騰訊云服務(wù)金融的“加減乘除”法

雷鋒網(wǎng)報(bào)道，隨著金融云在金融行業(yè)的廣泛應(yīng)用，價(jià)值日益得到體現(xiàn)，云上金融已經(jīng)成為了廣泛的共識(shí)。在9月6日召開的2018朗迪金融科技峰會(huì)上，騰訊金融云總經(jīng)理胡利明分享了如何在云端構(gòu)建智慧金融的相關(guān)話題。

據(jù)他介紹，中國的智慧金融發(fā)展可以劃分為四個(gè)階段。

• 2000年到2010年是第一階段，國內(nèi)正在如火如荼地構(gòu)建金融的基礎(chǔ)設(shè)施，并推動(dòng)電子化、信息化；

• 第二階段是金融科技化，隨著云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)興起，金融行業(yè)也越來越多采用云和大數(shù)據(jù)的技術(shù)。利用規(guī)則引擎、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)去改造和重新打造部分業(yè)務(wù)流程環(huán)節(jié)。但值得注意的是，在這個(gè)階段，數(shù)據(jù)的來源以及場景是相對割裂的；

• 第三個(gè)階段，很多金融機(jī)構(gòu)正在構(gòu)建AI平臺(tái)，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)去重塑各個(gè)業(yè)務(wù)的環(huán)節(jié)，并且開始貫穿。跨企業(yè)數(shù)據(jù)生態(tài)開始建立，跨企業(yè)的業(yè)務(wù)場景合作也越來越多；

• 第四個(gè)階段則是較為理想的階段，“每個(gè)金融機(jī)構(gòu)都有自己的金融超腦，貫通各個(gè)業(yè)務(wù)的場景，而且能夠自我演化。每個(gè)C端的客戶都擁有一個(gè)金融AI顧問。”

當(dāng)前，大部分金融機(jī)構(gòu)都處在第二個(gè)階段向第三個(gè)階段演進(jìn)的過程中。而在智慧金融的發(fā)展過程中，行業(yè)實(shí)際上還面臨著四個(gè)挑戰(zhàn)。首先就是獲客問題，現(xiàn)在營銷廣告滿天飛，競爭激烈，獲客難、留客難是個(gè)非常困難的問題。第二，在互聯(lián)網(wǎng)上進(jìn)行金融業(yè)務(wù)，面臨著黑產(chǎn)、欺詐，還有償還風(fēng)險(xiǎn)，尤其是經(jīng)濟(jì)大環(huán)境下，風(fēng)險(xiǎn)不斷走高。第三很多機(jī)構(gòu)的服務(wù)還依賴于人工流程，服務(wù)的效率低下，成本非常高。第四，金融機(jī)構(gòu)的技術(shù)能力以及IT支撐的能力，不足以滿足它的業(yè)務(wù)的發(fā)展。

賦能B端的公司不在少數(shù)，騰訊云的差異化體現(xiàn)在哪兒？胡利明向雷鋒網(wǎng)AI金融評論介紹了騰訊云不同的搭建思路——自底向上。他表示，

一般網(wǎng)貸、金融科技公司所提的科技賦能多是SaaS層面，科技公司才會(huì)去從底層架構(gòu)開始創(chuàng)建。相較而言，SaaS級賦能技術(shù)要求低，且用戶黏性也算不上高，“API接口可以隨時(shí)調(diào)用”。而騰訊的路線是，夯實(shí)底層基礎(chǔ)，在自身探索應(yīng)用層時(shí)，也會(huì)集成第三方SaaS級解決方案。

總的來說，騰訊云的解決方案包括“加減乘除”四個(gè)方面，即“通過精準(zhǔn)營銷，連接場景，去幫助金融客戶擴(kuò)大業(yè)務(wù)范圍；通過智能風(fēng)控，降低風(fēng)險(xiǎn)；第三采用AI的方式，重塑體驗(yàn)，增加效率；第四采用云的分布式架構(gòu)，支撐金融業(yè)務(wù)。”

