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    數(shù)字化浪潮「涌動」薩摩耶數(shù)科助力金融機構新舊動能轉(zhuǎn)換

    隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術的融合應用逐步深入,金融業(yè)數(shù)據(jù)密集型的特征越來越明顯,銀行等數(shù)字化轉(zhuǎn)型早已迫在眉睫,特別是疫情期間,外部環(huán)境沖擊迫使銀行家們?nèi)ニ伎,如何在困境中保證生存與發(fā)展?

    值得一提的是,今年10月底,德勤發(fā)布的《2020年上半年上市銀行分析——中流擊水,奮楫者進》給出了問題的答案:韌性。而數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為快速構建韌性的最有效路徑。

     

    圖片來源于網(wǎng)絡

    另觀之如今中小企業(yè),后疫情時代,其對數(shù)字化實踐的態(tài)度和信息化工具的認知有新的加強。

    具體而言,數(shù)字化轉(zhuǎn)型是建立在數(shù)字化轉(zhuǎn)換、數(shù)字化升級基礎上,進而觸及公司核心業(yè)務,以創(chuàng)建一種新商業(yè)模式為目標的高層次轉(zhuǎn)型。

    而作為以AI為驅(qū)動的金融數(shù)字科技公司——薩摩耶數(shù)科利用數(shù)據(jù)中臺不斷基于實際業(yè)務場景開發(fā)定制化產(chǎn)品,深耕技術創(chuàng)新,助力金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

    全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型 塑造行業(yè)韌性競爭力

    金融的本源是服務好實體經(jīng)濟。德勤認為,當前經(jīng)濟增長放緩,不確定性增強,將考驗商業(yè)銀行發(fā)展韌性,從外延式發(fā)展向內(nèi)涵式發(fā)展轉(zhuǎn)型是大勢所趨,但受限不同內(nèi)外環(huán)境問題,不同銀行的經(jīng)營水平分化將更明顯。

    換言之,韌性將成為未來成功銀行的核心品質(zhì)。而所謂的韌性,是指對惡劣外部環(huán)境具有較強的抵抗力,能夠在危機中針對性地進行靈活適應和調(diào)整的能力。

    目前看來,銀行需通過全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型塑造韌性競爭力,利用數(shù)據(jù)分析、智能驅(qū)動、靈活架構和降本增效,助力銀行預先把握外部風險、迅速判斷等,為未來不確定性做好準備。

    洞察先知,有韌性的銀行往往對變化具有極強敏感性,決策更是“先人一步”。問題在于如何快速調(diào)整為“防沖擊姿勢”?

    如前述報告所提,疫情期間,國有六大銀行和六家股份制銀行通過升級前臺業(yè)務、強化中臺風控和保障后臺運營,實現(xiàn)經(jīng)營模式升級,以金融科技加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型,保證業(yè)務穩(wěn)健運營。

    且由于信貸業(yè)務受疫情直接沖擊,資產(chǎn)質(zhì)量面臨較大挑戰(zhàn),同時銀行還需積極發(fā)放各類貸款支持實體經(jīng)濟復蘇,因此各家銀行穩(wěn)步推進數(shù)據(jù)化中臺風控建設,利用風控模型推動高效準入策略和貸后預警排查策略的施行。

    而于消費金融而言,隨著互聯(lián)網(wǎng)巨頭、電商平臺、科技公司的積極參與,消費者可選擇平臺類型更加多元,業(yè)內(nèi)競爭進一步加劇,場景、風控、技術成為影響業(yè)務發(fā)展的核心要素。

    中國銀行業(yè)協(xié)會發(fā)布《中國消費金融公司發(fā)展報告(2020)》中明確提到,2019年,消費金融公司緊緊把握科技引領發(fā)展理念,持續(xù)加大5G、人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等前沿技術的研究,并將至運用于精準識別客戶、強化流程追準、智能化營銷、產(chǎn)品流程改造等日常經(jīng)營管理之中,客戶服務效率、效能和質(zhì)量明顯提升,行業(yè)“金融+科技”的屬性進一步凸顯。

    需特別指出的是,這一切的基礎是數(shù)字化,即通過科技手段提升數(shù)據(jù)運算速度,改進數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)簽名、身份認證等方式,有效促進了金融實現(xiàn)更高的效率、更低的成本及更安全的交易。

    助力行業(yè)實現(xiàn)線上化、智能化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

    隨著數(shù)據(jù)價值的日益凸顯,薩摩耶數(shù)科致力成為賦能金融機構數(shù)字化轉(zhuǎn)型的好伙伴,其數(shù)據(jù)中臺具有較強的信息整合能力,可以對各類信息進行合理下鉆與聚合,信息的計算、可視化、調(diào)度等具有較強的產(chǎn)品化能力,同時在管理機制保障方面,也可實現(xiàn)信息治理、業(yè)務模式與組織機構匹配。

