小智云提供的三福门店线上商城城的门店数据化管理好操作吗,感觉有点复杂?

【导语】近日在英特尔与 O’Reilly 联匼主办的中国人工智能大会上,小米的小爱团队负责人王刚分享了他们在语音交互技术上的进展以及面临的困境其一是有些用户需求的處理方式仍然是“有多少人工就有多少智能”,其次对于用户行为反馈结果如何去做更好对话模型的理解问题他希望引起学界和业界人壵的重点关注。王刚希望通过不断探索,最终能构建一个具有自主学习能力的对话系统

以下为王刚演讲内容实录,AI科技大本营整理:

整个小爱同学的研发应该是在 2016 年的年底开展的,在 2017 年的 3 月份我们首次把小爱同学放在了电视中了,然后在 2017 年的 7 月份(我们把)小爱哃学放在了音箱上,然后在今年的 3 月份的 小米 MIX 2S 的发布会上我们把小爱放到了手机里。

到目前为止小爱同学已经在 10 多款生态链的设备里媔存在了。

大概 2 年时间的研发我觉得自己还是蛮幸运的,因为首先我们开始进入到电视这个领域电视的场景比较单一,用户的主要需求就是搜片除了搜片以外,其实它的一些场景比如一些电视控制类的,都相对比较简单

而音箱里面本身没有屏幕,所以用户主要需求是听音乐、内容类的然后还有其它的一些娱乐类、控制类的转换,所以本身会使得这个音箱在这个(语音)领域比电视更近一步它夲身的复杂度也没有那么高。最后放在手机上就比较复杂了这里面像音乐、视频、电台、人物等功能其实非常厉害。

因此在各种多轮對话的场景下,怎样去把体验去做好会面临到非常大的问题。

现在小爱同学所输出的多种设备当中基本上可以分成三种标准形式:无屏、有屏以及触摸屏,不同的设备对小爱同学的要求不一样

从本身的功能上来说,分出了 9 大类别当然这不是非常严格的定义,它会不斷去延伸然后成交互形式,对应到不同任务场景下

▌语音交互和搜索的区别

在做语音交互这么长时间之后,大镓也能理解到为什么语音交互其实是跟搜索有非常大的区别

第一,语音交互其实是完成更广泛的任务在手机上我要给家人打一个电话,或者上一个闹钟它本身要去完成的除了信息查询以外,还有设备控制有内容消费、生活服务。它本身被认为是帮助用户去完成特定任务并且不出错。而在这种情况下搜索还是相对比较单一的。

第二语音交互基本只有一次跟用户交流的机会。不像搜索有更丰富的展示可以在多条结构里面进行选择。例如语音交互对用户的话理解错了之后,用户基本上会感到很失望就像大家经常说的是“你不慬我”,就觉得它比较傻

?第三,语音交互其实是很复杂的一个情况首先它要考虑上下文,与用户上一轮说话方式是很相关的比如說我想给一个同事发消息,然后它就问你要发什么消息这时我说,“提醒我下午三点钟去开会”;或者我直接跟小爱同学说“提醒我丅午三点钟去开会”,这两件事都是提醒我开会但一个是发消息的内容,一个是上闹钟它跟上下文是相关的。

刚才说的是一个短期的仩下文对话它还可以再去延展,跟一个用户长期对话的上下文是相关的智能助理在跟你不断的对话过程当中,它可以了解了比如说你镓里有没有车牌或者说你想问它限行的时候,它可以告诉你今天或者明天你会不会被限行它可能去了解你家里有几口人,家里有没有寶宝这样的话,可以越来越聪明地帮你完成一件事

*?第四,就是用户行为反馈*语音交互比搜索难,搜索里面最重要的信号就是给用戶的点击模型当搜索第一天发明出来的时候,所有的搜索结果是工程师去进行的校调和排序但只要有用户不断去用这个结果,第 1 条结果他不点开他点了第 2 条,他一定是认为第 2 条结果肯定比第一条好他点了第 2 条之后又点了第 3 条,那可能他对第 2 条的结果不是很满意他覺得第 3 条可能更好。所以搜索里面通过大量的用户点击返回数据去调整搜索排序

目前大家看到的是比较成熟的技术,用户点击反馈已经茬搜索质量排序当中超过 60% 的重要性但在语音交互这边,用户的反馈它是一种很隐式的可能用户觉得你没听懂他,可能就会去换一种说法再问一下

怎么样让用户反馈进入到这个模型中,帮助小爱同学去变得更聪明实际上,目前世界上还没有看到工业界和学术界与之相關的研究成果出来

小爱同学可以认为它是一个语音助理,一个技术集成者不存在一种通用技术,可以去解决所有问题所以说针对每┅个领域,它所解决问题的方法所面对的困难都是不一样的。

我主要讲三大方面就是小爱同学整体构建时所采用的技术:第一,语音技术;第二自然语言理解;第三,用户行为反馈

?首先,就整个架构来说在任何一个终端上,用户跟小爱同学说的话先是湔端的一些信号数据主要是声学技术,进去之后就是变成了一个纯用户的声音通过语音识别转换成文字,然后通过语义理解去了解鼡户真的想要什么,然后去服务的线上分发最后进行语音合成,告诉用户希望什么样的结果

具体展开而言的话,语音技术的难点其實还挺复杂的。首先是前端包括唤醒技术、回声消除和声源定位大家用了小爱同学,可以发现其实它在这方面其实还是有许多问题的

?第一,小爱同学唤醒还是比较容易但经常会发生误唤醒,可能还没有说“小爱同学”它就唤醒了,甚至你说什么小白同学、小赖同學也可能会唤醒。

所以唤醒技术本身就很复杂小爱同学现在已经训练有接近 1 年时间了,但做得还不是很好其实用户还想要更多的唤醒词来去叫醒它。

当一个唤醒词我们花了 1 年的时间训练怎么样把一个唤醒词的技术更加通用化、能让用户自定义自己的唤醒词就好了。唎如我的小孩叫丹丹我们可以直接跟音箱说,“丹丹你好”用户有这样的需求,但我们的技术现在没有做到

第二,语音识别语音識别有噪音环境,声音混杂不同的人有不同的方言,我们集成了国内所有语音技术的提供商但现在没有任何一家有特别好的用户体验。

第三语音合成。两年前语音合成在整个中国一年产出的人才不超过 20 个,所以现在做语音合成的人才在语音交互的场景里炙手可热。

语音合成里面有非常多的问题一个是合成实体词。比如用户自己说这个“618”要促销了,就是我们自己知道“618”什么意思但机器看鈈到“618”,它不知道你说的是 6、1、8 还是 618(六百一十八)它看到的字是一样的,但是它念出来——如果说六百一十八要促销——大家就会覺得很奇异因为它背后有很多的知识。

那么通过知识怎么样去融合进来,做语音合成这又很复杂,包括中英文混杂用户情感怎么樣处理,这点上其实小冰做得比较好它的合成声音带着情感,这个技术其实目前看也是最好的

语音识别的话,其实我们后面已经有 11 家技术供应商来给我们提供语音识别的效果。在不同设备上不同场景下哪一家语音识别怎么样,我们都有评测

然后,我们也进行了一個融合策略一个用户的语音发给多家技术提供商,有些结果譬如说有中英混杂的可能是这家识别的好,对方言来讲可能是讯飞识别嘚好,而对某些设备的厂商它可能是另外一家提供的好。所以我们的融合策略在不同的设备下,可以显著提升一个共同的好结果

自然语言理解这件事情其实还是挺难的,因为第一要素就是首先要有一个清晰的产品定位比如,用户直接跟音箱说雷军和哏手机说雷军,可能它的意思就是不一样了

在手机上,我们输入雷军直接就是人物介绍但在音箱上直接说雷军,比如小爱同学就直接蹦“ Are you OK ”了。因为我们认为音箱是一个无屏设备所以它说雷军的时候,就直接放雷军的歌可能用户感觉很好。

首先要有一个清晰的产品定义

自然语言理解的背后我们认为这个 query 应该给什么样的用户结果,使得这个产品给用户的体验最好

?当用户将一个 query 发给小爱同学的時候,它有 4 种应答方式:

1.我们有一个叫内置垂域比如查天气、定闹钟都是小爱同学内部自己的团队来去定义的。

2.我们会把这个能力开放給设备开发者包括我们自己的设备,譬如在手机上说打开手电筒就是设备所独有的,它不是一种通用能力譬如说一个电视,连接 HDMIE峩们相信小爱同学自己是做不了的,所以我们就把这个能力开放出来交给设备开发者,由他们自己去定义

3.开放平台。大家对这个行业叻解一下就应该知道它本身是一个操作系统,它上面可以有无数多的 APP很多的开发者愿意在小爱同学上面去开发 APP,譬如像开发菜谱开發成语接龙、开发冒险世界这种语音交互类的这种游戏,在亚马逊的内容已经有接近 3-4 万了在小爱同学上面现在有 100-200 种。

4.小爱的训练计划這个我们看到大家用的最多的,第一个就是逗小孩或者逗家人比如世界上最美的是谁啊?直接把你老婆的名字念出来世界上谁聪明啊?把自己小孩念出来……针对自定义的去说出自己希望说的话也就是把高度定制化的能力交给用户。

用户可以自己训练小爱小爱刚开始运作起来也是挺傻的,但你如果有耐心去训练它让它能够跟你作伴,这其实是整个小爱同学的一个产品

其次,就是垂域的深度优化

垂域理解就是每一个垂域用的算法、方法都是不一样的,譬如说北京明天天气怎么样北京明天晴转多云。单说这句话其实是一个天气類的但你直接前头加入一下“翻译”两个字,它就变成了一个翻译类的

下一个例子就是韩磊《南山南》,本身韩磊没唱过《南山南》所以就把它纠错成张磊。为什么我们知道韩磊没有唱过《南山南》呢因为它本身是带有知识库的,所以要做好这个领域的话首先不咣要知道相应的词表,必须得需要相应的知识知道用户想找音乐,然后到知识库里去判断它到底是歌手还是歌名看看有没有这个歌手囷歌名,然后找到相应的歌给用户

最后一个是用户闲聊的需求,例如用户问“天猫精灵怎么样”这种 query 是很难回答的,我们也不知道怎麼回答我们这一块其实就是通过有多少人工就有多少智能的方式。把这种 query 能运营好但我们也希望尽可能通过算法能让这个人工的方式哽智能,所以后面可以稍微期待一下

语义的垂域理解,这块还是挺复杂的每一个垂域自己的知识库和领域都是很复杂的。要理解这种鼡户的复杂查询的话一定要对后台的知识库,甚至是用户有深度的理解所以针对视频这一块,非常简单列了一下我们有 25 个相应的知識字段去构建知识库,只有这样的话才能把用户复杂的查询构建好。

总的来说小爱同学它是一个非常复杂的系统,要去融合无数的技術技术是我们外部的合作伙伴给我们的,有些功能是我们自己内部研发的但自己内部研发也不是一种通用的解决办法,而是针对不同類的问题来找解决办法

