品钛根据不同场景与客户精准适配

发布者:admin 发布时间:2019-10-21 19:22 浏览次数:

  伴随着开放银行被金融产业的追捧,中国作为全球金融科技的领先力量与深度参与者,银行、互联网巨头、金融IT服务商、金融科技创新公司、消费...

  伴随着“开放银行”被金融产业的追捧,中国作为全球金融科技的领先力量与深度参与者,银行、互联网巨头、金融IT服务商、金融科技创新公司、消费金融公司、保险机构等都迅速入局,试图通过与商业生态系统共享数据、算法、交易、流程,为商业生态系统的客户、员工、第三方开发者、供应商和其他合作伙伴提供服务,使合作双方创造出新的价值,构建新的核心能力。

  亿欧网发布《2019开放银行与金融科技发展研究报告》(下称“报告”),品钛作为领先的金融科技解决方案提供商入选该报告案例,品钛SaaS+服务体系得到重点案例解析。

  报告表示,品钛亮点主要集中在实战经验、场景、科技实力三点。品钛拥有数百家金融机构与商业机构合作伙伴,其中场景方包括中国电信、中国移动、银联商务、携程、唯品会、百望等,涵盖电信、支付、旅游、电商、财税、教育等数十个场景。品钛通过多年在不同场景中的实战经验,运用人工智能与大数据技术精准匹配数据特征与信用场景,实现商业机构与金融机构有效连接,协同效应逐渐显现。而通过SaaS+服务体系,品钛帮助机构自主掌握金融科技能力,快速实现金融智能化转型和业务落地。

  银行之间、银行与商业场景之间的互联互通往往需要一个中间方,起到技术支持、流量筛选、差异化运营等作用,而品钛作为金融科技解决方案提供商就起到了这样的角色。

  品钛首席科学家在会上发表主旨演讲,分享了在与银行合作过程中,像品钛这样的服务商应该如何帮助银行实现自主技术提升、模型部署上线与产品落地等痛点问题。

  近年来小微企业风控成为热点和难点。痛点之一是人工智能算法如何适配不同客群。任然举例表示,小微企业的智能信贷难点首先在于获客,他们分布很分散有线上、线下、经营类、税务类等等。第二,还在于他们的数据离散。据介绍道,品钛通过前置风控,和不同的平台合作小微商户流量平台,税务平台,支付平台合作,比如百望、拉卡拉、哆啦宝等等来打通不同客群,从流量阶段保证用户的精准性,然后再将技术应用在不同的业务场景中。“好的模型都不是通用的,而是根据不同场景与客户精准适配的。”品钛员工介绍说。

  据麦肯锡统计,大型银行中,四大行平均科技支出为55亿元~165亿元,股份制银行的投入为15亿元~45亿元,城商行的投入为0.3亿元~1亿元,而农商行则为400万元~1200万元。中小银行需要金融科技的共同协力,而作为品钛这样的金融科技解决方案提供商,可以为开放银行进程提供全流程的解决方案,助力开放银行进程。

  品钛表示,金融机构的痛点不完全是算法层面,更加在部署、落地、运营、监控等实践层面。他表示,“一个在实验室中的模型往往会因为现实的各种各样的情况而落地困难在品钛这么多年的这么多场景的训练、测试、数据积累后,我们明白金融机构不仅仅需要一个优秀的模型,还需要帮他们完成快速模型部署、快速上线和后期监控系统。 ”


上一篇:暂态伴随模型法 的翻译结果    下一篇:多要素资本资产定价模型