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人工智能在消费金融场景的应用

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消费金融的三大难点是营销获客、场景获取、风险管理,其中营销获客作为消费金融用户的连接窗口,在互联网时代背景下,营销获客成本不断高企,更是成为难中之难。场景获取可以触达更多的场景用户,通过更为精细化的场景发展,可以更加低成本高效率的消费金融展业。风险管理是消费金融的核心管理,也是管理的核心。在数字金融时代,人工智能技术的深度发展,可以为消费金融的难点突破助力。

1、智能营销

随着人工智能技术的发展,“互联网+”时代逐渐升级为“智能+”时代已是不争的事实,面对突然崛起的智能科技,各行各业都在寻找下一个时代入口,自然向来洞察市场前沿的营销人也不例外。消费金融的智能营销是通过人的创造性、创新力以及创意智慧将先进的计算机、网络、移动互联网,物联网等科学技术的融合应用于消费金融品牌营销领域的新思维、新理念、新方法和新工具的创新营销方式。通过人工智能技术,可以通过用户画像和大数据模型精准找到用户,实现智能营销、精准营销,有利于降低消费金融获客成本,提高精准营销效率。

消费金融的智能营销,也是营销从1.0到4.0发展的时代必然,营销1.0时代处于卖方市场,产品较少,主要以产品销售为中心;营销2.0时代将营销从产品中心转移为消费者为中心,,产生的背景是市场权利从卖方转移向买方;营销3.0时代主要是情感营销时代,以媒体的创新、内容的创新、传播沟通方式的创新去获取目标受众,该阶段营销较为普遍的理论为,精准营销、网络营销、口碑营销等,讲究运用互联网技术进行传播的数字营销的“技术流派”。智能营销(Intelligent Marketing )处于营销4.0时代,主要是以消费者无时无刻的个性化、碎片化需求为中心,满足消费者动态需求。

2、智能风控

人工智能在风险控制方面发挥着巨大的作用,机器可以从海量的交易数据中学习知识和规则,发现异常,比如防止盗刷卡、虚假交易、恶意套现、垃圾注册、营销作弊等行 为,为用户和机构提供及时可靠的安全保障。在欺诈上,借助于深度学习和图像识别技术,自动通过智能识别身份,并进行年龄、性别、状态、心情等的智能判断,准确率可达95%以上;通过OCR技术,信息录入、边缘检测、LSTM中文分类、最后输出正确结果,识别用户;在海量级节点间建立连接,通过社交关联、客户行为、图像处理、文本挖掘等,智能识别欺诈图案。

以拍拍贷魔镜智能风控定价系统为例,基于其百亿条数据的积累,包括征信数据、消费数据、设备数据、社交数据、行为数据及其他数据,通过大数据技术和机器学习技术建立模型,然后对于每一笔借款,得出风险评级以反映逾期率预测,最后基于风险评级的定价,以保证收益与风险的匹配,达到风控定价的效果。

3、智能客服

在消费金融客服中,客户咨询的问题大都是重复性的,而且往往限定在不多特定的领域内,这些特点使其成为自然语言处理和智能客服机器人的极佳选择。通过智能客服机器人(智能客服机器人可以每周7*24小时不间断服务,服务质量可控、不知疲倦、没有暴力催收等优势),智能搜索知识图谱、高效解答客户疑问、发掘用户的深层需求、解释和推荐产品、还能带来销售转化。

智能客服可以解决用户的大部分问题,在确定答案的时候可以直接回答,在不确定时把可能的答案提供给人工客服,由人工客服判断选择最佳答案发送给用户。这样有利于提升了客服效率和用户体验;同时降低人力成本。

4、智能催收

随着国内消费金融市场的快速扩张,以及市场竞争日趋激烈,大量的信用卡、P2P、消费金融、小额贷款等逾期账款开始涌现,这些机构的崛起让清收行业新增大量“小额分散”的案件,传统点对点的清收模式很难适应,由此,行业亟需更合规、更高效、更具性价比的工具。

人工智能拥有深度学习、信息挖掘、策略研判、生成处置档案等能力,可以颠覆传统清收方式。首先,其可以保证绝对话术规范,规避语言行为暴力;其次,可以帮助释放大量短账催收人力,使企业实现零成本扩张;第三,在有效时段内,还可以实现全覆盖、不间断工作,突破原来人工作业等待久、失误多、有时间断点的局限。

近日,苏宁消费金融公司将其具有自主知识产权的智能催收系统与科大讯飞的智能语音催收机器人直接对接,成立智能催收实验室。智能催收实验室将收集海量真实语音库,不断通过机器智能学习建立智能语音催收模型,通过灵活的流程和策略配置,训练智能催收机器人与客户展开实时、连续、良好的“人机对话”,起到接近人工语音催收的实践效果。同时,在复杂场景问题的处理上,智能语音机器人也实现了与人工催收专家无缝衔接,实现了机器学习的不断成长和进步。

本文系未央网专栏作者程雪军发表,属作者个人观点,不代表网站观点,未经许可严禁转载,违者必究!

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