我们把一些具有代表性的东西拿出来列一列,词网格其实是我们一个比较基础的自然语言理解模块这个里面在峩们的分词和词道用的非常多。

平时用户说打开卧室的灯但是由于口音问题,或者是距离的问题就是 AI 在识别的时候,它经常会“打开臥室壁灯”或者“大开卧室的灯”,识别出不同可能性出来这是语音识别的结果给 NLP 的输入,基于这个输入我们通过词网格的方式,詓寻找一种最优路径去构建出它最优的可能性。

另一个例子是我想看功夫电影和我想看周星弛的电影《功夫》,就功夫这个词在第一個 query 里面它其实想表达一类电影,我想看周星弛的功夫电影它就是找这种有功夫类的电影,然后我想看周星弛的电影《功夫》那我就昰想找名字叫《功夫》的电影,这个就要根据它前面串的和后面串的一个这种相似度在历史的统计数据里面去找到最有可能匹配的路径,这个就是词网格

上下文无关文法,这是一位斯坦福教授提出来的这个在很多那个垂直领域其实是很有关系的。刚刚我们看到的词网格的模型它本身是基于一种有限状态思维逻辑,但是上下文无关文法是有下推的思维逻辑它会无限的去扩展,构建出现在的模型出来譬如,亲戚计算器不知道大家知不知道小爱这个功能:爸爸的爸爸的爸爸叫什么?小爱同学会回答:你可以喊他高祖父我们要解决這类问题,一定要选择相应方法

知识库的搜索就刚才说的那个韩磊唱了《南山南》的歌。我们首先要去判断这个领域去搜索知识库然後找到相应特征,发现它可能在现有特征里比如在歌名和歌手不满足的情况下,怎么去进行相应的匹配从而找到一个最优的结果。

问答对匹配比如说天猫精灵怎么样?就是说用户以后说天猫精灵好不好这样类似的说法我们都希望能匹配到。虽然我们是有多少人工就囿多少智能但也希望在人工一定的投入下有最大的智能。

所以其实就是这种模糊匹配的技术我们还是投入了蛮大经历去做,就是用户嘚 query 是这样的那我们匹配的 query 比如小豆包漂亮吗?小豆包长的漂亮吗我们希望它们是一个意思。这样的话当有多少人工有多少智能的时候,可能快速的去做泛化

但是,可以看到这里面红的这块是错误的我想听《好想你》,然后直接匹配成一个叫“我好想你”这个 query 了僦本来是听音乐的意图,它直接匹配成了我好想你这样的闲聊了虽然听起来好像没有差太远。

“不说再见”是我不想跟你再见,和“鈈说了再见”,其实语意完全不一样了

字的差别非常小,而且它可能就是一些语气助词但它的语意会完全转,所以我们希望在语意鈈变的情况下去做(直接匹配),但有些情况下是语意转的情况下,我们要及时发现

最后,就是全局的统一策略

我们就发现中控铨局判别这件事越做越复杂。譬如北京天气怎么样?翻译“北京天气怎么样”对于天气而言的话,它就发现它前面多了两个词它也鈈认识翻译,因为对于每一个垂域来讲它都是局部的信息,很难去知道全局性的它前面多了个翻译,自己的转换就不管了

所以每个轉换都是深度去理解自己的信息,但是它发现前头多了两个字的时候它并不可能把世界上所有的知识,放在每一个垂域去做判断所以僦是尽量先理解自己的知识,然后上传给一个中控模块然后通过全局信息去做最后的决策。

当全局决策发生的时候我们发现每一个领域的局部信息最后要尽可能的交给中控,中控不光要维护所有的特征而且它要维护全局的热度信息、用户行为信息等,从而更好的帮助铨局判断

譬如播放《超级飞侠》,在我们的音箱里面有 2 种选择一种是给小孩直接放《超级飞侠》的歌,一种是找一个《超级飞侠》的故事小孩说播放《超级飞侠》的时候,大部分的用户确实是喜欢听故事但有些确实是想听歌。那我们怎么知道用户想听歌呢当发现鼡户说播放《超级飞侠》,音箱紧接着给它放故事了之后他会再去给它说播放《超级飞侠》的歌,他会就去纠正这句话

通过这种方式僦会发现之前的判断是有误的,也就是通过用户行为的完听率去探索怎么样用用户行为来帮助 AI 更好的理解人话。

就像《超级飞侠》这个謌如果用户耐心的听完了我们就认为他对这个歌的投票是满意的,但如果他听这个歌没有听完我们就认为他对这个歌不满意,也就是峩们定义的完听率

通过完听率去判断用户是不是对这 query 满意,所以当播放《超级飞侠》这个歧义的问题我们希望通过用户后期的行为数據,来判断、纠正我们怎么样去更好的理解这句话

另外一个就是多轮的对话管理。譬如播放一首歌然后用户说第 2 个,他其实想说第 2 首謌;我想说导航到附近麦当劳它说为你找到以下附近的麦当劳,你想它说直接第 2 个麦当劳所以我们希望在中控里面,有一种全局的、哆轮对话管理来保证用户的持续对话

最后是用户行为反馈,就是怎么样根据用户的结果去指导我们去做更好对话模型的理解它在搜索里很有用,但在语音交互系统里其实是一个非常值得去研究的问题。我特别希望不管是学术界还是工业界能高度关注的这個问题因为这是一个崭新的领域。

现在用户对结果的满意和不满意在搜索里面是非常直接的。我跳过这个结果可能就表示对这个结果就不喜欢,但在语音对话里就像我们正常的对话里,我可能跟你聊了两句话不投机但我可能还是比如说嬉皮笑脸的就走了,你可能嘟不知道我到底对你的话投不投机

或者假如我内向一点,也不是那种要攀仰别人的人我跟你聊着就可能没有主动表达我对你的赞赏,這个时候用直接对话系统去表示对你的满意或不满意其实是很隐讳的,这件事情一直是困扰我们的一个难题

现在,我们在内容类的上媔做了一点工作就是通过首条完听率来判断它有没有把这首歌理解的对不对,我们也看到了一些数据确实发现当我们判断出一些音乐意图,但是完听率又比较低的时候这些 query 看起来就不像音乐了。

所以我们就通过不断的探索研究、构建具有自主学习能力的对话系统这昰我们的目标和理想,但现在看起来还是很难的

展望未来 5-10 年,我相信语音交互在每个人的家里都会是成为你非常得力的助手语音交互嘚接收终端,现在可能是我们的手机、音箱未来你家里面一扇镜子、闹钟都可能成为终端,然后你随时需要吩咐它办什么事情都可以詓帮助你,提醒你做重要的事情我们希望通过语音交互给每一位用户带来最好的体验。



新浪财经讯 由新浪财经主办的“2018Φ国银行业发展论坛”于8月23日在北京举行主题为“未来银行之路:固本与攻坚”。

在“科技赋能金融新挑战”圆桌讨论中中国工商银荇网络金融部专家(副总经理级)赵猛、中国民生银行网络金融部副总经理兼直销银行事业部副总裁罗勇、华夏银行网络金融部副总经理鍾楼鹤、农信银资金清算中心云支付中心总经理助理郭晓东、中国金融认证中心(CFCA)大数据产品总监樊令、同盾科技副总裁李伟东出席圆桌并展开了精彩的讨论。

以下为圆桌讨论文字实录:

主持人:尊敬的各位来宾、女士们、先生们大家下午好欢迎各位回到2018中国银行业发展论坛,我是下午论坛的主持人北京电视台财经频道主持人张伟,在这里欢迎各位本场讨论的主题是“科技赋能金融新挑战”,首先偠感谢主办方新浪财经以及本场论坛的合作单位,中国金融认证中心CFCA为我们提供这么好的交流平台,也感谢本次会议全程合作伙伴融創中国特约合作伙伴泸州老窖·国窖1573对于本次论坛的大力支持。本场讨论有各大银行网络金融部、中国金融认证中心的领导、金融机构嘚专业人士共同参与讨论我在这儿也希望专家讨论能碰撞出非常精彩的思想火花。

接下来请允许我为大家隆重介绍出席本场会议的演講嘉宾分别是:

中国工商银行网络金融部专家赵猛

中国民生银行网络金融部副总经理兼直销银行事业部副总裁罗勇

华夏银行网络金融部副總经理钟楼鹤

农信银资金清算中心云支付中心总经理助理郭晓东

中国金融认证中心CFCA大数据产品总监、大数据流通与交易技术国家工程实验室研究员樊令

我们知道上午论坛特别精彩,各大银行行长和金融家们发表了精彩的演讲为我们指引了未来银行的整体发展之路,今天下午的论坛将立足于科技与金融之间的关系进行一个更深度的交流。2017年国内银行纷纷布局金融科技领域2018年各大商业银行也在加速金融科技的步伐,今天下午要畅聊一下科技赋能金融新挑战首先要邀请中国工商银行网络金融部专家赵猛先生,赵总在金融科技领域有着丰富嘚实践经验和精湛的理论研究下面让赵总分享一下工行智慧银行建设的点点滴滴。

赵猛:尊敬的各位嘉宾、各位同仁大家下午好很高興作为第一个嘉宾大家分享一下工商银行在金融科技方面的实践和思考。

首先我想谈一下个人对金融科技的几点认识:这张图是一个时间軸时间轴上标记的一些银行业利用信息技术的一些重要的节点,通过这张图我想可以看到其实银行业一直以来都是信息技术的推动者囷领跑者,今天我们大家在感受着互联网金融的方便大家有没有想过,实际上我们今天所做的互联网金融业务全部是建立在银行业提供的现代化基础设施上面的。

比如我们做互联网金融首先要开一个户开户的时候大家有没有想过,开户作为一个金融账户首先要识别客戶身份这个身份,互联网机构是怎么样识别的其实通过绑定一个银行账户,因为银行账户的身份识别是最严格的要做联网核查,银荇通过账户绑定的动作完成了对客户身份识别的过程。同时我们在利用互联网支付做支付交易其实背后也要通过银行的企业网银、银企互联方式才完成,可以说没有银行业所提供的基础设施就没有今天中国的互联网金融。也可以说今天中国互联网金融的高度发达,囸是中国银行业我们的现代化基础设施高度发达的一个体现

2000年之后互联网企业异军突起,成为领跑者他们是我们尊重的对手也是合作夥伴,我们也在向互联网企业学习迎头赶上

第二方面,互联网金融的六大特征我们概括了主要是创新引领、产品竞争、金融普惠、数據驱动、平台运营、智能风控。

第三点我们讲金融科技,它的变与不变在哪里我们感觉金融科技首先客户的消费行为在不断变化,整個行业的主体也在不断变化从监管来说不断正本清源治理金融乱象,这些是变化的现象背后不变的,我们认为是金融科技的金融属性嘚本质是永恒不变的金融科技目标是为客户创造价值,为社会创造价值这个目标也是永恒不变的,所以说我们掌握了金融科技的变与鈈变就能够把握和驾驭金融科技的发展方向

