如何在消费金融领域中提升智能管理水平

张威 万一览

针对消费金融高业务流量、高增长速度、高人力成本（科技型企业）特征，传统的“企业规模与员工人数同步增长”的发展模式已显瓶颈，必须依靠科技力量，依托金融科技长尾价值效应，在企业管理中降低运营成本，提升运营效率，满足企业高速增长需求。

企业管理包括产品开发管理和内部运营管理，其中内部运营管理包括财务会计管理、人事管理（绩效考核、人员培养、部门调配）、运营管理、战略管理等等内容。通过引入智能技术，为机构重大决策提供助力依据，为中小决策提供制度化、智能化辅助建议。

一、提升产品开发管理效率

当前智能技术在产品研发及营销体验层面应用较深入：

一是通过数据科技提升产品开发效率。通过AI人工智能和机器学习，进行数据探查、业务建模、成果推广等，如识别价格变动的新信号和客户过去的交易行为，以预测客户的下一个订单。人工智能创新步伐和适应性非常快，如在流行的图像识别挑战中，AI结果的错误率从26%降至3.5%，低于5%的人為错误率，且预期AI错误率可降至0.5%甚至更低。人工智能方法可以应用于交易和投资策略，如识别价格变动的新信号，识别客户过去的交易行为，以预测客户的下一个订单。如邮储银行搭建容器化大数据机器学习平台，为数据中心分析师提供开发实验环境平台，进行数据探查、业务建模、算法研究、应用开发、成果推广等。

二是利用数据科技提升营销精准度。基于大数据的分析与预测，可以使平台更准确地把握市场动态和客户需求变化，能够根据市场预期、客户需求更精准地定位目标客户、推出更富有针对性的消费金融产品和服务。云计算强大的运算能力和存储能力，保障了数据的供给和效率的改善。人工智能作为智能营销发展的核心驱动力，利用机器学习、知识图谱等技术驱动营销走向自动化和智能化。

依托新技术，营销流程的自动化可概括为五大环节：（一）数据收集。对数据进行多维度采集，通过机器学习等技术进行整合分析。（二）标签生成。根据提取的客户数据特征进行标签化处理，包括基本属性标签、行为标签、交易类标签、业务特征标签等。（三）客户洞察。在客户标签的基础上，构建客户画像与客户视图;根据客群特征，进行客户细分，形成客群地图，实现客群分类管理。（四）精准营销。根据业务需求与营销目标，基于客户画像与细分，结合推荐算法、规则引擎，匹配客户与产品，实现“千人千面”的个性化推荐;依据客群画像与特征，结合客群变化情况、相似客群扩散等，实现差异化营销。（五）补充完善。采集营销全流程数据，进行营销效果评估，依据反馈数据进行标签补充、画像完善与营销策略调整优化。

与传统营销相比，智能营销在数据、渠道、效果、客户体验上都有很大提升。

当前科技技术已逐步进入应用阶段。招商银行利用VR/AR技术发行“初音未来”（日本卡通声优人物）联名卡，客户通过APP扫描联名卡卡面，屏幕会显示“初音未来”的虚拟形象，与粉丝近距离互动，达到对年轻二次元受众群体的营销效果;建设银行上海九江路无人银行，客户通过APP扫描银行室内环境，系统自动识别并进行功能介绍，客户也可在“建融家园”租赁房产板块体验现场看房;浙商银行上线AR立体财富报告，客户通过APP扫描浙商logo，屏幕呈现立体翻页式卡通财富报告，实时生成用户资产情况（总资产、总负债、存款、理财等项目），帮助客户理解复杂概念，增强用户粘性和活跃度。

三是通过智能科技，改善用户体验，提升复借率。（一）金融产品同质化严重，用户体验成为评判产品优劣度的标准。在客户初次体验借贷产品的过程中，每个细节都会对产品的复借率产生影响。（二）客户选择金融产品时，往往看重金额大小以及获取的难易程度。金融科技赋能可提升人性化服务和提高产品易得性。

