AI+金融,微眾銀行如何利用AI+服務機器人助力小微企業(yè)
AI如何在行業(yè)應用中落地是所有從業(yè)者共同的難題。而金融領域因其復雜性與高風險,應用更面臨天然的挑戰(zhàn)。作為國內首家互聯網銀行,自創(chuàng)辦之初,微眾銀行就定位于服務小微企業(yè)和普羅大眾,以“讓金融普惠大眾”為使命。幾年來,微眾銀行基于AI技術持續(xù)引領行業(yè)發(fā)展,在多個層面不斷助力小微企業(yè)。
發(fā)展普惠金融,服務小微企業(yè),最難的就是因數量分散而龐大且缺乏抵押物、擔保體系不健全等原因造成的服務成本高。在這方面,微眾率先將“AI+服務機器人”應用于實際業(yè)務環(huán)節(jié),目前已經覆蓋“業(yè)務咨詢、身份核驗、資料審核、操作放款”等業(yè)務全流程。通過領先的AI技術,實現無人化智能化金融服務,解決人工服務面臨的系列難題。
基于自研的自然語言處理引擎和語音引擎,微眾AI的智能客服機器人經過億級對話數據訓練,相較傳統(tǒng)機器人“智商”高,“情商”更高?？梢栽凇罢Z音識別-意圖理解-單輪/多輪對話-語音輸出”全流程發(fā)揮價值。同時通過情感分析判定用戶情緒,大大提升了服務品質。目前,微眾銀行98%的客戶問題由智能客服機器人提供7×24小時的解答,而且用戶滿意度頗高。
而在客服與客戶對話過程中和對話之后都要對對話質量進行檢測。傳統(tǒng)方式下,成千上萬的對話錄音只能采取人工抽檢的方式,微眾AI的“語音智能質檢”則利用自研的語音識別加質檢機器人,對全量對話錄音進行多維度自動分析、打分并生成詳細質檢報表。
風控是金融服務最重要的一環(huán)。對此,微眾AI打造了“風控對話機器人”。通過智能策略的制定,在和客戶對話的過程中發(fā)現蛛絲馬跡,辨別對方是否是在進行欺詐。楊強教授將這一套系統(tǒng)稱為“開放空間的AlphaGO”,因其可以根據不同反應衍生多種應對措施,最精準定位問題所在。
“從需求出發(fā),回歸業(yè)務價值是微眾自研AI的核心?！睏顝娊淌谠缡钦f。通過這一套AI機器人組合拳,微眾銀行真正實現了讓客戶從咨詢到申請到借款全部在線完成,無需線下開戶,無需紙質資料,最大化解決小微企業(yè)貸款難流程慢的難題,助力企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。
AI+大數據,微眾銀行基于聯邦學習的思考與實踐
然而在AI實際運用與落地中,因為現實的復雜性面臨著很多挑戰(zhàn)。比如怎樣對抗干擾,如果對方面部是合成的,該如何應對;比如人們理想狀態(tài)的“大數據”并不存在,行業(yè)的實際狀況是存在著大量的“小數據”和“數據孤島”;比如數據的安全、隱私、合規(guī)等問題一直存在,歐盟就在2018年5月25日正式實施了史上最嚴的個人數據保護條例GDPR(通用數據保護條例),而在2019年1月21日,谷歌公司就成為依據此法遭高額處罰的首家美國科技公司,被罰款5000萬歐元……這些問題都讓AI落地和持續(xù)發(fā)展舉步維艱。
面對這些難題,微眾銀行AI團隊提供了一種新的思路,“聯邦學習”(Federated Learning)。
聯邦學習顧名思義,就是搭建一個虛擬的“聯邦國家”,把大大小小的“數據孤島”聯合統(tǒng)一進來。他們就像這個“聯邦國家”里的一個州,既保持一定的獨立自主(比如商業(yè)機密,用戶隱私),又能在數據不共享的情況下,共同建模,提升AI模型效果。