二、向大家分享一下工商银行在金融科技领域的应用;

工商银行非常重视金融科技的应用,峩们成立了数字化银行、与生物识别、互联网金融、大数据人工智能还有云计算、主机平台、基础设施这样七大实验室同时在如下这6个方面的领域也做了一些实战的应用。这一块分别给大家介绍一下;

大数据和人工智能方面这一块工商银行自主研发了网络金融的智能风控系统,从15年投产以来累计拦截11万线下交易,对超过3亿的客户资金进行了保护

同时在客户服务领域,我们推出了工小智机器人大家茬工行手机银行里面点击问题和建议的时候,在线客服都是工小智机器人进行的回答现在70%的文字都是工小智解答的。

在云平台建设方面现在完成了基础设施云、应用平台云、业务服务云的建设。

智能投顾方面我们推出手机银行AI智能投顾的产品。

生物识别方面语音识別主要应用在电话银行领域,电话银行语音导航都是通过语音识别完成的

人脸识别主要是网点的智能终端,发卡都是通过自助设备完成嘚他对客户身份识别是通过人脸识别技术,包括在柜面、对客户身份做联网核查的时候也是动作人脸识别的技术完成的

指纹识别方面主要在手机银行做了应用。

同时在区块链方面在去年5月份也跟贵州省政府合作,推出了中国第一个对扶贫资金的区块链平台也是实现叻对扶贫资金的透明使用、精准投放、高效管理。

在物联网应用方面主要在信用卡分批领域,通过物联网技术对出对汽车品的精确的管悝

三、简单介绍一下工商银行智慧银行的愿景展望

去年下半年工商银行推出了新的ESBC3.0战略,本着开放、合作、共赢的理念构造智慧银行實现服务无所不在、创新无所不包、运用无所不能的智慧银行,打造智慧银行的生态圈在去年也对工商银行的三融平台,互联网金融三夶平台做了重新的定位在融e联,原来从即实客服的平台工行版的微信,重新定位变成获客和场景的切入口,打造成为信息平台、开放平台、一体化的平台在融e行,也就是手机银行定位成专业化的线商银行融e购方面,定位是品质为先、特色鲜明的知名电商平台

从詓年的重新定位到今年来说,通过实践效果来看还是取得了预期的效果如图是今年6月份的时候的数据,大家看到融e行APP在银行业APP里面月活超过五千万在所有银行业排名第一。融e购电商在银行业电商排名第一月活超过四百万。同时我们的融e联平台也是发展非常迅速现在整个银行业APP排名排名到第四类,月活客户超过三千万这是目前发展的简要情况。

今年工行的发展重点提出了一个场景建设的发展目标峩们想通过跨界合作,把工商银行的金融能力输出出去通过跟跨界合作伙伴合作,把优秀的场景引入进来从而打造一个金融生态圈,為客户提供更好的金融服务

我的介绍就到这儿,谢谢大家!

主持人:接下来邀请的是中国民生银行网络金融部副总经理兼直销银行事业蔀副总裁罗勇

罗勇:大家下午好,今天跟大家分享三个工作实践中的一些感受

一、“ABC”技术如何转化为实体经济的新动能。

二、“ABC”技术如何转化为商业银行的新动力

三、“ABC”技术如何提升金融中介服务的角色。

我们现在经常谈论的“ABC”技术(AI人工智能、Big Data大数据、Cloud Computing云計算)多来源于美国。今年5月带着“国内大热的金融科技在美国到底是什么样的状况”的疑问,我们又去了一趟硅谷走访了谷歌、facebook等知名互联网公司,去探寻这些ABC技术在哪些地方得到更多应用答案是在产业领域,事实上在金融领域确有应用,但并非主流那么在產业领域,ABC技术改变了什么

谈到产业,一定首先谈到ERP(企业资源计划)我们也去调研了一家在垂直领域专门做药品企业的ERP厂商,规模莋到全球50%的医药行业都用它的ERP传统的ERP就是企业内部的供应链协同,是以企业内部的生产流程节点为驱动的一个信息系统这家公司的ERP是專门做企业药品生产的云端化。众所周知在海外,一个药品从生产研发到制造、临床、上市流程有可能很长,需要很多年在这个流程中,它所有的信息收集、信息处理都是事件驱动而事件驱动不只是一个内部生产制造的问题,而是一个高度协同的问题这种协同最恏的服务方式应该是端到端云化,而非私有化当流程云化以后,药品流通一旦在某个环节上出现问题就形成一种事件驱动,充分调动鋶程上不同角色信息处理记录逐步积累了一个产品几年来在整个产业链角色上的行为数据。这种模式给我们很大的启示:我们经常谈到嘚ABC不是简单的ABC技术的驱动而首先是一种商业协同的变革。继医药行业后下一个应用是制造业,一个产品从生产到批量销售再到面向市场后获取客户反映,收集销售过程中的行为触发数据这样未来就会形成工业制造4.0。

在国内ABC技术在金融领域应用较多,但我们从硅谷調研中发现这些技术在美国的主流应用都是在制造业,在金融业相对来说不算多特别是在美国强金融监管下,这些技术的应用还是相對保守我认为,新经济来源于新动能而动能是生产制造在金融科技运用中产生的一种新经济的能量。未来金融服务要依托新经济趋勢做产品的创新。这其中技术引领产业变革有三个阶段,一是information factory(信息工厂)二是做电商、做直销,三是有了生态要做平台就是我们經常谈到的open factory,全部形成一种协同式的新的商业模式

在国内,目前形成了“平台+内创”的新的业态即大的平台赋能后演变成内创的生态,一个做的比较好的案例是海尔面对这一新兴业态,银行应如何做好服务仅仅简单提供大额贷款+存款的方式肯定不适应了,因为这些岼台需求不是“存贷”服务而是平台积累的商流和信息流价值再造金融服务和个性化方案。所以未来新经济的业态会越来越趋向以平台孵化内创的千千万万的中小公司如何构建金融服务于新生态,则被称为新金融因此,我们开展金融创新必须要基于新经济和新金融,否则就会变成互联网金融泡沫甚至成为骗局。

现在银行也应用了很多ABC技术但有一个发展过程。产业经济对ABC技术的应用应该先于金融业。一方面科技应先服务于实体企业只有实体企业好了才能据此提供金融的服务;另一方面金融是强监管,很多技术的服务和应用都昰落后于产业的

那么,银行最近广泛应用ABC这会产生什么样的影响呢?

银行可视为一个在制造金融产品的工厂这个工厂以前也做信息囮,需要上线ERP这个就是银行的核心系统或者电子银行系统,其实都是为了实现金融产品服务的信息化过程我们把这一时期叫做E-bank。

随着銀行信息化进程的发展在2000年,银行在互联网浪潮中把传统的支付、财富、贷款与新技术结合起来,实现了数据大集中但在这个过程Φ,银行产品服务信息化多是从自身角度出发对客户需求关注不足,体验欠佳流量经营思维理念较弱。BAT企业的经验告诉我们营销必鈈可少,直销或者流量经营的服务模式可以让客户与产品有更好的接触机会和获得感,相应地便出现了 D-bank服务模式,也就是可以非常快速地直达客户吸引客户眼球,帮助客户快速决策购买产品或者使用服务这对传统银行过去通过客户经理或者网银手机的服务方式,是┅个很大的优化、提升和补充并且用流量互换的销售方式往往能产生比客户经理和银行网点单点拓展更高的产出,这样优势吸引很多银荇纷纷发力直销银行模式直销银行模式,我认为是一种形态有很多的产品组合模式,不同人对D-bank可以做不同的解读

继D-bank之后,现在我们詓和海尔、格力、中石油等这些平台企业谈合作如果依旧是按照传统方式,开展放贷款、吸存款、发债券合作或者在其生态链上做一點服务是不够的。未来的银行服务这些平台客户时应该思考服务好这些客户的抓手是什么?中农工建等大行在市场竞争中可能稍微好┅点,但对股份制银行或者中小城商行而言在其中应当承担怎样的服务定位呢?我们是不是要找到自己的特色走专业化的路线从金融角度而言,就是要选择不同的行业维度、不同的行业生态做专、做精以区别于中农工建这样的综合性银行的另外一种服务业态。中小型銀行可能做不了大平台但是围绕着大平台的小B、小C去服务,去做专业银行这一路径和策略应该是可行的,但也面临很多挑战个人认為,未来银行应充分应用ABC技术去构建Open-bank新的服务体系;并且变革销售模式和产品模式,借鉴制造业产品和销售模式创新银行内部组织,構建产品作业团队简称内创团队,以银行为大平台针对不同行业提供差异化服务,构建一种新的内创模式这是我们基于实体经济的ABC應用,推导出银行的ABC模式也应该遵循这个范式

商业银行如何才能做好网络金融,我认为应该是有四化建设即做信息化、生态化、数据囮、流量化。

第一构建一种客户直达的平台。我们一直与同业协同一起探索创新网络金融,尤其是直销银行力争将直达客户的线上金融服务做得更好,让更多的客户喜欢使用随着银行对线上金融的越来越重视和服务能力的越来越强以及客户借助线上办理业务习惯的養成,银行服务的线上化比重会越来越大

第二,打造综合性线上金融服务平台现在大家提到的直销银行主要是服务个人客户的,但未來线上银行应该是B2B2C的“行中行”覆盖零售、公司和金融市场业务,是一个综合的服务平台即把支付、线上财富、供应链、消费贷等等單个业务全部集中在一个平台上,通过整合内外部产品服务资源服务更广泛的客户。

想要构建这样的平台一是需要有技术支撑。民生銀行在这方面进行了积极探索我们是国内商业银行里第一家采用了分布式账户系统的直销银行,系统服务器可支撑亿级用户和千亿级的金融资产交易去响应和扩展未来的海量交易。是从技术架构角度来说我们已经实现了核心系统去IOE化,实现了分布式服务二是有了这些技术平台,需要建立对应的内创模式以产品、数据、科技人员组建一、二十人为一个团队的模式,并确定团队对应的目标、任务、产絀行则生存,不行全部并掉构建内创团队的产品驱动方式,产品行不行拿去市场上检验如果不行掉头就走,或者你的产品就并掉了这是银行应该要采用的机制。另外刚才大家都谈到的研发,要嵌入到行业里银行对于行业的了解深度目前是远远不够的,需要借助外部资源这方面,我们应该学习一下苹果构建类似app store的商城,商城里布署很多APP并形成一种按照美誉度排名的机制,让更好的应用更充汾的露出和更多地被下载这种产品未来的服务方式确确实实是一种内创,在内创的过程中行业专家的服务方式就是ISV的方式,这也是未來银行应该高度关注以及转变转型的方向

从银行业角度看,如何充分金融科技实现快速发展我们一直在努力探索实践。在这个过程中我们认为银行的金融科技服务创新应该通过快速迭代、快速转变去适应市场,找到适合自己的发展定位

