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智慧论文参考文献：
继科技金融之后,智慧金融呼之欲出.
什么是智慧金融？先看金融,就是对资源的重新整合并带来价值,表现形式就是资本的流动.作为金融平台来说,需要做的是获客、风控、信用、产品、服务等等.而所谓的智慧,就是一种对事物迅速灵活正确理解和处理能力,包括感知、理解、认知、逻辑、决策等等.当智慧和金融合在一起,就是通过技术、科技的融合使得金融全流程得到智慧的提升,实融产品获客、服务、风控的全面智慧化,这就是我们认为的智慧金融.
智慧金融最重要的特征是智能性,使得本来由人来做的认知决策,逐渐由机器来代替完成.有了智能性之后,客户可以得到非常快捷高效的服务.效率的提高,往往和成本的降低是同时发生的,从而达到普惠性.
随着区块链技术等相关技术的落地,我们认为,信息安全也会达到前所未有的阶段.智能性、普惠性、安全性、高效性,是智慧金融的四大特征.
智慧金融,已是大势所趋
今年,拍拍贷成立了智慧金融研究院,有人会问,为什么是拍拍贷来说智慧金融这个概念呢？
拍拍贷从2007年开始只做线上不做线下,从2007年到2014年所有的数据都被存下来了,这些数据时间跨度长,质量高而且种类繁多,这是需要非常大的前瞻性才能做的事情,一开始决定了以数据技术来驱动这个商业模式.
拍拍贷生来就是一个数据驱动和技术驱动的公司,公司当时的名字是PPDNI,这是一家数据和技术驱动的公司,因为场景、数据、人工智能都在名字里面了.历史也是这样发展的,如果一开始决定这家公司以技术来驱动的话,短期一段时间里,类似成交量这种指标不会看的太重,更重要的是,我们会用非常多的精力放在研究、挖掘探索什么樣的数据能够在网络借贷里被用上,我们会花非常多的资源和精力不断发现这些数据,不断生产这样的数据、积累这样的数据.从2007年到2015年通过八年的数据积累,在2015年发布了魔镜,这是行业第一个基于大数据的风控系统.
现在,我们跳出拍拍贷,跳出网贷,看看信贷的发展趋势.我们把智慧信贷分成了六级,越往右边核心能力会基于AI、智能计算,响应时间也会越来越短.0级主要依赖于人工经验,响应时间很慢,比如说大家申请房贷,就是0级,需要很多资料和人工经验,基本上大于一个月.我们认为,现在行业里,蚂蚁金服应该是在第和第四级之间的阶段,这是一个基本上没有人参与,以AI算法技术为驱动的阶段.
第五个阶段是超级智慧的全连接的物联网时代.我个人认为,比较远,坦率地说,现在这些基础架构还不能支持真正意义上的强人工智能,可能最终还是需要回归到脑科学,看人脑是怎么做的,才能做到这个阶段.
对于科技金融、金融科技,很多人认为是大数据风控,实际上风控只是一部分.我们认为智慧科技贯穿在完整的价值链里面,从投资端、借款端、获客、风控、贷后管理.
如果用户上拍拍贷,会要求先注册,我们先对贷款人进行拍一张大头照,在大头照的背后,基于深度学习的人脸识别技术,我们可以做自动的基于几千个维度的人证合一的人脸识别.
我们通过数据、于经验,我们知道逾期用户里很大一部分实际上由团伙欺诈带来的,而欺诈团伙的目的和普通借款人是不一样的,问题是需要把这些人抓出来,就需要从弱关联维度上建模,这是一件很难的事情,拍拍贷建立了一个十亿级节点,百亿级的图谱,在图谱上用复杂网络技术建模,通过模型预测出哪些人可能是欺诈团伙,有了这些人,我们再人工跟进,确认他们是否是欺诈.
测试下来发现,基于模型的准确率,超过了基于规则的准确率,带来的结果就是：反欺诈的全覆盖.