二、为企业管理决策提供决策辅助

人工智能的发展和应用使得企业管理面临着前所未有的变化。

一是通过人工智能打破信息孤岛。在人工智能之前的信息化时代，企业管理以信息系统化为方向，建立财务系统、OA办公系统等。尽管信息系统化已极大提高了企业管理效率，但企业各类信息也被禁锢在单一系统中，形成众多信息孤岛，数据的调取仍是难题。人工智能在众多系统之上架设一个统领的系统或者平台，能够有效地解决信息孤岛问题。

二是通过人工智能辅助企业管理决策。对于信息孤岛问题，人工智能既能利用其统一化的系统平台来打破信息孤岛，提高统一且全面的数据，又能智能化地提取关键数据并进行处理分析，给出针对性建议，供管理者作决策参考。

三是通过人工智能代替重复性工作。人工智能包含了诸如机器学习、自然语言处理等几大核心技术。企业的工作中具有重复、机械特性的部分，人工智能通过相关技术学习其内在关联或者趋势，自动模仿，进而高效高质地代替人类完成该项工作。例如企业的行政工作，其有一部分具有重复、机械的特性，人工智能技术就能够很容易通过相关技术学习到其内在的关联或者趋势，进而实现自动模仿，代替人类进行该项工作。人工智能可减少无效劳动，使人们集中精力于思维创新和产品创造。

三、通过云端技术平台，控制企业经营成本

利用大数据和云计算技术可大幅降低企业成本。

一是降低企业数据存储成本。通过分布式大数据存储技术，有效使用企业中的每台机器磁盘空间，并将分散存储资源构建成一个虚拟存储设备。该方式有助于硬件的成本缩减（对实体硬件的要求降低了），处理速度更快（分布到不同资源，提高运行效率）

二是降低企业科技系统建设成本（较适合初创型企业）。通过公有云服务，即将企业数据托管于云服务商的数据中心，若数据中心不可控因素如自然灾害、政策规范等导致数据丢失，将对企业形成致命伤害。该模式适合初创公司提供对外互联网服务，不能接受定制服务。该业务初期成本低，当后期业务量大时，成本则较高。私有云则与其刚好相反，其支持灵活定制，与现有技术进行集成，自主运维，初期成本高，随着业务量增加，边际成本降低。

三是建设企业基础服务架构，提升数据运行效率。通过容器云技术，即分布式的操作系统，较适合数据体量较为庞大的公司，如邮储银行将集群中的各类硬件资源进行封装、管理以及调度，将封装的资源作为容器承载大数据的相关组件进程，再将这些容器进行编排，组成一个个的大数据和人工智能的基础服务，如分布式文件系统、分布式分析型数据库、分布式流处理平台、分布式机器学习组件等。由这些基础服务编排构建公共能力服务层，提供数据仓库，为企业打造可服务于不同部门的数据处理核心系统。通过资源隔离技术，对每个客户进行资源分配和权限管理，便利业务分析人员工作。

四、可行性建议

（一）高度重视自建系统的标准化、便捷化程度。公司应基于自身业务战略，选择明确数据资产对象，将公司数据资产（内部、公开、线上和线下数据）盘点、整合、分析，确保公司数据一致性和可复用性，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务，为前台提供数据资产、数据定制创新、数据监测与数据分析等服务，最终实现数据资产的价值最大化。

（二）引入人工智能，不断提升自建系统智能化水平。在客户营销方面，将消费者数据库与新算法相结合，以评估客户信用质量和消费习惯等要素。在企业内部管理方面，将运营数据库与新算法相结合，搭建风险管理、压力测试和市场影响分析模型，如存量风险贷款精准分析模型算法，通过对不同年龄段的逾期概率、不同经济周期贷款发放后出现的逾期概率、不同行业经营者的逾期概率等评判总体风险概率，为日后拓展业务、提供数据临界值和预警值，提高识别客户的技术能力，同时为企业管理提供辅助性决策建议。

（三）积极拥抱行业内一流技术，提升客户体验，并实现成本效益的最大化。如通过VR/AR技术，并结合年轻消费群体关注的动漫、电影、音乐、体育热点或焦点，设计特色消费产品，丰富年轻客户群体产品体验，提升客户粘性。如通过公有云、IaaS、PaaS、SaaS，初期通过云数据、云存储降低经营成本，接入业内一流的应用提升设计效率和产品体验等等。

（作者单位：海口农村商业银行股份有限公司）