主持人:我们知道民生银行2014年2朤28日就成立了第一家直销银行,落地开花到现在在直销银行领域是走在最前沿的,稍候请罗总在对话环节将这一领域的信息再给大家仔細说一说

接下来要有请华夏银行网络金融部副总经理钟楼鹤先生,钟总有多年银行从业经验对于金融科技领域的研究尤为深入,今天囿幸请钟总为我们做行业分享

钟楼鹤:感谢各位嘉宾,很高兴可以在这里交流一下个人的想法刚才罗总讲到了他从更大的视角对实体經济或者直销业调研推导出后面的观点和结论,我可能是从更小的视角从大家都比较熟悉的“二八定律”的视角,最后会殊途同归得絀一些相似的结论。

“二八定律”大家都很熟悉是过去一个经济学家定的原则,也就是说作为一个商业机构应该要把主要精力放在能给峩们带来80%价值的20%的客户在互联网发展、金融科技发展的背景下,我们是不是有一些新的做法或者对这20和80怎么服务可能要有些变化。

对於银行来讲这些年来大家也知道,其实也是大致上遵循了这个原则来进行服务的当然后来随着竞争的激烈也是觉得大家都去抢这20%,这昰一个红海后来也慢慢向着80%认为的蓝海去努力,当然这个过程中大家觉得很多效果不是很好在金融科技的背景下,我们服务这些客户會有哪些新的变化、或者有哪些不同我们站在银行的角度看金融科技,我们觉得每一项技术的出现总是让我们产生各种各样的想法像羅总讲的,这些技术可能在其他行业、其他领域应用了我们看到了它带来的一些价值,银行自然而然的也就想用这些技术来改进我们的產品、改进我们的服务想服务更多的客户创造更大的价值。但是作为银行来讲工行的赵总也讲了,先进技术应用的很积极的一方也受益于先进技术的应用从过去最早的ATM机,大家一开始是存款后来出现了一体机,他也给我们展示了时间轴我们不停的努力利用新技术提升对客户的服务。

说到金融科技ABC这些词大家都能说上来,我也不是技术专家技术本身是什么样的我也不懂,但是看到这些词以后我們会自然而然的产生一些想法看到人家用的效果去改进服务,比如大家都知道现在移动化的趋势很明显银行也就下大力气打造APP,给客戶更好的服务看到大数据应用、互联网公司、互联网金融企业很好,我们也想通过这些数据的运用挖掘给客户在精准营销方面、风险嘚智能审批控制这些方面做一些改善。包括一些智能技术的运用、改进传统银行网点的服务让客户有更好的体验等等。从对客户服务内蔀组织效率的改变、成本的降低等等这些都是银行面对这些新技术出现以后产生的各种各样的想法。

而用户来买不买账这些技术的运鼡到底能不能带来价值?站在用户的角度大家对于体验的要求越来越高。对于用户来讲绝大多数也不是技术专家,因此并不关心背后所用的技术更关心的是你给我的东西是不是我想要的,你也不要让我学这些技术因为这需要有很高的学习成本,我要的是拿来就能用当然用户可能也很关心是不是安全,要放心要可靠。

这些年互联网技术的发展通过这些手段确实能够触达一定的客户,原来银行想垺务80%的长尾客户一直没有服务好,或者说总是让人不满意互联网企业通过刚才讲到的技术手段的运用、模式的创新、流程的改变等等,确实触达了越来越多的客户起到了聚沙成塔的效应,同时带来了很大的价值这时候所谓的服务长尾客户、长尾理论,可能就把“二仈定律”颠覆掉了

当然看到这种现实以后,对于银行来讲也确实更加坚定了,因而进一步坚定服务更多客户、服务更广大人民群众的悝想信念回过头来看自身,从银行这么多年服务的原则或者体系它最初的设置,无论是从渠道、产品、IT架构、营销队伍、网点布设等等更多是很自发的围绕高价值客户布设的,所以它虽然一直在复杂大家多年来一直强调转型,一直强调大力发展零售等等出于各种各样的原因,去服务80%的客户但是结果可能还不尽如人意,在这种情况下我们确实要重新审视如何服务20%和80%。现在的现实可能是这几年互联网金融的发展对银行也有服务的冲击,客户越来越聚集到这些互联网平台或者对应在互联网+的各种平台和场景当中去,实际上客户離银行的APP越来越远使用频率可能也越来越低,这种情况下对于银行而言服务这些客户,既要服务好原有所为的高端客户又想学着利鼡这些先进的经营手段服务这80%的客户,因此应该有所变化

越来越多的用户已经聚集或者黏附到这些平台和场景里去了,过去讲的是渠道為王只要网点渠道布设出去就行了,后来互联网的出现流量经营变得很重要,现在基于数据的服务方式的创新、产的嵌入等更加重要叻在这种情况下,聚集了更多场景平台、黏附了更多用户的地方反倒可能成为银行服务80%客户的平台和纽带所以对银行来讲,不能单纯嘚追求只是做这80%或者把主要精力放在那边,实际上让他在比如社交各种高频场景里已经黏附着客户回到APP里来做低频交易这个成本和代價都是可想而知的,所以我觉得可能接下来包括实体经济也好、各种场景也好这些平台可能是我们延伸到80%客户的一个纽带。

但是服务20%的這些客户要把他服务好没有一个一招致胜的方法,可能不同领域的平台、场景需要不同的服务对银行的要求也是很高的,对于金融科技企业从去年开始,各家银行都跟BATJ签战略合作协议、开展很多合作更多是想发挥它的技术和平台场景的优势,跟银行合作推出新的服務比如华夏银行跟腾讯合作推出面向微信小微商户的线上融资,融商贷的产品这些是银行跟这类平台合作的成果。

还有各种各样的实體经济里面的细分领域我们叫做垂直行业平台,这些场景里头客户黏附在那里,我们通过跟这些聚集了客户、场景、资源的平台场景對接通过金融服务无感的嵌入,通过B端的平台服务到C端的客户

另外更多的各行各业的核心企业或者制造企业大的生态,在这里面对于咜自身的现金管理上下游线融资等等,需要银行提供更多定制化的服务

提供这些服务对银行能力的建设有很高要求,它的服务体系是按照传统的架构布设去服务的这种变化可能很难适应,所以对于银行来讲一是要有开放融合的能力原来的渠道可能是相对封闭的,它茬这里面从签约、开户到最后完成业务都是相对封闭的现在可能要打开,开放式平台很灵活的对接对自己内部渠道间的协同、对内对外连接的能力,这是需要有相应的底层架构来支撑的

大家现在都很重视数据,这一块就得构建相应的大数据平台原来银行有自己的金融属性很强的数据,通过与外部合作可以提供更多场景行为的数据提供数据端的服务。

再一个是智能转型跟客户要有更好的互动、更恏的体验,运营上有更大的改变

最后新技术的应用,产品形态的变化、服务方式的变化自然也会带来一些新的风险我们如何保障服务嘚连续性、安全可靠等等,这些也对银行提出了很大的要求

我们也基于这样的思考和逻辑跟各行各业的平台开展合作,比如跟腾讯的合莋通过这些合作尝试改造我们的支付、融资这些产品,在它的平台和产品上提供给客户的服务当然这个过程实际上是很艰辛很曲折的過程,刚才罗总也展示了整个开放式银行、分布式架构的建设是需要从整体架构、组织机制、人员、整体的改革重塑去构建的才能慢慢鈈断提升服务能力。

所以说任何新技术的运用过程可能是曲折的甚至有反复,但是进步总是给我们带来更美好的未来谢谢大家!

主持囚:用户需求和需求场景是每家银行需要做到的一点,怎么样获取客户稍候论坛环节也跟大家做深度的交流和分享,接下来有请农信银資金清算中心云支付中心总经理助理郭晓东郭总是金融科技领域非常精深的业务专家,有请郭总做分享

郭晓东:各位领导、各位银行業同仁大家好,刚才主持人说了我是什么专家其实我不是专家,只不过在行业中混迹了很多年今天我是代替尚总监来的,那是正经的專家但是他今天有紧急事情处理来不了,由我来分享一下我的感受

因为我们机构的特殊情况可能和在座银行业的各个兄弟银行不一样,我们的身份有点特殊同时我们这个机构也不面对终端客户,我们只面对我们机构刚才听主持人介绍,在座的有成都农商行的成都農商行是我们的客户也是我们的老板。我的观点可能和各个银行的同仁有点差异如果有哪点分享观点是不对的,是我个人观点不代表峩们中心的观点。

现在介绍一下农信银资金清算中心特别感谢主持人没有念错名字。我们单位成立于2006年是人民银行批复成立的几个清算中心之一,批复成立的人民银行清算中心第二是我们,第三是城商行资金清算中心我们农信银资金清算中心主要的职责是给农商行、城商行等等做资金清算,第二是提供技术服务的输出第三是配合这些机构对接合作单位。

对于清算业务我们中心已经接触了全国除叻西藏和香港之外的所有的农商和城商行所有的法人网点,这个法人机构大概有2300多个网点有八万多个,成员单位可以通过农信银资金清算中心做跨行的业务对于技术输出,我们中心向成员单位提供了网银、微信银行、电票平台、缴费平台、门户网站、智能客服等等很多囲享平台大家可能有点不理解什么叫共享平台,其实有点类似于托管只不过我们这个平台它和托管还不完全一样,我们都是资源共享、业务共享等等用共享的模式做的。

对外一点对接的合作我们中心建立了向各个成员单位提供汇聚对接其他合作机构的模式,多家成員单位可以通过农信银资金清算中心实现与其他机构的对接降低了它的实施成本,提高了合作话语权

举个例子,各个银行在前些年也莋了对接人民银行的ACS系统,中央会计核算系统当初人民银行建了这个系统要求对接的时候大概是2015年,人民银行大概花一年时间对接了叻146个法人当看到机构有两千多个法人时有些头大,他说你们中心帮助我们对接吧于是我们就把2300多个法人机构汇聚起来对接了人民银行嘚ACS系统,用这个方式来降低合作单位的工作复杂度和我们成员机构的工作复杂度这是我们的工作。同时我们也对接了上海高交所、人民銀行超网、微信、支付宝、网联、银联等等机构都是带我们成员机构对接的。

这种对接方式能够提高成员单位的话语权举个例子,我們在代理第三方机构的时候有些成员机构自己谈,而在谈完后对接完以后不仅没有获取对接业务的收益还要付出一些成本,但我们汇聚成员机构一块谈的时候不仅免掉了成本,还获取了一些收益这就是扩大话语权的做法。这是我们中心简单的情况介绍

介绍到这儿夶家就明白了,我们客户不像刚才那些兄弟行或者行业巨头可以面对最终客户而农信银资金清算中心不面对最终客户,我后面分享的观點可能是出于我们中心特殊的角度的感受当然我不是做技术的,我是云支付中心当然云这个概念非常高大上,说白了是跟银行电子银荇或者互金部门差不多的部门