本質上,它是一種加密的分布式加密機器學習技術,也是一種共贏的AI新范式,它打破了山頭林立的數據次元壁,盤活了大大小小的“數據孤島”,連成一片共贏的數據大陸。
目前微眾銀行已經將聯邦學習應用于企業(yè)風控、城市管理、語音識別引擎等領域。通過聯邦學習,小微企業(yè)風控模型區(qū)分度顯著提升,貸款不良率下降。傳統(tǒng)的城市監(jiān)控設備管理面臨標簽數量少、數據分散,集中管理成本很高且模型更新和反饋存在離線延遲情況,聯邦學習讓監(jiān)控終端進行在線模型更新反饋,無需上傳數據,且對模型提升率高達15%,模型效果無損失,為城市管理帶來新的解決思路。
AI生態(tài)下一站,微眾銀行持續(xù)推動技術落地,推動行業(yè)生態(tài)繁榮
除了上面所提到的,微眾銀行還在包括AI精準營銷、資產管理等多個金融場景進行成功實踐。
與其他行業(yè)不同,金融行業(yè)產品屬于典型的高價值低頻次產品,這產品的用戶決策和購買的路徑長,傳統(tǒng)的廣告投放形式以媒體采買為主,很難在實現精準定向的同時過濾不良用戶,最終導致廣告投放的收益低于傳統(tǒng)的線下營銷渠道。此外,常規(guī)媒體投放方式僅能優(yōu)化前端數據,難以獲取更高質量的后端轉化。微眾銀行率先于業(yè)內推出面向銀行內部以及合作伙伴的AI營銷解決方案,通過長鏈路優(yōu)化技術,實現高值低頻產品的長鏈營銷和長效轉化。
目前微眾AI營銷解決方案已應用于不同的金融細分領域,包含保險、貸款、銀行等業(yè)務場景。根據落地案例數據顯示,引入微眾AI精準營銷解決方案后,廣告前端點擊數據提升50%以上,同時后端廣告效果顯著提升:用戶留資成本下降96%,新增貸款核額數億元。而針對某付費類新聞資訊App,應用AI智能推薦模型后,人均閱讀時長提升22%,新聞點擊率提升11%。
此外,通過新型另類大數據和機器學習技術,微眾銀行還研發(fā)新一代AI驅動的智能資管系統(tǒng)。這些都不斷助推微眾銀行業(yè)務創(chuàng)新,使其金融服務覆蓋面不斷提升,貢獻社會價值。
在代表中國最高水平的華人頂會主席圓桌論壇上,楊強教授也與微軟研究院常務副院長周明、前中國科技部副部長馬頌德、騰訊AI Lab & Robotics X主任張正友、國際機器人與自動化大會ICRA2017主席陳義明等一通探討了未來AI的發(fā)展,大家一致認為中國在AI方面的應用一定會是全世界規(guī)模最大的,前景非常好,但在基礎研究方面仍需持續(xù)努力。
AI技術的進步與生態(tài)的建立不是一朝一夕的,此前,為了推動行業(yè)生態(tài)的建立與繁榮,微眾銀行AI團隊發(fā)布了FedAI生態(tài)系統(tǒng)(Federated AI Ecosystem),并通過開源聯邦學習框架FATE(Federated AI Technology Enabler)的形式,吸引更多的從業(yè)者參與開發(fā)和推廣數據安全和用戶隱私保護下的AI技術及其應用。
楊強教授表示,為了推動開源項目全世界有志之士的積極參與,目前FATE系統(tǒng)已經捐贈給Linux Foundation。同時,微眾AI團隊還同時在推動建立聯邦學習IEEE國際標準和國家標準,希望通過技術標準讓機構和機構之間交流有共同語言,更好地融合與推進全行業(yè)進步。
我們相信,未來隨著更多企業(yè)、學者的加入,用自己積淀的數據與技術實力,共同構建一個更安全、更高效的AI大數據生態(tài),最終反哺自身的業(yè)務,實現產業(yè)升級。這或許就是AI生態(tài)的下一站。
