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百度黃爽:智能金融時代 AI+金融將貫穿銀行前中后臺
發(fā)布時間:2017-06-30 16:37:29 文章來源:

  “近期百度和農(nóng)行的戰(zhàn)略合作,是百度金融搭建金服平臺的里程碑式事件。”6月28日,在大連舉辦的2017夏季達沃斯論壇上,百度副總裁黃爽表示。金融科技2.0時代,互聯(lián)網(wǎng)公司和銀行合作的廣度和深度都有長足的進步,已從渠道合作拓展到重構(gòu)產(chǎn)品服務(wù)流程和新型的底層技術(shù)。

  金融科技2.0 人工智能覆蓋前中后臺所有環(huán)節(jié)

  今年6月份,百度金融開始將業(yè)務(wù)重心從自己做金融業(yè)務(wù),轉(zhuǎn)向為行業(yè)搭建金融服務(wù)平臺。以消費金融平臺為例, 平臺的一端是不同場景、不同主體類型和不同風險等級的金融資產(chǎn),覆蓋線上、線下、個人和小微;既有為年輕人服務(wù)的教育和租房分期,也為有一定財富積累人群提供家裝或其他大額融資;平臺的另一端是各類不同風險偏好,不同資產(chǎn)類型偏好,規(guī)模各異,客戶基礎(chǔ)服務(wù)模式各異的金融機構(gòu)。

  黃爽認為,當金融科技發(fā)展到2.0階段,人工智能和金融的結(jié)合,已經(jīng)不僅是最前端的入口和場景的結(jié)合,也不僅是最后端IOE后臺系統(tǒng)的結(jié)合,而是貫穿在金融機構(gòu)前中后臺所有環(huán)節(jié)當中。不管是在獲客、風控還是運營的流程中,每一個環(huán)節(jié)都有可能和新的技術(shù)融合,重構(gòu)產(chǎn)品服務(wù)流程,都可能誕生新的策略,或者在原有的策略中萌發(fā)出新的變量。

  當百度從人工智能的角度看待AI Fintech,智能金融使得其和金融機構(gòu)的合作,在深度和廣度上都有了新的延展。

  百度金融可授信人群已達9000萬

  6月20號,百度和農(nóng)行正式簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議,雙方將在客戶畫像、精準營銷、客戶信用評級、風險監(jiān)控、智能投顧、智能客服等六個領(lǐng)域開展全面合作。百度所擁有的全球領(lǐng)先人工智能技術(shù)及算法開發(fā)能力,將助力農(nóng)行實現(xiàn)從Bank3.0(互聯(lián)網(wǎng)化)向Bank4.0(智能化)的轉(zhuǎn)型。

  黃爽在演講中稱,百度向農(nóng)行開放的金融科技能力,已經(jīng)在百度過去一年多的金融實踐中得到了驗證。百度剛開始做金融業(yè)務(wù)時,曾有質(zhì)疑聲音稱百度賬戶屬于“弱金融賬戶”,能不能做金融尚存疑問。但事實上,自從百度開始做金融之后,在賬戶的安全性、真實性以及和金融相關(guān)的用戶畫像精確度上,都取得了長足的發(fā)展。目前百度金融的可授信人群已達到9000萬,這里面既有普通的個人,也有小企業(yè)主。“只有賬戶還不夠,用人工智能把數(shù)據(jù)連成畫像,把人和賬號、人和設(shè)備、人和信息匹配起來,才能把合適的產(chǎn)品在合適的時間推給合適的人。”

  金融科技工作者的“新使命”

  黃爽的從業(yè)履歷相當引人注目:從投行和咨詢起步,到美國Capital One 、渣打中國,到國內(nèi)頗具代表性的互金平臺陸金所,再到如今的百度金融,橫跨中西,親身經(jīng)歷了從傳統(tǒng)金融機構(gòu)到金融科技的轉(zhuǎn)型。

  20年多年豐富的從業(yè)經(jīng)歷,讓黃爽對未來中國金融新業(yè)態(tài)的塑造,有了很多思考。她認為金融科技工作者在智能金融時代承載著非常重要的新使命。

  首先,金融科技工作者需要“大膽夢想,小心求證”。“金融永遠是有風險的,我們能做什么?是簡單地去改造一個已有的東西,還是大膽去重構(gòu)一些東西?是每個事情都用原來的方法來證明嗎?還是利用新的技術(shù),找到新的方法?”她舉例稱,如果需要證明一個人是五百強的員工,在以前可能需要去詢問銷售隊伍,或者請客戶出示名片,或者跟對方的HR聯(lián)系,來做身份的驗證。但是今天,完全可以通過技術(shù)手段,用數(shù)據(jù)來解決這個問題。但是在創(chuàng)新的過程中,一定要用實際數(shù)據(jù)和分析來驗證真?zhèn)危瑑?yōu)劣。

  第二,金融工作者需要保持開放的心態(tài)去學習新的東西、新的方法,需要想辦法了解工程師的思維,了解他們的語言體系,除了對風險有敬畏感,對技術(shù)本身也要有敬畏感。這種學習,沒有辦法delegate, 只能是自上而下的。 最終形成金融整體管理思維與工程師思維的融合,從而產(chǎn)生出新的成果。

  第三,是通過教授來學習,也就是Learning by Teaching。金融是人工智能的天然應(yīng)用場景。金融本身的標準化程度、數(shù)據(jù)化程度都比較高,雖然規(guī)則龐雜,但明確清晰。“你怎么能把一個龐雜的金融規(guī)則,抽象化成一個可以讓機器去學習的東西,可以讓人工智能去發(fā)揮的東西,我覺得可能也是金融科技工作者使命的一部分。”

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