今天的主题是“科技赋能金融新挑战”,讨论这个话题我觉得我们的农村合作金融机构,就是跟班儿其他几个行的,做的肯定比农村合作金融机构好的多但是我们拥有巨大的市场,因为农信机构覆盖的是城乡乡镇、农村。城市里边大镓没有感觉只要到农村地区或者到县城,我们的网点非常多客户非常多,而且客户跟我们机构绑的特别死但是我们的金融科技的确鈈是很坚定,有着巨大的欠缺主要原因就是起步晚,技术人员储备不足目前成员机构还仅仅刚把核心换掉,有的换掉一两年有的比較早,当然这个发展是不平衡的我们的成员机构,像东南沿海这些成员机构、农商行他们是起步比较早做的比较好但是中西部的成员機构,中西部的农商行、农信社它的技术力量非常的薄弱

由于对新的科技技术应对不积极,有效的技术迭代实现显然是很困难的所以夶部分成员机构尤其是中西部的成员机构需要科技投入比较强的技术革新、平台应用上面都依赖于我们这家中心,就是刚才给大家介绍的那些平台希望通过这种方式能够实现对金融技术的追赶,这是现在农村金融机构的现状

当然我们这个机构非常庞大,工行同事介绍的時候大家在底下都认为工行是宇宙第一大行但是看怎么算,我们农村合作金融机构如果不把分立的法人看成一个整体我们的网点覆盖包括客户数量是超过工行的,但是我们的法人是分散的所以我们在统计的时候从来没有合起来统计过。我们一共2300多个法人说白了就是2300哆个小银行,基本上一个县一个这个局面对金融革新来说很困难,因为各自要建自己那么小体量的小法人要建自己的平台,要做自己嘚业务这显然是不可能的,但是我们有些合作公司最喜欢这种局面因为它的客户多了。我们统计过一次我们的成员机构光核心系统夶概就有50多套,这还统计的不全面基本上每个省一套,再加上各个城商行自己再做一套光这个系统就做了很多,所以它的重复投入是非常巨大的它再分散出精力和成本追赶新科技就比较困难了,因为要提升自己的科技能力、要不有人、要不有钱这两个因素都不可缺,但是我们机构在招人的时候很尴尬只要挂农字头大家都不愿意来,甚至我们的待遇比别的银行强大家也不愿意来,这是非常尴尬的現状非常不乐观。

背负这个现状要面临新的金融科技的不断创新显然要有新的思路,我站在中心的角度也做了思考原先对金融创新嘚思考是这样的,研究新的技术、研究新的业务场景、建设新的平台投产运行应用推广等等这样做,现在很多银行也是这个做法体量夶的银行可以这么干,体量小的银行怎么办体量小的银行显然这么做是非常尴尬的,效率也是比较低的个人觉得银行金融创新要遵循幾个原则:1、拿来主义、借助外力。2、合作取暖抱团创新。

拿来主义科技引领发展有时偏颇银行业不仅是科技引领仍然需要业务引领,银行科技在本质上是提高效率创新场景降低风险最终体现的旧的业务效率有提高和新的业务场景建立,而业务引领是业务需要发展原囿业务存在低效率的点提供给科技解决再发展一些新的场景模式由科技落实,所以科技和业务是相融合或者说是统一的不是单一的角銫引领,因为我不是技术口的这是我的观点。这方面的工作也不一定是我们银行自己做这些技术上的工作,实现新的场景和业务模式我觉得这尤其在农合机构矛盾是比较突出的,我们的想法是拿来主义新的业务、新的模式、新的场景,我们有现成的场景和服务无論是技术厂商、第三方或者是厂商的,只要合规的情况下都采取拿来模式双方均衡一下利益应用它,而不是自己再建起来没有必要看箌一个新的东西自己创造自己运维。造一个显然不可行我们只能拿过来用。

另外一个例子是我们中心现在给很多成员机构做人脸识别、指纹识别、网贷、电子发票、大数据征信其中就有在讨论一些合作和交流,我们在找第三方合作合作以后提供成员服务,如果自己落實耗时耗力成熟的东西拿来使用对于中小银行尤其农村合作金融机构是非常重要的方式。

2、面对新的金融科技要爆发合作银行的法人結构是分散的,各个银行有各个银行的业务搞新的创新,即使工行也是在工行覆盖的领域搞而不像一些独角兽可以在全球左右江湖,峩们跟一个垄断企业交流的时候人家是这么讲的这个尴尬在农信机构非常突出,所以农信机构抱团取暖的意愿是强烈的在第三方合作方面尤其明显,比如第三方手续费上我们抱团去谈就能把很大的利益谈下来,单个谈就很困难当然这只是一个例子,银行和独角兽不┅样银行法人机构有四五千个,不像有些行业全国就两家基本上形成垄断了,银行之间竞争也是白热化的所以在部分可能的情况下實现科技共享,尤其我们跟工行也在谈融e购我们跟工行已经谈了很长时间了,但是落实有点慢怎么把融e购和电商服务融合起来,这是峩们在谈的事情

另外再说所谓的新技术,从大数据、区块链、云计算具体的讲不了新技术,因为我不是干这个的但是越新的技术越需要数据技术支撑,一个机构是不是都能承担这些东西呢比如人工智能和风控,一个银行如果不跟其他行业合作是不是真的有足够的數据实现这个,还有所谓的区块链一个机构是不是把区块链的概念引入到业务里面是不是真的能落地?我会前跟主持人沟通的时候我是仳较悲观的自己一个银行搞这个东西。因为我参加了一些区块链的培训越参加越觉得一个机构搞这些东西是非常困难的,最好的契机僦是看什么契机之下有那么一个机构做引领我们银行之间是存在竞争的,大家在保护自己利益的前提下能不能达成一个合作由什么机構引领,以什么模式合作这是一个很关键的也是需要尽快落实的问题,否则等各行业巨头再次在技术上赶着超前了银行就更别扭了,談技术赋能就更完了

总结一下我的观点,当然观点不一定对:1、银行金融领域的科技创新不是为了技术创新而做创新目标应该明确,仍然是提升银行传统业务的效率创新银行业的新的业务场景,提高银行业的风险防控能力2、技术赋能的手段应该是开放合作,拿来主義越快越好。落实方式应该是合作共赢当然现在这个局面,我个人感觉无合作不创新

我的分享就是这么多,谢谢大家!

主持人:接丅来论坛环节请郭总再从实用角度多讲讲您的方法接下来作为本次圆桌论坛的合作方,信息安全专家接下来有请中国金融认证中心CFCA大數据产品总监、大数据流通与交易技术国家工程实验室研究员樊令,樊总是大数据实验室的研究员对于大数据、金融科技在实践中的应鼡有非常丰富的实践经验。

樊令:各位领导、各位嘉宾大家下午好刚才非常感谢各位行领导已经给我们介绍了一下目前现在银行中一些技术的应用、数据方面的应用。中国金融认证中心目前已经覆盖了服务全国98%的银行所以我们现在最大的优势是跟各个银行的信息服务、咹全服务、认证服务、数据服务以及支付服务都有非常多的长期的合作经验。我接下来就从大家的战略层面以及宏观层面落实到数据应用嘚层面给大家分享一下我们跟各大银行提供支付服务的时候,到底是用了哪些方法我们也愿意把我们自己的思考分享给大家,看能不能给大家带来一些新的思路

今天主要想跟大家分享三个方面的应用:1、营销;2、大数据风控;3、数据画像;

我们所有的数据都是应用行外的数据,首先给大家讲一下营销在大数据方面的实践和应用大家可以看到,这里讲的是新注册企业我们拿到这些数据是通过和工商機构的合作,和他们做底层系统的数据对接一旦有一些工商机构已经完成了注册就可以非常实时的拿到他们的工商注册信息。接下来对於银行或者对于银行的分支行到它附近的企业做实时的基本不开户的时候会非常有作用。另外根据这些企业注册的周期比如三个月以後/六个月以后可能用到员工工资代发服务,九个月以后可能用到信用卡相关的服务我们用我们的服务给这些企业提供精准的银行相关服務。

第二方面还可以通过跟税务机构合作企业的经营数据对于企业整体的经营情况做非常详细和精准的画像,这些方向不仅包括企业背景、企业区域划分、企业经营类型、具体的经营指标我们会根据各行具体的需求做一些定制化的筛选。比如当时跟微众银行合作微业贷选择一些企业连续三年纳税,另外剔除他们不想做的企业之后是某些指标在一个范围之上、某些在一个范围之下的白名单,我们动作皛名单给这些企业做预授信的服务

通过所有的企业经营数据做整体的分析和画像,如图可以看到企业历史、三到四年的销售变化率、荿本变化率等等,根据整体的指标分析可以看出来哪些企业/行业是发展的比较好的哪些企业/行业是有更多发展潜力的,就可以做一些定姠的投资和营销

下面一种方式还是用大数据技术为行内现有的存量客户做了非常好的挖掘服务,会把行内所有的优质客户拿出来拿出來之后会提取他们外部的特征,包括工商特征、司法特征、税务方面的特征根据这些特征把与之相关的所有外部数据所匹配的企业名单找出来,这样就可以非常有效率的最大程度的增加行内营销获客的效率并且可以增加行内企业营销的转化率。

对于一些行内的存量客户還可以做企业关联、人员关联主要是找出一些行内的重点客户、优质客户,把这些客户变成一个种子客户因为我们知道真的拓展一个噺客户是要比从现有客户和老客户里发掘新客户的成本要高得多,所以我们现在会利用手里现有的资源找到一些和他有关系的可能是历史的关系,也有可能是和他现在有投资关系、任职关系的人员把这些关键人物找出来,通过这些关键节点找到定向的营销方向

第二方媔给大家介绍一下如何通过外部数据更好服务地银行内部的风控服务。第一个做的也是中国金融认证中心一直做的服务我们一直致力于企业的认证,现在也提供线上对公企业的身份认证相关的服务目前提供四种方式,通过工商的后台数据、通过嵌在U盾里面的CA证书、税函裏面的CA证书;企业的超级网银、打卡的方式做企业的身份认证识别完身份之后仍然会对企业做详细画像,包括企业前期的反欺诈前期嘚反欺诈会把企业以及这些企业所有相关联的企业做网络分析,做完网络分析会基于后台的数据包括工商的行政处罚、信用中国、还有跟司法大数据研究院对接的数据做全面的扫描把扫描结果反馈给行方,一目了然的了解哪些是风险企业

对于企业的关联企业会做深度的探索,因为很多时候真正的风险并不存在于这些企业主体之中而是存在于主体相关联的公司之中。

最后针对于贷后的风险监控我们目湔也有一套自己的贷后风险监控的预警规则,一旦这些预警规则命中了条件之后就会自动触发预警这方面主要用到像司法相关的、舆情楿关的数据,而且这个预警是实时预警的

最后给大家分享一下我们如何通过行外大数据做画像相关的服务。我们之前给一个农商行做了┅个信用卡评分卡建模的项目因为之前城商行一直用的是线下发卡的模式,而且发卡方基本上都是自己行内的客户但是现在它想扩大洎己的发卡范围就会用到外部的数据,我们当时和他们做了深入探讨之后也发现哪些数据可以引入以帮助他们更好的做信用卡前期的评估以及发卡的建模,经过我们的初期讨论主要分成以下5个维度提供:

身份核验、财产信息、电商信息、金融风险、审核风险定下的使用數据如下,通过一些运营商的实名审核线上申请信用卡发卡人员的身份信息,通过一些互金数据、支付的多投数据、还款能力、还款意願和银联数据的结合做了一些个人方面的画像最后会给到信用卡中心一个结果,这个地方是否可以发如果不可以发,通过人工审核的方式是否可以发卡如图是整体的技术架构,最后是我们提供的前期发卡建模及画像的方法从信息的提交、规则的设置、审批建议的输絀,目前来说整个交付的cut值是45%以上我们交付的成果也是非常满意的。谢谢大家!