让机器人取代繁复的人工
在拍拍贷的魔镜定价系统中,有征信、消费、设备、社交、行为、其他等数据.
就征信系统,举个例子,比如拍拍贷之前借给某一个用户5000元,用户好好还了,拍拍贷也许还会再借该用户5000元,但是拍拍贷上很多借款是“白户”,没有征信,要服务这些用户怎么办？只能逐渐下沉,下面的数据非常多非常杂,而且是非结构化的,我们搭建了一个非常专业的而且对标科研机构的建模团队,通过这些数据做大数据建模,基于模型的结果匹配了一系列非常精准的规则,我们给每笔借款每个标打上一个评级,评级代表了我们认为标最终的逾期率,基于这个逾期率进行定价,我们的核心是风险定价,但是最难的是越往下的建模的过程.
申请完之后,到了贷后,往往是在初期一两天没还的情况下,会有电话问询,这种情况下很有可能是机器人打电话提醒贷款人还钱,没有还钱的人中,有可能是在短逾期范围内忘了还,我们称之为“铁牛一号”,把语音实时转成文本,自动用机器代进行沟通交流,这在业务当中应用的已经比较广了.
再说质检机器人.我们是一家金融服务公司,需要和用户有非常多的交互、交流,这个过程当中有一个很大的难点就是,怎么保证我们给用户的信息是正确的,正确的信息是统一的标准给出的,同时我们友善和用户交流来给出这些信息,而唯一的办法就是做质检.质检是一个非常漫长而且效率很低的事情,我们如果把每一通录音都听的话,要一比一的配比,对于我们来说,这是不可接受的,但是我们通过技术把每通录音转成文本,为每条不同的业务线化规则,效率得到了极大的提升,准确率也一样,最终的效果就是全覆盖.
作为一家有6500万用户的公司,我们每天的进件量,用户问的问题,不会比任何一家大银行少,我们需要把质检的人工占比降低下来,因为机器人回答不需要质检,都是有机器算法事先算好的.我们研发了一套智能系统,理解客户意图,通过机器人解决客户的疑问.最后得到的结果是,任何情况下,早上凌晨三、四点问一个问题也会有人回答,服务质量方面是可以控制的,同时是不知疲倦的,目前为止,这套系统每天会解答近百万的疑问.不管是对内对外的应用,投资端我们也受到了非常大的重视,拍拍贷平台上有大量的散标,就带来了对用户风险状态,包括风险偏好的评估,以及风险和收益的平衡以及流动性管理,这是非常重要的一件事情.我们自主研发了一套机器学习系统,可以自动给客户投资行为做诊断,时不时会推送异常情况,也会时不时推送合理的建议给投资人.这套系统也在服务号上实现了,有些投资人可能会发现,时不时有机器人会指出你的一些投标好的不好的,实际上是机器人在做这个事情.
不管是在底层,基础架构,算法,应用领域,以及刚才说的很多案例里面,我们不断立足未来,不断探索.这需要在底层的软硬件做大量的投资,在软硬件基础上构建一系列的核心算法,这些算法是用来支持图象识别、自然语言处理、复杂网络、语音识别等等,这套体系上线之后会不断生成新的数据,反哺给体系,形成一个良性循环,这就是我们成立智慧金融研究院的目的.宗旨是立足人工智能、大数据、云计算、区块链等前沿金融科技的研究和探索,致力于推动金融全流程智慧化,以及使得金融服务触手可及,智能高效普惠安全.
为了这个研究院,我们精心挑选了科学顾问团,不管是在顶层应用层次,还是在中间的计算和算法层以及最底层的基础科学层,请到了世界级的三位专家来做我们的系统.
研究院做三件事情,首先会自建研究中心,同时会和浙大、电子商务协会、新加坡国立大学的一些联合研究项目,未来十年内我们投入超过10亿人民币在智慧金融领域.
本文结论，这篇文章为适合不知如何写智慧金融和新阶段和进入方面的智慧专业大学硕士和本科毕业论文以及关于智慧论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
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