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度小滿許冬亮:助推金融機構(gòu)數(shù)智化轉(zhuǎn)型

2022-07-28 14:35 來源:經(jīng)濟參考網(wǎng) 次閱讀
 
度小滿許冬亮:助推金融機構(gòu)數(shù)智化轉(zhuǎn)型

北大光華-度小滿金融科技實驗室日前舉辦“北大光華-度小滿金融科技前沿技術(shù)研討會”。度小滿CTO許冬亮在會議發(fā)言時表示,在政策支持下,金融數(shù)智化轉(zhuǎn)型未來將進一步加速。度小滿將繼續(xù)依托大數(shù)據(jù)+AI(人工智能)能力,打磨科技服務(wù)能力,助推金融機構(gòu)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

  許冬亮表示,金融是高度依賴數(shù)據(jù)決策的行業(yè),人工智能等前沿技術(shù)的應(yīng)用,往往選擇從金融行業(yè)起步,再擴展到其他產(chǎn)業(yè)。所以,金融行業(yè)是產(chǎn)業(yè)智能化的先行者。“疫情等因素提升了金融服務(wù)線上化的覆蓋范圍,也進一步加速了金融行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的進程。”他說。

  不過,在許冬亮看來,目前金融數(shù)智化取得的進步只是釋放了其潛力當中的一小部分,金融數(shù)智化轉(zhuǎn)型將在政策支持下進一步加速。展望未來,許冬亮認為,金融數(shù)智化轉(zhuǎn)型有“五大確定性機會”:第一是區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、隱私計算等技術(shù)支撐的數(shù)據(jù)安全合規(guī)流通共享;第二是通過自然語言處理、圖計算、多模態(tài)等技術(shù)對大數(shù)據(jù)的深入理解和洞察;第三是通過因果推斷、自動化機器學習等技術(shù)對決策智能的升級;第四是RPA、情感計算、數(shù)字人等技術(shù)引領(lǐng)下的帶有溫度的智能交互;第五是低代碼、云原生等技術(shù)帶來的數(shù)字化研發(fā)效率提升。

  目前,大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù),已經(jīng)成為金融機構(gòu)提升服務(wù)能力的新引擎,也是金融行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的重要抓手。據(jù)許冬亮介紹,在過去的幾年中,度小滿依托大數(shù)據(jù)+AI(人工智能)能力,服務(wù)了數(shù)百家銀行和機構(gòu),并在實戰(zhàn)中不斷錘煉新技術(shù)應(yīng)用,打磨科技服務(wù)能力,解決行業(yè)痛點問題,助推金融機構(gòu)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

  風控是金融的核心,高度依賴數(shù)據(jù)進行決策。度小滿將深度學習、圖計算、多模態(tài)識別等技術(shù)應(yīng)用于風控,從文本、行為、多媒體等數(shù)據(jù)中提取風險變量,取得了顯著的突破?!耙孕刨J風控依賴的重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)‘征信報告’為例,傳統(tǒng)方法在一份征信報告上只能提取幾十、幾百個風險變量,度小滿將自然語言處理及圖機器學習技術(shù)應(yīng)用于征信報告中的文本數(shù)據(jù)解讀,目前已經(jīng)可以衍生出40多萬維風險變量,將信貸風險降低了25%?!痹S冬亮說。(記者 張莫 北京報道)

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