何謂“加”？就是幫助金融機(jī)構(gòu)獲客、留客，擴(kuò)大業(yè)務(wù)的規(guī)模。在營銷領(lǐng)域，騰訊積累了超過10億的用戶，以及20億的設(shè)備的用戶數(shù)據(jù)。據(jù)稱，通過采用自研的廣告的算法，去建模，最終通過騰訊生態(tài)連接的平臺(tái)進(jìn)行投放，形成一個(gè)閉環(huán)的一站式的營銷能力。

具體來說，有三種落地的模式，一是基于用戶的標(biāo)簽、畫像人群，包含地理位置組合進(jìn)行精準(zhǔn)的投放；第二叫做人群擴(kuò)散，基于樣本的客戶，分析共性，并抽取特征。然后在更大的用戶的范圍內(nèi)，挖掘更多的目標(biāo)客戶人群，再進(jìn)行投放。“比如說我們手上有一千個(gè)高端理財(cái)?shù)目蛻簦覀儼阉墓残猿槿〕鰜恚隍v訊當(dāng)?shù)氐囊磺f的客戶中，再分析出另外10萬個(gè)核心的目標(biāo)用戶群體，進(jìn)行投放。”

第三種方式是基于用戶標(biāo)簽的精準(zhǔn)推薦，也就是所謂的千人千面產(chǎn)品推薦了。據(jù)稱，在與平安科技的營銷平臺(tái)合作過程中，騰訊幫助平安提高了84%的點(diǎn)擊率和40%的轉(zhuǎn)化率。

“在現(xiàn)在這個(gè)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)所具有的連接效應(yīng)把很多的生活場景和金融的需求聯(lián)結(jié)在一起。我們金融的服務(wù)也逐漸地交叉嵌入到很多的互聯(lián)網(wǎng)生活場景當(dāng)中。在這里，基于騰訊的生態(tài)體系，可以提供兩個(gè)場景的連接。”

“減”，就是利用相關(guān)技術(shù)和智能，幫助金融機(jī)構(gòu)構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)在線的風(fēng)控體系，降低風(fēng)險(xiǎn)。比如騰訊云的天御反欺詐系統(tǒng)。據(jù)介紹，系統(tǒng)提供金融級的身份證認(rèn)證，依托人臉識(shí)別和活體檢測技術(shù)。微眾銀行微利貸差錯(cuò)率是百萬分之一。當(dāng)前天御已經(jīng)服務(wù)了300家的機(jī)構(gòu)，挽回互聯(lián)網(wǎng)的損失超過250億美元。

第三是“乘”，就是基于機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，提供各類的基礎(chǔ)的AI能力，如語音、機(jī)器視覺、文本處理等。在這之上，也可包裝出更多的AI能力，比如營銷機(jī)器人、客服機(jī)器人，智能投顧、投研等等。在這里，胡利明舉了幾個(gè)合作案例，其幫助中信銀行打造了語音銀行，能夠支持中文、英文、粵語；基于知識(shí)圖譜和深度學(xué)習(xí)的能力，打造智能客服，“微眾銀行只有8個(gè)人工客服，所有的消息都是智能客服去應(yīng)答”。

第四部分就是“除”，應(yīng)用云計(jì)算分布式的架構(gòu)，將業(yè)務(wù)IT支撐的需求分而化之。“單用戶每年的成本只有5塊錢，是傳統(tǒng)銀行的十分之一。”而在分布式架構(gòu)當(dāng)中，最核心的是TDSQL數(shù)據(jù)庫，以及分布式服務(wù)框架。據(jù)稱，現(xiàn)在已有十多家銀行采用TDSQL作為核心，服務(wù)的帳戶數(shù)超過兩百億，它是強(qiáng)同步、強(qiáng)一致性的數(shù)據(jù)庫。分布式服務(wù)框架TSF是基于Springcloud進(jìn)行改造，已幫助光大銀行等進(jìn)行全面的分布式架構(gòu)的轉(zhuǎn)型。

據(jù)介紹，當(dāng)前騰訊金融云服務(wù)的金融客戶已經(jīng)超過了6千家，合作的銀行超過了150家，包括國有的大中型銀行，比如建設(shè)銀行、浦發(fā)銀行、華夏銀行等。此外，客戶包含消費(fèi)金融公司、網(wǎng)貸平臺(tái)、P2P公司等。而近三年國內(nèi)90%新籌的平臺(tái)都是構(gòu)建在騰訊金融云專區(qū)之內(nèi)。

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