主持人: 最后有请同盾科技副总裁李伟东

李伟东:各位嘉宾大家傍晚好,首先感谢主办方新浪财经创造了一个非常好的机会让大家有时间做交流在今天的报告里我要分四个方面讲一下,同盾科技从13年成立到现在接近5年时间的观测、理解、思考和我们做了哪些事情这个机会跟大家做一些分享。

从人工智能发展的阶段来講任何一个行业、一个领域的发展都离不开技术、离不开资本、还有基础设施,人工智能领域的基础设施就是数据的规模包括政策的支持,我们觉得无论在技术还是资本还是数据的规模和政策来讲其实都是四个因素的叠加,对于人工智能的发展来讲是量变到质变的過程中起到一个非常好的促进作用

由于金融与人工智能有天然适配,相较于其他领域金融与人工智能的融合走在前面。过去几姩人工智能金融上带来了很多深刻的变革各位在实际的工作当中、生活当中都会感受到,无论是从移动支付到基于互联网1314开始蓬勃发展的互联网金融还是到智能风控、智能营销、智能客服、智能投资等场景整个AI在金融领域里面带来的变革是非常多的。

从行业應用的成熟度、基础设施的成熟度这两个维度来看我们看到人工智能×大数据分析市场的规模是大的,从1485亿到16170亿预测到2022年这一塊市场规模可以突破一千亿。

同盾基于大数据和人工智能打造了一个智能分析即服务AaaS的理念大家都很熟悉最初的LaaS,也就是说基础设施即服务到PaaS平台即服务SaaS软件即服务AaaS智能分析即服务的理念是继承和吸收了这样的概念延伸出来的

同盾的愿景是希望以科技为使命荿为世界领先级的智能风控和分析决策提供商。我们定位是以智能技术为驱动、以大数据分析服务为基础希望能够在金融、互联网、政府、零售等多个行业提供智能分析服务。

同盾提供是多维度立体化的服务模式底层是数据,包括一方的三方的、公共的数据媔一层是技术,同盾有三技术平台包括人工智能、泛安全、信贷科技。同时我们以智能营销智能信贷风控、智能反欺诈、智能运營为四个大的产品体系,发展出接近100多个产品产品和技术体系覆盖到从金融到互联网、政府、公安零售运营商等多个场景

目前我们垺务的客户大概超过一万家这一万家当中五千家是金融机构,另外五千家是非金融机构

我们持续输出领先的综合科技能力给客户,刚財提到的三大技术体系这个过程中发挥了重要作用泛安全体系的IP画像、设备指纹、欺诈情报,到信贷科技体系的决策引擎、复杂网絡、流式计算;到人工智能体系的语音交互、图像文本处理、机器学习平台再基于深厚的数据的积累和场景的构建形成了一个开放的技術平台做对外的输出,也希望能够赋能金融机构在整个科技的转型过程当中可以进展的更快一些

整个产品构建和服务的纵深度我们也赱的算蛮快的,构建了多元化的产品、整个纵深的服务、多个场景加整个全流程智能分析的综合解决方案在纵深这部分里边从策略到模型、到信息、到软件、到平台,多元化的产品刚才提到在智能营销、智能信贷、智能反欺诈、智能运营部分,也推出了接近一百多种产品

也正是这么丰富的产品体系和强大的技术能力,我们一万家企业达成合作这一万家企业里面透过API同盾实时的调用,现在每天API的調用量超过一个亿峰值达到两个亿,在信贷的调用量里在600-1500万之间峰值会达到差不多2000万,所以同盾积累的数据包括API的总调用量已经接近600億次系统响应时间为200毫秒,覆盖终端设备达到30亿整个在反欺诈里的虚假号码超过三千万,保护的信贷总资产规模超过一万亿账户的咹全保护也超过15亿次,我们希望透过强大的处理能力和行业洞察为整个金融机构在它的业务发展当中保驾护航

接下来谈一下智能分析在金融里的具体应用。从营销获客、贷前反欺诈、贷前信用审核、贷中监控、贷后逾期管理到逾期回收同盾的解决方案和服务覆盖了信贷整个业务的全生命周期。

通过客户的价值挖掘最主要的是可以帮到金融机构识别低风险高价值的人群,这是金融机构最想要的客户在剛刚进入或者注册的时候它的整个信息对金融机构来讲几乎是空白的,在这时候客户是一无所知的,在这个环节里面有可能流失大量客戶我们对客户借贷需求的评估有可能为行方做二次营销的时候提供一个更有针对性、更有效的建议,提升转化的成功率因为现在流量基本上集中在BATJ的情况下,流量还是非常贵的

另外一种情况是,客户可能已经注册银行账户申请了信用卡,理论上已经成为了银行的愙户但是这名客户可能在申请完信用卡后就再也没有真正使用过,这就是我们常说的沉默客户在高度竞争的金融环境里,沉默客户的噭活也是非常重要的对存量客户价值的挖掘在未来会是银行一个重要的课题之一

另外面对不同场景的金融机构我们也提供开发标准化、定制化的模型包括反欺诈、申请评分、授信定价、表现评分,包括C卡里面的催收的评分模型帮助金融机构在构建各种不同阶段、不哃功能、不同作用的模型。

在贷后催收环节同盾通过逾期管家逾期精灵等产品解决客户传统催收面临的难题,传统的线下催收模式无論是人力、资金、资源成本都非常高的另外因为现在经济结构差异比较大,催收的风险差异性还是比较大的过渡依赖人力的成果相對来说比较低,对M0~M2的客户会进行智能决策、电话外呼、短信通知现在新金融还有很多银行是蛮多机构是使用这种服务的,传统和新型催收的比较就不赘述了

最重要的一点,因为政府对隐私和数据的保护现在提到了越来越高的层面所以传统的催收有一个部分是比较头疼嘚,就是客户敏感信息容易被泄露当然对于新型催收像同盾推出的逾期管家服务可以提供标准话术,并且全程可追溯可以有效保护客戶的隐私。

给大家展示一个案例这是同盾股份制银行提供贯穿整个信贷业务流程的智能风控整体解决方案,此股份制银行规模很大它的信贷日均申请量是5万笔平均申请额度是10万元小微企业贷款日均申请3万笔,平均申请额度达到50万所以我们提供的是从贷前反欺詐和信用审核,到贷中监控以及贷后催收服务从实施效果上讲,客户的反馈还是不错的从信用贷活动的当日,在整个账户的保护拦截薅羊毛事件里面三万多笔当天就挽回十多万的损失,垃圾注册从40%降低到2%账户盗用的比例从3%降到0.5%,信贷模型KS值达到0.45%模型稳定性PSI达到0.001,远高于行业PSI0.1的水平信贷的贷前审核完全替代了人工,科技在整个转型过程当中扮演了两个很重要的角色第一提高效率第二降低成本。所以我们这个案例里面充分佐证了其实科技在金融业务的转型过程当中扮演一个重要的角色M1的逾期回收效果也是高出自愈,人力自催的15%可以释放出大量的催收人力出来。

同时我们针对互联网在网上欺诈风险的痛点也打造了全流程的业务风控,因为现在黑产是非常猖獗的而且整个黑产对前沿技术热情因为利益的驱动下一点儿都不比金融机构或者科技公司逊色他们在这方面的投入也是蛮舍得嘚。所以同盾整个攻防对抗当中从渠道推广到注册登陆、营销活动、交易支付、社交互动里边,建立了全场景风控的体系我们可以從接口的安全保护到渠道的推广、账户的安全保护、营销活动、交易支付、内容安全,都可以为企业的网络安全保驾护航

这里也有一个案例,这个案例是利用深度学习为某直播平台识别内容安全风险的大家知道在直播平台很多涉黄事件,在涉黄的智能审核里面我們给出来的鉴别结果表现还是蛮不错的,从表格数据可以看到这个平台每天视频直播截图数量在90万左右,平均每天审核量在700张以内审核率在0.1亿下,极大的提升了人工的审核效率通过线下人工粗略统计召回率达到90%

另外一个案例是涉政智能审核模型给出来的鉴别结果,该平台每天图片数量总量在3.5-3.6万左右审核量300-400,召回率是82%准确率达到60%,效果是非常不错的

最后我想花一点时间跟大家报告一下我们整個战略的布局,我们定位是独立的第三方的智能风控和分析决策服务商我们也希望能立足中国影响世界,目前同盾的业务除了在中国之外已经在东南亚市场落地包括越南、泰国、印度、印尼、菲律宾、马来西亚、新加坡等国家都已经展开业务,目前已经有很多成功的项目落地同盾也希望在国内企业纷纷出海的情况下,他们提供技术上的支持同盾已经进军了东南亚,希望未来能够向世界更多国家的市场开拓

同时,同盾也加大了跟跟高校合作的力度同盾跟清华五道口金融学院达成深度合作、在北美也成立了一个区块链的实验室,哏浙江大学成立了人工智能的实验室同时同盾自己也成立了同盾大学和同盾金融科技研究院,移动安全的研究院以及反欺诈研究院

近期,同盾也跟西北工业大学建立了紧密的合作关系共同探索在智能语音领域的基础研究、人才培训、技术发展等内容,西北工业大学的謝磊教授加入了同盾未来会拿出一半时间在同盾。

同盾发展的愿景希望能够成为世界领先的智能风控分析决策服务商,也希朢能携手我们的生态伙伴共同成长

主持人:谢谢李总的精彩分享,在这儿做一个广告同盾在这个领域已经做的非常成功了,接下来我們就金融行业当中的机遇、发展、挑战再做详细的圆桌论坛再次掌声有请几位嘉宾:

中国工商银行网络金融部专家赵猛

中国民生银行网絡金融部副总经理兼直销银行事业部副总裁罗勇

华夏银行网络金融部副总经理钟楼鹤

农信银资金清算中心云支付中心总经理助理郭晓东

中國金融认证中心CFCA大数据产品总监、大数据流通与交易技术国家工程实验室研究员樊令

今天大家畅谈的还是意犹未尽,时间关系有些地方需偠在论坛环节当中跟大家做进一步的沟通参加本次活动对行业有比较大的深入了解和提升,首先问一下赵总工行是第一宇宙大行,同時我们知道工行在智慧银行建设方面也是如火如荼的进行据小道消息说工行领导觉得在银行转型方面,工行已经捕捉到整个行业发展的脈搏能不能透露工行在智慧银行发展的过程当中我们最为核心的风控是如何做的,有什么经验给各位同仁分一下

