
AI和大数据为金融科技插上腾飞的翅膀
人工智能和大数据越来越多地出现在各类行业会议和研究报告之中,而直销银行、网络借贷、众筹、智能投顾等新兴金融服务模式的不断涌现,让人们更加确信,人工智能和大数据技术将对传统金融行业产生更加深刻的影响,这种影响不仅关系到金融行业的每一个从业者,也关系到已经离不开金融服务的广大用户。
“AI和大数据可以为金融机构打造跨越全业务的智能决策引擎,为金融科技插上腾飞的翅膀。”5月18日,掌众集团首席技术官惠天舒在“掌聚你我 众享科技”战略升级发布会上为业界展示了人工智能和大数据技术在金融行业的最新应用。
■ 科技解决传统金融三大挑战
金融科技近年来实现爆发式增长,主要归功于数据技术的进步显著提升了金融服务效率,并改善了用户体验。但事实上,传统金融仍然面临着诸多问题。在信贷领域,传统金融机构面临着风险排查手段单一、有效数据源缺乏、业务扩张困难三大挑战,在金融科技不断发展、用户需求不断提升的背景下,解决这三大挑战刻不容缓。惠天舒指出,金融科技可以有效解决这些问题:通过搭建自动化大数据风控体系并利用人工智能不断完善和优化现有体系可以建立起更加高效和具有针对性的风控体系;通过挖掘网络轨迹、社交、电商消费等弱特征数据,与第三方数据厂商联合建模则可以解决数据源的缺乏问题;而全自动实时风险评估和自动化决策则能够大幅节约成本、提升效率,快速实现业务扩张。
掌众集团从成立开始就建立了纯线上的业务体系,完全依托大数据和人工智能技术搭建了风控体系、产品和用户运营体系。“掌众集团旗下的互联网借贷产品采用纯线上移动端自动化流程,获客、贷前审核、贷中监管、贷后管理全部依靠数据技术实现。”惠天舒介绍,掌众集团通过海量数据获取、数据自动化流转、机器学习、自动决策,实现了数据流自动化转变为价值流的目标,“这极大地提升了效率,几百人的团队可以轻松服务几千万甚至上亿的用户”。
事实上,加大大数据和人工智能技术投入已经成为金融行业的共识。普华永道《2017年全球金融科技调查中国摘要》表明,在9项潜在的新科技投资项目中,分别有83%和50%受访金融从业者选择了大数据分析、人工智能,高居前两位。不过,与“停留在数据的整合和管理、提供数字化客户服务体验阶段”的金融机构相比,“金融科技公司已着眼于更前沿的科技,相关的解决方案不仅旨在提高客户服务质量,也有助于提升效率、降低成本、强化安全性,使流程更灵活”。这也使得很多金融机构愿意与科技公司开展合作。
■ 赋能是金融科技公司的使命
“金融科技公司和金融机构各有所长,加强合作才能提升行业效率,为用户创造更加美好的金融体验。”据惠天舒介绍,2017年,掌众集团依托大数据风控以及云计算能力在业内首创提出基于大数据风控的金融云平台,让资金、技术、客户、数据、场景方有效协同,已经为数十家银行和企业客户提供了高效的服务。当天的发布会上,金融云升级迭代为掌众云,效率更高、用户体验更好,延续了开放的理念,开启了该公司金融科技赋能的新时代。
掌众云的背后是强大的技术实力支撑。“掌众集团坚持技术驱动的发展模式,始终把金融科技能力视为核心竞争力。”惠天舒介绍,掌众集团的研发团队覆盖全国7个核心城市,其中聚焦大数据和AI领域的人员占比达到37%,这些前沿技术的探索在掌众集团旗下各类产品中得到了实践验证,是高效和可靠的。
目前,掌众集团已经搭建了完整的大数据和AI技术体系,能够为各类用户提供稳定的支持,而赋能传统金融也被掌众集团视为实现自身价值的最佳途径。“我们愿意开放掌众的技术和经验,助力更多金融机构降本提效。”惠天舒称,期待与合作伙伴一起打造一个更加开放和共赢的金融新生态。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15