    而薩摩耶數(shù)科數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)出的特征工程平臺,為風控業(yè)務場景中注入底層技術能力,使風控業(yè)務實現(xiàn)便捷化特征管理模式,從而助力風控業(yè)務能基于實際金融場景開發(fā)出更利于傳統(tǒng)金融機構數(shù)字化轉(zhuǎn)型的定制化產(chǎn)品及解決方案。

    通常來講,特征工程是在原始數(shù)據(jù)中加入業(yè)務邏輯理解,利用數(shù)據(jù)變化、特征交叉與組合等方式,通過數(shù)據(jù)認識、數(shù)據(jù)篩選、特征提取、特征組選擇,量化成模型訓練和預測可直接使用的特征。

    傳統(tǒng)金融機構一般是利用業(yè)務中的金融邏輯推理判斷借款人風險。例如,通過收入水平評估償還能力,能力越大風險越小。再者通過歷史還款記錄評估還款意愿,記錄越好風險越小。這些基于業(yè)務的因果關系判斷應用到實際業(yè)務場景的運作中,能夠?qū)栀J過程中的風險進行有效的把握,為金融機構風險問題的解決提供了方向。

    作為風控建模中處理和分析數(shù)據(jù)的重要環(huán)節(jié),特征工程基于業(yè)務和技術,利用數(shù)據(jù)與信用的關聯(lián)度,分析出大量用戶風險的特征,從而提升風控模型的預測能力,能夠更有效第應用于金融信貸場景中。

    而在金融業(yè)務創(chuàng)新發(fā)展與業(yè)務場景的復雜化趨勢之下,薩摩耶數(shù)科的特征工程平臺所做的智能化風控主要依賴策略和模型來構建的,利用策略和模型所依賴的數(shù)據(jù),在原始數(shù)據(jù)基礎上進行大量的計算和加工,通過變量計算加工出用于策略和模型的優(yōu)質(zhì)特征變量。變量計算系統(tǒng)的能力直接影響策略和模型的決策效果,進而影響反欺詐和信審的結(jié)果好壞,薩摩耶數(shù)科通過疫情期間的波動數(shù)據(jù)找出在疫情期間仍保持低風險的優(yōu)質(zhì)客群,并挖掘出優(yōu)質(zhì)客群的差異和特征。

    為了讓策略和模型進行快速迭代以適應金融業(yè)務需求的快速變化,薩摩耶數(shù)科對智能風控系統(tǒng)所依賴的特征變量系統(tǒng)提出了更高的要求,具體表現(xiàn)在:數(shù)據(jù)的多樣性、實時低延遲精準的變量計算能力、變量快速的開發(fā)應對能力、便捷快速的線上變量驗證方式、有效的變量計算結(jié)果質(zhì)量監(jiān)控體系五個特征。

    薩摩耶數(shù)科數(shù)字中臺利用人工智能、云計算等前沿科技已產(chǎn)出了諸多類似特征工程平臺的產(chǎn)品,并結(jié)合實際業(yè)務場景研發(fā)出能夠支持金融機構需求的定制化產(chǎn)品。目前,薩摩耶數(shù)科AI平臺已上線,依托AI平臺集成的AUTOMAN自動建模平臺已投入風控業(yè)務中,且在效率與精度、標準化與通用性之中實現(xiàn)了完美平衡,具備低成本、高精度、高效率地實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的特點 ,有效地將數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化為競爭力,實現(xiàn)人工智能對企業(yè)經(jīng)營的深度賦能,進一步促進數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

    具體講,薩摩耶數(shù)科的AUTOMAN自動建模平臺憑借數(shù)據(jù)研判及處理、最優(yōu)模型保存及部署、新數(shù)據(jù)預測、模型訓練及調(diào)優(yōu)四大核心功能,內(nèi)置前沿流行算法,即使用戶沒有知識背景也能熟練使用,且擁有一鍵建模模式,無需用戶寫代碼,只需按照說明放好數(shù)據(jù)就能訓練出可部署調(diào)用的模型。另其還內(nèi)置自研究調(diào)參算法,讓模型調(diào)優(yōu)不再是玄學,幫助模型開發(fā)工程師使用集成工具包提升模型開發(fā)效率節(jié)省時間克服其他業(yè)務難點。

    此外,薩摩耶數(shù)科技術團隊正在研發(fā)特征變量自助化配置/統(tǒng)一管理的平臺。未來,在金融科技的賽道上,薩摩耶數(shù)科將基于人工智能、云計算等現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)新興技術,持續(xù)為金融機構等提供全方位、專業(yè)的數(shù)字金融科技服務,助力金融等各行業(yè)實現(xiàn)線上化、智能化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,進而通過金融機構向用戶提供溫暖的金融服務,讓每一位用戶感受到金融的溫暖。

    (新媒體責編:syhz0808)

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