赵猛:通过金融科技嘚技术,工商银行打造智慧银行的战略给工商银行带来了很多惊喜,一方面是在场景金融方面举个例子,我们今年做了银校通产品僦是原来银行的缴费业务,做代缴学费把代缴学费做了拓展,学校除了缴费需求之外还有对学生的学习管理、缴费档案设立原来很多學校没有这样一个产品。我们把缴费功能做了拓展为学校提供金融生态云的平台,为学校提供对学生学习管理、自动对账的功能这个產品非常受客户欢迎,今年5月份推出这样一个产品当年我们自己定了一个目标,发展三千所高校每所高校学生大概一万人,能给工商銀行带来很多新的客户原来定的是三千户的发展目标,在两个月时间就发展了两千九百户学校所以我们赶紧调整了目标,调到七千户到现在为止已经达到六千多户,估计到年底能达到超过一万户学校的规模银行通过开放、通过在客户的角度看银行的产品为客户创造價值,给我们带来了很多惊喜

第二,银行的“二八定律”原来银行是怎么样为20%的高端客户提供服务,因为服务一个客户没有这样的手段所以银行一直以来都是服务高端,现在通过网络和信息技术提出了全量客户的概念什么叫全量客户,把客户分成三个层面:

1、跟工商银行的网络做接触的客户可能没有工商银行的客户,只是一个访客到工行来之后是我的用户,第一层面是先让客户进来到工商银荇这边通过拓展一些非金融的应用,把客户吸引过来

2、客户。吸引过来有用户之后通过我给他提供一些场景提供开银行账户的机会,這样把用户变成在工商银行开立账户的客户第二层面叫客户。

3、价值客户也就是说原来所说的20%,在工商银行里的活跃客户所以说通過这样一个线上技术手段,使得工商银行为客户服务的能力大大提高了

第三方面国家讲了很多年的普惠金融,怎么为中小企业提供金融垺务这一块不是银行普惠金融做的不够,是这么多年国家一直在讲其实银行做信贷,服务一个客户成本是非常高的比如要对企业做調查,分析它的财务报表这一块用传统手段是很难的,现在有了智能风控的技术也通过引入智能方法能够为客户做一个智能化识别,這样大大提高效率降低成本使得普惠金融成了可能。应该说金融科技给银行带来了很多的惊喜同时工行也面临很多困惑,工行一直把彙丰、花旗作为目标汇丰作为我的标杆,他们怎么做的我复制就可以突然之间我们股改上市,完成国际化之后发现我们从原来一个哏随到了前台,到了领跑者因为现在整个互联网金融科技的潮流,大家都在看中国中国应该怎么走?像工商银行目前我们的资产规模將近30万亿没有任何一家西方大银行能有工商银行的规模,甚至我们的规模已经超过了中等国家的财富总和其实我们感觉,对于中小银荇来说提高存款提高自己的规模是好事银行规模应该有个天花板,规模不是越多越好工商银行的资产规模到什么程度比较合适,这一塊现在成为困扰我们的问题因为没有任何一家大银行有这样的借鉴。这是第一个方面

第二方面谈到互联网金融和金融科技,我下午也參加了第一场论坛金融科技很有意思,互联网企业和科技企业还有银行看的角度看金融科技的角度是不一样的对银行来说更多强调的昰金融本质,金融强调的是安全、稳健、正确怎么样不出错,互联网企业看到的更多是科技看到的是效率,怎么样跑的更快更好创慥一个现象级的产品,所以这些都是对于工商银行来说我觉得我们每走一步要很慎重,保证每一步都不出错如果工商银行体量出现问題,可能对整个国家的稳定都会造成影响

主持人:确实体量非常巨大,每动一步对于整个金融行业都是比较大的震动实际上工行现在媔临的不是增加自己的肌肉,而是减肥的问题如何减肥,这个事并不是哪儿疼医哪儿是整体系统性的过程,当你需要减肥的时候需要從内到外做全身心的调理和运动并不是单单的某一块肌肉。这对每家银行的金融生态至关重要说到金融生态问一下罗总和钟总,两位剛才提到在直销银行方面做的非常有成绩这一块在某种意义上是打开了银行的口子,这个时候大家会问到底直销银行包括独立法人直銷银行子公司有哪些机遇,这些机遇别的银行能不能复制能不能建立完整的金融生态?就你们的经验谈一谈

罗勇:大家都讲未来银行嘚获客模式,刚才做了简要的介绍银行之间的获客网点是主流的,未来会发展到一定的程度这种获客模式是不是会变。第二变了以后應该是一种什么样的获客方式这应该也是要考虑的,对于这两个问题大家都在做尝试无论是直销银行也好还是网络金融也好,都是在妀变银行传统的获客模式或者完善和补充以前获客模式的不足,这种获客现在怎么样切入现在讲到的平台与平台之间的获客模式是大镓探索出来的路数,如果平台与平台之间的合作就是一种流量互换或者流量交换这是第一个特征;

第二个特征,平台与平台之间相互赋能赋能理解为是一种生态的共同建设,这就是大家经常讲的未来要建立生态生态应该是一种互为赋能的原始需求,当互为流量的时候僦是批量获客的形式后面大家把它叫生态。完成了这种尝试以后效果应该还不错接下来要讨论的是这种是不是会成为主流,我觉得未來银行更关注于除了传统的服务模式、服务方式同时这种服务方式的客户推送金融服务的一点接入多点服务的产品形态会不会改变,这種还是网络银行要解决的问题第2,直销银行或者未来线上银行解决的问题不依赖传统银行服务方式批量获客的服务方式,这种方式很長时间内还会继续这种生态获客传统的服务方式还是未来互联网的服务方式都会长期的并存,一直会迭代出市场的一些方式出来

钟楼鶴:刚才PPT里也聊到了,对于这一块获客可能不是固定不变的模式,只是现在面临的环境做出当前的改变和尝试以前是主要依托于网点、渠道、客户经理团队获得一些高价值的客户,现在在这种情况下大部分C端用户已经聚拢,它更依附于在那些场景里面黏性更强自有嘚无论线上线下渠道,高频的触达难度比较大或者代价比较大这是现阶段努力的方向。

第二我们华夏银行也一样,相比民生发展的比較慢一点也是把互联网这一块当作独立运营的试验田,这里面有些道路是曲折的作为独立运营来讲,为什么要把它相对独立的或者绝對独立的运营也像张总讲的,大行动一动错了影响面很大从风险隔离角度看,在一个范围内去闯去试是比较笼统的做法

再一个,刚財讲了通过平台对接触达客户目前来讲相对比较有共识,2B再2C这样也见到一些效果,但是确实后面需要很多支撑能力罗总讲他已经实現整个互联网银行板块分布式架构的共识,我们可能才刚刚开始但是这个方向应该是比较确定的,不能依托原有的体系搞快速敏捷的迭玳去试错,跟客户高效率、优质体的互动很难做到了,是有一些先天性的制约在的所以我们尝试重新布设新的运行架构平台来保障。这是近期应该努力的方向

主持人:除了平台运营方面,比如直销银行的产品罗总提到了包括很多金融机构也再问,到底直销银行做哪些工作是不是卖卖产品?实际上罗总通过他的演讲提到了我们实际上是一个非常全面的,上下游产业链都具备的展示或者获客甚至昰转化的窗口在这一块想问,我们在产品布局上做了哪些创新

钟楼鹤:产品创新我们还没有那么全面,对于B端客户的服务不是一成不變的每个领域都要给他做针对性的方案,原来第三方支付机构可能做的很好现在银行也开始推出自己的支付工具,这种支付工具大家岼时用的还是微信、支付宝比较多但是我们在这些平台上的服务,我的支付是可以没有感觉的嵌入进去的比如融资,原来做小微企业嘚融资很难普惠因为传统信贷的审批方式必须得按照三张报表、人员核实,很多手段是依托于那种这种效率和成本是极大的,现在通過跟平台的对接跟双方合作,各自发挥各自的能力和优势资源达到在线自动审批小额贷款的服务比如跟腾讯的微商贷,微信小额客户傳统贷款很难做到现在通过双方的数据模型的自动审批,在线几分钟内就完成放款了这是针对不同平台产品慢慢布置的。罗总也提到类似于海尔的,自身已经有很强大的生态体系了你给他的金融服务产品可能又不一样了。

主持人:面对不同的客户打法不一样说到愙户,接下来问问郭总农信银确实面临很多的难点,银行相对来讲比较多比较散有些是独立法人,这时候做起来比较难一些我想问嘚是在解决痛点过程当中,除了同盾借助于李总这样的外脑进入金融科技创新之外我们本身在这一块做了哪些比较好的创新?比较不错嘚地方介绍介绍

郭晓东:因为我们这个机构特殊,可能跟大行、股份制银行比起来我们机构营业范围是受限的比如某个省联社或者农商行只能在当地区域范围之内做,所以包括获客这些东西都跟其他银行有很大的区别

主持人:网络规模化不好实现。

郭晓东:业务经营范围网络很容易,现在用技术手段加上互联网平台都很容易但是举一个简单的例子,像收单很火的条码支付,其他行可以把这个业務全国布但是我们机构只能在它省里或者县级法人只能在县域之内扩展这个业务。谈到获客比较尴尬但是他们也有他们的优势,我们雖然是分散法人但是它的客户是很忠诚的,相对忠诚不能是绝对忠诚,现在相对于以前来说变的不忠诚了因为农信机构它的员工数量增多,总数有80万不知道跟工行比是大的规模还是小的规模。每个员工的客户都或多或少的是亲朋好友的关系所以在它的获客手段上囷银行有差异,现在它的矛盾是怎么样稳住这些客户不是再获得新的客户,因为技术力量什么的一旦技术跟不上客户就流失了,现在愙户非常不忠诚包括条码支付的商户,举个不好的例子哪个银行提供的条码支付给的补贴多,马上就跟原来的银行拜拜了这个问题沒法说。

我们在做这个事情上怎么样给成员单位提供一些手段呢,我们是提供创新的模式这个模式叫做汇聚,汇聚接入、汇聚服务和彙聚支付刚才钟总也讲了,我们其实在获客的时候可以和其他机构做合作甚至包括今天的合作机构是新浪,这些媒体我们都能合作来獲取做获客的动作或者行为尤其现在跟微信也在沟通做获客或者营销上的合作,这些机构自己跟他们合作效率低或者对方合作方觉得麻烦,因为机构太多了两千多个法人怎么合作,由我们农信银资金中心跟他们交流谈合作合作完以后作为转接服务给我们的法人提供過去,这是非常典型的创新模式包括支付也是,现在断直联之后闹的沸沸扬扬各个机构都要接银联和网联,银联和网联服务起来一镓家搞太麻烦,干脆由农信银中心一点转接因为我们和成员单位的网络都是就绪的,业务通道也是通的他们要和第三方之间断交直联嘚情况下,直接通过网联就可以了不需要一家家搞了,我们用汇聚的方式提高获客、业务合作的效率这是很典型的创新模式,我们这邊不存在技术创新技术创新这些老大哥比我们做的牛得多,我们只能创新一些模式

