宜人贷：金融智能化，AI中台全面助力新金融

随着人工智能、大数据、云计算、区块链等新技术的创新发展,金融产业链布局与商业逻辑本质正在重塑,金融业数字化转型已进入快车道,迎来了转型的契机。

企业数字化旨在利用数字化技术改变企业业务模式,优化生产过程以及寻求新的商业价值。但能够做到真正数字化的企业并不是很多。那么在数字化的征途上,企业都需要做些什么呢?宜人贷来告诉你。

从数字化到智能化

企业首先要做的事情是数据连接,也就是进行数据的收集、整理,以及标准化和统一化的数据操作,形成统一的数据平台。进而基于这些数据去进行分析,制定数据指标,再基于这些数据指标进行一些挖掘和洞察,最后依据数据的洞察做决策。

智能化赋能方向

智能化其实想想已经离我们并不是那么遥远了,在很多领域我们都有一些智能化的赋能和应用。可以分为两个维度:

从一个横向的维度来讲,有一些通用化的AI技术,比如说计算机视觉(CV)、还有自然语言处理(NLP)。还有声学处理,这样的一些通用化的AI可以应用在各个领域。从垂直的角度来说,企业可以对垂直领域的数据进行专门的分析挖掘。比如企业可以深入某一个营销场景,做一些业务探索等。

这两个维度结合,就可以组合出各种各样的智能化赋能。

第一大类赋能就是智能化的流程管理,比如智能运营、金融企业里的风控、运营过程中的一些业务助理,包括底层的技术运维等等。

第二大类就是我们非常熟悉且讨论很多的智能化精细营销。例如精准推荐、客户画像、客群分析,还有智能客服等等。

第三大类是智能化决策领域,这个领域里包括智能顾问、知识图谱,还有用人工智能技术进行报告分析并预测趋势,最后辅助企业做决策。所以智能化赋能已经走进了企业的日常研发工作流程。

企业进行智能化建设的痛点?

1、实施过程比较复杂:研发环节比较多、流程重复、以及缺少过程的固化、优化与自动化,业务响应缓慢。

2、部署维护困难:模型研发与部署割裂,缺少统一的运行、监控平台,以及更新维护机制。

3、缺少反馈与更新:生产模型缺少持续的数据反馈,导致模型性能随时间偏移,难以更新。

4、模型重复建设问题:"烟囱式"开发,目标重复、过度重复,缺乏资产复用与能力沉淀。

5、高投入低产出:项目建设相对缓慢,投入高,收效低,完成后应用范围小,无法扩大。

6、研究缺乏管理:缺少统一标准,研究力量分散,资源利用率低,AI资产缺乏管理,易流失。

针对这些痛点,企业将全面运用数字化工具,来帮助企业获得转型升级。宜人贷建议企业以科技创新为发力点,基于金融行业需求,创造出更多更具价值的科研成果,促进现代信息技术与金融业务实现实质性的融合。