。

  作為一家極具創(chuàng)新基因的前衛(wèi)銀行,平安銀行近年來持續(xù)推進(jìn)零售戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型,通過客戶遷徙和科技創(chuàng)新,全力打造具有平安特色的智能化零售銀行。日前,平安銀行零售風(fēng)險管理部總經(jīng)理兼信用卡中心風(fēng)險總監(jiān)張慎接受本報記者專訪,詳解了該行智能化轉(zhuǎn)型的進(jìn)展與成績。

  記者:金融科技是當(dāng)下最炙手可熱的一個詞。您如何看人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)在銀行業(yè)中的趨勢和應(yīng)用?

  張慎:當(dāng)前整個金融行業(yè)正在經(jīng)歷一場以大數(shù)據(jù)和人工智能為代表的技術(shù)革命浪潮,現(xiàn)在有一個比較時髦的名詞叫金融科技,英文叫做Fintech。但是目前,大家認(rèn)為用Techfin來形容國內(nèi)的市場可能更為貼切,因為在國內(nèi),很多是新興的技術(shù)公司跨界進(jìn)入了金融領(lǐng)域。這些新興的企業(yè)層出不窮,或者是利用新技術(shù)降低成本,或者是利用獨特的場景改善客戶體驗,其獨特的優(yōu)勢都會給傳統(tǒng)銀行帶來重大的挑戰(zhàn)。

  時刻保持危機(jī)感是平安文化中非常重要的一環(huán),平安銀行早已意識到這個挑戰(zhàn)的緊迫性和重要性。我們認(rèn)為,銀行未來唯一的出路是擁抱大數(shù)據(jù)和人工智能,優(yōu)化客戶體驗、提升效率、降低成本,借此改變和顛覆自我,攜帶著傳統(tǒng)的銀行的優(yōu)秀基因進(jìn)化成為一家行業(yè)領(lǐng)先的Fintech公司。這也是平安銀行在零售轉(zhuǎn)型的過程中,提出了要成為“更懂您的智能銀行”的主要原因。

  其實,F(xiàn)intech和Techfin是異曲同工的,都需要金融和新科技的結(jié)合。而大數(shù)據(jù)和人工智能,就是我們銀行零售轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略中提出的兩大能力之一。目前,平安銀行在大數(shù)據(jù)和人工智能方面已經(jīng)投入了大量的人力和物力,我們認(rèn)為,大數(shù)據(jù)和人工智能將成為平安銀行發(fā)展的重要競爭優(yōu)勢。

  記者:在向智能銀行轉(zhuǎn)型的過程中,平安銀行對于金融科技應(yīng)用在哪些方面?

  張慎:平安銀行在大數(shù)據(jù)和人工智能這兩個方面做了相當(dāng)大的投入,實際上也已經(jīng)取得了一定的成績。

  在平安零售轉(zhuǎn)型的四大策略中,大數(shù)據(jù)是特別提出需要建設(shè)應(yīng)用的兩大能力之一。

  在風(fēng)險管理方面,平安銀行不僅在使用邏輯回歸和決策樹一類的傳統(tǒng)模型技術(shù),同時也掌握了包括GBM、鏈?zhǔn)骄垲惙治龅仍趦?nèi)的前沿大數(shù)據(jù)模型技術(shù)。在此基礎(chǔ)上,采用目前行業(yè)流行的模型集群技術(shù)將這兩類模型結(jié)合。目前我們已經(jīng)在涉及客戶的各個結(jié)點上,部署了約40多套的風(fēng)險模型來全方位地監(jiān)控和評估風(fēng)險,這些模型已經(jīng)成為我們風(fēng)險管理及偽冒防范體系的基石。

  在行業(yè)領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)建設(shè)和應(yīng)用背景下,我們進(jìn)一步推動人工智能領(lǐng)域建設(shè),引入了人臉識別技術(shù)。平安銀行也是行業(yè)最早開始大規(guī)模使用人臉識別技術(shù)的銀行,從2015年年初就開始了大規(guī)模的測試,前期通過對約一億正負(fù)人臉比對樣本的測試來檢測模型的精準(zhǔn)性,并在此基礎(chǔ)上建立了人臉識別風(fēng)險應(yīng)用策略。從2015年年中開始,我們就上線并開始在業(yè)務(wù)中大規(guī)模使用人臉識別技術(shù)。到目前為止,使用人臉識別技術(shù)的信用卡申請件中,還沒有出現(xiàn)過一筆被偽冒申請的案件,充分體現(xiàn)了這一技術(shù)應(yīng)用的精確性。

  大數(shù)據(jù)和人臉識別技術(shù)在風(fēng)險管理應(yīng)用上大獲成功之后,我們也已開始在精準(zhǔn)營銷方面結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)實現(xiàn)對客戶“千人千面”的個性化服務(wù)。所謂“千人千面”,就是為每一個客戶在最佳的時機(jī)用最佳的渠道提供最佳的產(chǎn)品和服務(wù)。