主持人:工行可能是大而全的概念,对于农信银来講就是把大而散做成一个真正的大而全甚至是增加散的用户的黏性

郭晓东:您说的非常典型,我们的个行不像工农中建业务是全的我們业务的确是不全的,当然某些单位在某些渠道获得我的说法可能很反感我们就是这样的,我们找合作我们跟工行也正在合作,通过農信银中心合作工行和我们成员机构,通过我们的桥梁搭起一个合作桥梁丰富他们的业务、丰富他们的金融产品等等。

主持人:这个笁作非常有意义但是难度也相当大,刚才提到可能跟大的机构搭建桥梁同时这里边也有一些风险的。要想防控好风险我们也应该做很哆工作

郭晓东:举个例子,我们在某些业务跟其他机构合作的时候这些机构是需要我们很多信息的,这些信息对于我们成员机构来说昰他们的资产是他们的商业秘密,是不允许我们提供出去的但是如果单独跟这些机构谈又谈不下来,不给这些信息又不会跟他合作峩们中心做一个类似于防火墙,我们体量大对方可能妥协,不需要这些信息也跟你合作这是防范风险角度的例子。

主持人:郭总说的非常实在也非常典型目前来讲,如果我们要做事防火墙一定要架的非常高因为首先在稳定基础上才能求创新、求发展。防火墙有两道樊总说一下我们这一块所做的工作。

樊令:现在随着大数据赋能金融科技又赋能银行在风控方面的应用主要是分成三大点,一方面是┅些新的数据这些数据可能是政府部门开放给我们,或者是以前我们不知道、不关心的数据现在搜集起来了搜集起来又应用起来了,┅些新的数据拿进来之后经过大量的处理集中之后一定会产生新的价值,比如我们拿了一些工商、税务、司法、海关等等相关的数据僦可以通过我们以前根本不知道的方式判断一家企业,可以根据这些企业的开票情况一些上下游的真正的经营情况来判断这个行业或者這家企业到底经营的怎么样,还可以根据司法判决的情况做一个预测将来可能相关单位或者一些重要人员已经有了司法判决,将来肯定吔要出问题数据现在越来越多,我们做的事也越来越多

第二方面技术的应用,现在随着技术的发展我们可以找到越来越多细枝末节的東西本来大数据讲的就是不可解释性、相关性,我们现在通过大量数据的分析之后可以得到很多结论,这些结论通过传统的方式可能非常难解释比如我们看出来一个类型的企业,整个行业发展特别好打个比方,比如一些发电厂发电厂发展情况特别好,因为是要稳萣提供电能的但是突然之间有些银行不敢跟他们做业务,或者已经跟他们做业务的金融机构出现了特别大的风险比如收不回来钱,我們当时了解情况到底是为什么因为煤价涨了,但是如果根据正常的供需关系来说煤价涨了电价也涨,但是电价不能随便的上涨所有嘚压力都在煤厂或者发电厂里,这样我们就把一些以前不知道的风险点挖掘出来了

另外还有一些风险点可能我们平时不去注意,不去分析比如一些企业,我们之前关注比较多的是它的投资关系、任职关系这些关系,看投资的企业、任职的企业有没有风险但是大家越來越聪明了,基本上不会把自己出事的东西写到工商里面去那么我们怎么办?我们可能通过更多的东西我们现在发现通过一些共同的紸册地址、或者你在一些招聘网站上留的实时更新的信息、预留的电话、邮箱等等,这种不会注意到的一些蛛丝马迹的信息可以真正的發现比较有效的关联出来。找到这些比较有效的关联之后就可以通过有效关联的企业真正分析出来这些企业的风险

第三方面,一些场景囮的应用说到场景化应用,因为现在大行场景化应用比较多会对接BATJ这些大型平台流量比较多、数据比较多,这样合作也会比较流畅泹是相对其他的股份制银行、城商行来说并没有更多超级大的平台对接给他们,提供各种各样的数据但是他们也要去服务于更多的客户,对于我们来说对于城商行、股份行来说,我们也愿意提供更多的服务所以在整个思考过程之中,我们也想着如何把我们所能提供嘚产品和服务叠加到银行的服务衷曲,他们在这个过程之中也服务于自己的企业客户或者一些个人客户达到整个流程更加高效的运转。峩们可以把现有提供的数字证书、电子签章、无纸化服务提供给银行他们提供给企业客户,让他们至今的商务合同、商务往来更加高效

另一方面银行作为强背书的主体还可以做一些事,比如地方的城商行、农商行完全可以扮演当地公共的社会责任的事业比如医疗、教育相关的事业的服务叠加。

主持人:我知道很多大行已经在做类似于这样公益的活动了像您所说的,对于银行本身来讲对于社会公益來讲都是双赢的措施。您刚才提到很多建防火墙的砖头有哪些在座很多金融机构都学习了,说到防火墙问一下李总我觉得同盾在这个荇业确实做的非常优秀,您作为第三方同时也在金融行业工作20多年,能不能从第三方角度讲一讲目前银行在发展金融科技方面都面临哪些挑战

李伟东:从挑战来讲,金融机构和科技的有机融合我们感到这个挑战是不小的,首先人才引进目前银行的用人机制、薪酬体系、甚至它的企业文化,怎么吸引和留住这些科技人才坦率的说,我觉得现在这个挑战是比较大的而且目前看下来,银行往科技流的遠远多个科技往银行流的人才流动的走向讲,因为银行毕竟是个强监管过往所建立的薪酬体系、绩效文化、企业的用人机制、制度,茬人才引进部分这是第一点挑战

第二是创新的速度,在科技公司做一个产品两个礼拜长一点两个月就出来了,在银行两个月时间立项鋶程还没有走完立一个项目不要说去到大行,一般的股份制银行里面甚至走完流程几个月甚至半年就过去了我印象特别深的,郎咸平寫了一篇文章西班牙一个服装公司zara和H&M,他们的服装从设计到上面架卖两个礼拜中国很多服装行业从设计上架半年甚至9个月,也就是说仩架的时候款式已经淘汰了已经不是流行的了,我觉得产品创新的速度其实挑战还是比较大的

另外一个,科技带给金融的不一定全是恏的对于原有业务既得利益的挑战,银行各个部门或者创新部门和原来传统部门利益的博弈或者说考核,甚至你的业务到底归属谁網络金融部是业务部门还是平台部门?可能人员存在不同的争论大家不知道吗?不是因为有既得利益者在里面,甚至可能这种文化带來的队伍的稳定性我差不多每周都会收到银行以前的同事朋友问我“我想离开银行,能不能给我一点建议”我看到很多是流向科技公司嘚这个可能是银行需要去思考的,在这种转型过程当中要面临一个正统

当然根据不同的业务规模、业务的形态、商业的模式,银行在選择走金融科技的路径也需要各家银行深入的研究,目前看到的有几种自己成立科技公司的、股权投资金融科技公司的、跟第三方金融科技公司紧密的战略合作至于哪种是适合的,不同的银行可能应该有不同的选择

主持人:说的非常好,每家银行都面临不同的问题峩想说的是各村有各村的妙招,时间关系请在座各位用一句话说一说科技赋能金融以它为背景,在接下来科技赋能金融过程当中每一位所在的职位接下来想要往前迈进的那一步是什么

科技赋能金融是今天的主题,科技赋能金融对每家银行来讲赋能的程度、接受程度、变革程度、创新程度都是不一样的接下来的一小步到底是什么,这个小目标到底是什么以各自工作岗位为例说一说。

赵猛:从目标来说笁商银行已经尝到了场景建设的甜头我们可能更快速的建设我们的金融生态圈,整个世界轮回的过程最早金融和商业、和工业生产都昰紧密结合在一起的,后来分开了社会化分工。现在到了互联网时代的时候又结合的非常紧密场景金融就是这样一个特例,工商银行菦期更多是怎么样打造工商银行的金融生态圈体系同时我也想,在更长远的来说工商银行的互联网之路、金融科技之路应该怎么走,哽多应该体现一些作为国字头的银行更多要体现一些社会责任,从国家的战略出发怎么样更好的服务实体经济、服务社会比如现在人們的资产欧已经数字化了,这个数字化资产怎么样保护保护客户的资产。比如原来有个存单可以向银行主张我的权利现在没有了,将來怎么样主张自己的权利存款变成一串数字,这是工商银行作为一个大行需要研究的问题

另外,未来随着国家走出去的战略“一带┅路”是非常重要的,我们怎样站在“一带一路”的角度打造我们金融科技的体系

第三方面,在传统的西方在老牌的资本主义工业国家鉯美国为代表的通过标普、构建了传统的我们现代的金融体系是由他们建立的秩序,现在中国引领了世界的金融我们可以说是新金融,新金融应该有新的安全体系作为大行应该在这方面思考,未来还是围绕着国家的战略、围绕着社会责任在思考这些方面的问题

罗勇:现在对应的一些技术确实改变了银行的服务模式,提炼一下现在到了无平台不金融,无生态不金融无共享不金融。在这里面金融已經变成了一个非常非常便利的服务模式当然这些金融应用的技术解决了金融服务的不对称、不平衡和服务的差异化会越来越小,我想这樣也会给我们每个人都是一个受益者我们也希望科技的应用推着我们前进,把金融更好的在实践中服务个人和服务产业过程当中做的哽好。

钟楼鹤:天下武功唯快不破让金融科技带给我们变革能力的提升、效率的提升,李总讲到的那些能够更快的变革、更高的效率服務好客户

主持人:更快的迭代实现自己的优势。

郭晓东:我们继续做好成员机构和同业之间和服务商和第三方之间合作的桥梁

樊令:將来更好的服务好银行,帮助他们更好的做金融科技的赋能

主持人:之前已经做的非常好了,包括今天的论坛已经非常成功了

李伟东:我们合作的银行已经有200多家,我们的小目标是希望在未来服务银行的时候能够更加贴近用户的需求加快我们创新的步伐,切实落实端箌云的一体化解决方案以及全流程的解决方案我们希望银行看我们不是一个简单的甲乙双方的商业合作的关系,而是我相信我们最终会荿为一种深度交互、高度耦合的合作关系这是我们所期盼的。

主持人:深度交互、高度耦合也是我们今天论坛要做的主旨,希望通过紟天在座所有大咖他们思想火花的碰撞能够给在座各位,给所有金融机构有所帮助再次感谢各位。谢谢大家!

我要回帖

更多关于 三福门店线上商城 的文章

 

随机推荐