51信用卡亮相Money20/20大会 展示中国Fintech实力
【摘要】以科技之力助推银行发展。
11月14日,首届Money20/20中国大会落户浙江杭州,汇聚了全球金融科技界最具权威的领导者、最具远见的投资者、最具潜力的创业者以及最具颠覆性的创新者。作为浙江金融科技第一股,51信用卡(2051.HK)CTO郭威受邀出席大会,分享了公司在与银行合作中独特的金融科技价值输出体系,并发布了两套独立研发的大数据解决方案。
图为51信用卡CTO 郭威
Money20/20全球金融科技创新大会,是全球规模最大的支付、金融科技以及金融服务领域创新大会。大会主办方Ascential集团首席执行官Duncan Painter表示,中国如今在全球的金融科技行业占据领先地位,本届中国大会将打造完美平台,让中国金融科技行业领军人物和国际革新者相互交流。以国际视野深入中国,探讨中国与全球的金融科技趋势话题,启发中国乃至世界金融产业未来的无限可能。
据悉,浙江省委常委、杭州市委书记周江勇、浙江省人民政府副省长朱从玖、中国人民银行科技司司长李伟、中国互联网金融协会会长李东荣等政府领导莅临本次大会并发表致辞。51信用卡是浙江金融科技行业首家上市公司,CTO郭威也受邀在大会上发表主题演讲,展示公司在fintech方面的技术创新能力,同时与国内外金融科技领域的领导者、投资者、创业者等一同探讨全球金融科技的发展趋势和特征。
朱从玖在会议上致辞表示,浙江省已经把数字经济作为壹号工程,并有一系列的部署:数字产业化发展引领区,数字化转型的示范区,数字经济体制机制创新先导区,数字科技创新中心,新兴贸易中心,新兴的金融中心。这都是浙江要围绕数字经济发展的一些重要的内容,已经摆到浙江经济发展的主流的通道上。
银行业转型面临营销和风控挑战
近年来,随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展和普及,当今世界已经进入到一个快速发展的数字化时代,现代金融业具有明显的数字化特征。
在数字化时代,银行业的转型升级尤其面临着营销和风控两个层面的难题。
在营销层面,传统银行业的营销获客以线下为主,通过柜员窗口和广告推送等面向客户宣传的营销方式一方面获客成本相对较高,另一方面获客率低,且可能存在无法深度挖掘用户全生命周期价值等问题。银行在大数据筛选和应用上,不一定能准确掌握用户信息和行为偏好,容易存在千人一面的问题,难以根据用户需求定制个性化产品和服务。51信用卡CTO郭威指出,目前银行业在大数据营销上还处于“互联网化向智能化过渡”阶段。
在风控环节,过去银行主要使用评分卡机制,在业务中主要依赖服务对象有无工资流水、征信报告、社保证明等强特征数据。其变量相对单一,且风控模型的迭代周期较长。而随着生产技术的变革和经济发展方式的转变,已然从需求层面对金融创新产生深刻的影响,传统的风控策略和模型迭代效率已无法匹配当今金融业务的发展速度。
中国人民银行科技司司长李伟表示,新形势下,金融业转型升级是适应生产力发展规律的必然要求,金融科技创新运用机器学习,海量数据处理,智能合约等技术,引领全方位的变革,推动交易流程不断优化,服务群体持续扩展,资金融通成本进一步的降低,不断增强金融机构核心竞争力为金融业转型升级持续赋能。
02 以科技之力助推银行发展
与银行业在大数据营销和大数据风控方面的进展相比较,51信用卡作为一家兼具科技与金融双重属性的公司,在大数据应用层面具备独特优势,已独立研发了“费马”全生命周期营销解决方案和“光锥”风控大数据解决方案,在支撑自营业务的发展外,可帮助银行解决在营销和风控层面的痛点。
据郭威介绍,“费马”的灵感来自于科幻小说《你一生的故事》,阐述的是从出生开始就可以预测未来一生的发展演变过程。51信用卡研发的这一套全生命周期营销解决方案的亮点就是可以凭借技术的力量,尽可能准确预测用户的全生命周期的需求,实现用户金融需求的深度挖掘,并提供从原点到全生命周期的全链路营销方案。
在第一阶段,“费马”主要围绕渠道投放进行用户的首次转化。依托大数据技术展开渠道价值量化和精准实时调控,并通过渠道追踪、意图识别、实时计算等步骤,帮助完成用户的首次转化;
在用户完成注册激活过程中,采用自研渠道追踪、意图识别引擎对用户进行首次转化优化,在注册激活后,仰仗短文本挖掘、用户行为挖掘等51信用卡独有的人工智能技术,充分挖掘用户特征,描绘用户画像,进而实现智能触达和精准营销,完成用户全生命周期价值的挖掘。
据悉,该营销方案已实际应用于合作银行,帮助该银行发卡量从此前3年累计10万张提高到了单年28万张。
另外,51信用卡开发的“光锥”风控大数据方案,则主要针对消费金融时代,强变量缺失、大量依赖弱变量的背景下提出;在新时代,传统风控方案在数据源、模型开发和上线过程都存在痛点:其中在数据源方面,存在多而分散、数据更新快等特征,随着时间变化会呈现光锥状;在模型开发环节,风控需要实时授信,但离线的变量挖掘和模型的实时开发语言差异大;在模型上线过程中,存在分析决策链路长,但需要快速迭代等挑战;而“光锥”则主要针对上述问题提供了整套大数据解决办法。
郭威表示,“光锥”具备订单级别快照的时间分片、离线实时数据源统一、统一变量开发引擎、模型一站式解决方案、实时的回溯仿真决策等核心能力;其中最重要的创新在于离线和实时数据处理的统一,这是大数据应用领域的核心难点。“光锥”是业界领先的大数据实时处理在金融领域的创新实践,可大幅提高大数据时代下消费金融风控整体迭代效率,对比传统3-6个月的模型迭代周期,“光锥”的大数据解决方案可在3-15天内即完成风控模型从变量开发到上线的全过程。
未来金融世界的生态演化,需要全球金融科技企业的参与和创造。郭威认为,金融本就是完全基于数据的行业,而消费金融、普惠金融的发展扩大了金融业务的外延和内涵,同时对数据的应用也提出了更大的挑战。“金融本身的严谨和规范性造成在金融领域应用大数据和人工智能技术的步伐并没有电商或者广告等互联网行业那么敏捷,未来通过大数据和人工智能助力金融依然有很大想象空间。”
金评媒
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