  例如,在傳統(tǒng)模式下,一個客戶如果要在網(wǎng)上申請信用卡,要填寫大約30-40個欄位,而且每個人都是一樣的。而平安銀行最近上線的分段式智能申請流程,通過人工智能和大數(shù)據(jù)的驅(qū)動,可以做到判斷不同的客戶并給予不同的填寫要求——部分優(yōu)質(zhì)客戶只需填寫四項基本內(nèi)容就可以提交申請并快速獲得審批結(jié)果;對于被系統(tǒng)判斷可能存在一定風(fēng)險的申請客戶,則需要填寫相對多一些的申請信息;部分被系統(tǒng)判斷風(fēng)險較高的客戶,除了填寫申請信息,可能還需要在平安銀行口袋銀行APP上補充一些其他資質(zhì)資料進(jìn)行申請。真正做到“千人千面”的個性化申請流程。

  另一個“千人千面”的應(yīng)用案例是:產(chǎn)品、服務(wù)功能和消費活動等在平安銀行口袋銀行APP上對客戶的展示和推送的個性化應(yīng)用。通過對客戶行為的分析和預(yù)測,在APP的首頁,除了擺放常用功能,還通過大數(shù)據(jù)模型預(yù)測得到的每一個客戶獨特的、最可能要使用的下一個功能,包括出國服務(wù)、一鍵借款、保險購買、活動報名等服務(wù)項目,精準(zhǔn)推送給客戶使用,想客戶所想,減少客戶在APP上尋找功能鍵的時間,讓客戶可以在APP上用最短的時間完成想要辦理的業(yè)務(wù)。

  另外,平安銀行也已上線包括智能投顧、智能客服等在內(nèi)的一系列創(chuàng)新服務(wù)功能,希望通過大數(shù)據(jù)和人工智能的應(yīng)用,為客戶提供更加智能的服務(wù),從而大幅提高客戶體驗。

  記者:銀行自身豐富的數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ),請問平安銀行的數(shù)據(jù)來源于哪些渠道?特別是實施精準(zhǔn)營銷的數(shù)據(jù)是如何收集到的?

  張慎:說到大數(shù)據(jù)都會提到一個數(shù)據(jù)來源的問題。平安銀行非常注重客戶隱私的保護(hù)和數(shù)據(jù)來源的合法性、合規(guī)性。

  在數(shù)據(jù)來源方面,平安集團(tuán)是國內(nèi)少數(shù)具有全套金融牌照的世界500強(qiáng)企業(yè)之一,截至2016年底,整個集團(tuán)已經(jīng)積累了約1.31億的個人客戶,及超過3.5億互聯(lián)網(wǎng)用戶和海量的數(shù)據(jù),現(xiàn)階段我們大數(shù)據(jù)分析工作的一個重要方向就是深度挖掘集團(tuán)和銀行的海量內(nèi)部數(shù)據(jù),充分發(fā)揮綜合金融的優(yōu)勢,服務(wù)好集團(tuán)內(nèi)的海量客戶,洞察客戶需求,優(yōu)化客戶服務(wù),從而吸引更多的客戶來體驗我們的產(chǎn)品和服務(wù),從而形成良性循環(huán)。

  精準(zhǔn)營銷的數(shù)據(jù)可以來自多方面,深度挖掘銀行客戶的內(nèi)部行為數(shù)據(jù)本身就可以為銀行提供大量精準(zhǔn)定位客戶需求,優(yōu)化客戶服務(wù)的機(jī)會。我們的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)已經(jīng)能將客戶在銀行各服務(wù)結(jié)點的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、分析,并預(yù)測客戶下一個需求。以出境服務(wù)為例,信用卡客戶到銀行進(jìn)行換匯,因為分析顯示換匯客戶一個月內(nèi)出境的概率在50%以上,我們的系統(tǒng)會自動推送一個包括一鍵調(diào)額,境外消費參數(shù)調(diào)整,境外優(yōu)惠活動在線查詢與報名等完整覆蓋出境前、中、后期需求的服務(wù)包給客戶,從而全面提升客戶滿意度。

  記者:通過金融科技創(chuàng)新實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級,是商業(yè)銀行的必然選擇。但目前很多銀行的智能化轉(zhuǎn)型還不盡如人意,造成這種現(xiàn)象的原因是什么?

  張慎:當(dāng)一家銀行想要把大數(shù)據(jù)和人工智能真正運用到業(yè)務(wù)中的時候,會面臨至少以下三個方面的障礙:

  第一是系統(tǒng)的巨大投入,無論是大數(shù)據(jù)和人工智能都需要非常強(qiáng)大的系統(tǒng),在業(yè)務(wù)初期,都需要有大量的投入,但這也是最容易克服的一個障礙;

  第二是人才的缺乏,目前市場上既懂業(yè)務(wù)、又懂大數(shù)據(jù)或者人工智能的人鳳毛麟角,如何建立一支專業(yè)的大數(shù)據(jù)人工智能團(tuán)隊,是一個比較難克服的障礙;

  第三是業(yè)務(wù)架構(gòu)和公司文化的改變,在大數(shù)據(jù)和人工智能驅(qū)動的業(yè)務(wù)模式和思考邏輯,與傳統(tǒng)銀行的思維是非常不同的,這也是傳統(tǒng)銀行最難逾越的障礙。

  平安銀行在零售轉(zhuǎn)型過程中,非常注重對傳統(tǒng)思維的自我顛覆,并在系統(tǒng)、人才、技術(shù)方面進(jìn)行了大規(guī)模的投入,且依靠背后強(qiáng)大的平安集團(tuán)的支持,平安銀行才能在這些方面取得較好成績。

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