張威 萬(wàn)一覽

針對(duì)消費(fèi)金融高業(yè)務(wù)流量、高增長(zhǎng)速度、高人力成本（科技型企業(yè)）特征，傳統(tǒng)的“企業(yè)規(guī)模與員工人數(shù)同步增長(zhǎng)”的發(fā)展模式已顯瓶頸，必須依靠科技力量，依托金融科技長(zhǎng)尾價(jià)值效應(yīng)，在企業(yè)管理中降低運(yùn)營(yíng)成本，提升運(yùn)營(yíng)效率，滿足企業(yè)高速增長(zhǎng)需求。

企業(yè)管理包括產(chǎn)品開(kāi)發(fā)管理和內(nèi)部運(yùn)營(yíng)管理，其中內(nèi)部運(yùn)營(yíng)管理包括財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)管理、人事管理（績(jī)效考核、人員培養(yǎng)、部門(mén)調(diào)配）、運(yùn)營(yíng)管理、戰(zhàn)略管理等等內(nèi)容。通過(guò)引入智能技術(shù)，為機(jī)構(gòu)重大決策提供助力依據(jù)，為中小決策提供制度化、智能化輔助建議。

一、提升產(chǎn)品開(kāi)發(fā)管理效率

當(dāng)前智能技術(shù)在產(chǎn)品研發(fā)及營(yíng)銷(xiāo)體驗(yàn)層面應(yīng)用較深入：

一是通過(guò)數(shù)據(jù)科技提升產(chǎn)品開(kāi)發(fā)效率。通過(guò)AI人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，進(jìn)行數(shù)據(jù)探查、業(yè)務(wù)建模、成果推廣等，如識(shí)別價(jià)格變動(dòng)的新信號(hào)和客戶過(guò)去的交易行為，以預(yù)測(cè)客戶的下一個(gè)訂單。人工智能創(chuàng)新步伐和適應(yīng)性非?？?，如在流行的圖像識(shí)別挑戰(zhàn)中，AI結(jié)果的錯(cuò)誤率從26%降至3.5%，低于5%的人為錯(cuò)誤率，且預(yù)期AI錯(cuò)誤率可降至0.5%甚至更低。人工智能方法可以應(yīng)用于交易和投資策略，如識(shí)別價(jià)格變動(dòng)的新信號(hào)，識(shí)別客戶過(guò)去的交易行為，以預(yù)測(cè)客戶的下一個(gè)訂單。如郵儲(chǔ)銀行搭建容器化大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，為數(shù)據(jù)中心分析師提供開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)環(huán)境平臺(tái)，進(jìn)行數(shù)據(jù)探查、業(yè)務(wù)建模、算法研究、應(yīng)用開(kāi)發(fā)、成果推廣等。

二是利用數(shù)據(jù)科技提升營(yíng)銷(xiāo)精準(zhǔn)度?；诖髷?shù)據(jù)的分析與預(yù)測(cè)，可以使平臺(tái)更準(zhǔn)確地把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和客戶需求變化，能夠根據(jù)市場(chǎng)預(yù)期、客戶需求更精準(zhǔn)地定位目標(biāo)客戶、推出更富有針對(duì)性的消費(fèi)金融產(chǎn)品和服務(wù)。云計(jì)算強(qiáng)大的運(yùn)算能力和存儲(chǔ)能力，保障了數(shù)據(jù)的供給和效率的改善。人工智能作為智能營(yíng)銷(xiāo)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等技術(shù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)走向自動(dòng)化和智能化。

依托新技術(shù)，營(yíng)銷(xiāo)流程的自動(dòng)化可概括為五大環(huán)節(jié)：（一）數(shù)據(jù)收集。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度采集，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)進(jìn)行整合分析。（二）標(biāo)簽生成。根據(jù)提取的客戶數(shù)據(jù)特征進(jìn)行標(biāo)簽化處理，包括基本屬性標(biāo)簽、行為標(biāo)簽、交易類(lèi)標(biāo)簽、業(yè)務(wù)特征標(biāo)簽等。（三）客戶洞察。在客戶標(biāo)簽的基礎(chǔ)上，構(gòu)建客戶畫(huà)像與客戶視圖;根據(jù)客群特征，進(jìn)行客戶細(xì)分，形成客群地圖，實(shí)現(xiàn)客群分類(lèi)管理。（四）精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。根據(jù)業(yè)務(wù)需求與營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)，基于客戶畫(huà)像與細(xì)分，結(jié)合推薦算法、規(guī)則引擎，匹配客戶與產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)“千人千面”的個(gè)性化推薦;依據(jù)客群畫(huà)像與特征，結(jié)合客群變化情況、相似客群擴(kuò)散等，實(shí)現(xiàn)差異化營(yíng)銷(xiāo)。（五）補(bǔ)充完善。采集營(yíng)銷(xiāo)全流程數(shù)據(jù)，進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)效果評(píng)估，依據(jù)反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽補(bǔ)充、畫(huà)像完善與營(yíng)銷(xiāo)策略調(diào)整優(yōu)化。

與傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)相比，智能營(yíng)銷(xiāo)在數(shù)據(jù)、渠道、效果、客戶體驗(yàn)上都有很大提升。

當(dāng)前科技技術(shù)已逐步進(jìn)入應(yīng)用階段。招商銀行利用VR/AR技術(shù)發(fā)行“初音未來(lái)”（日本卡通聲優(yōu)人物）聯(lián)名卡，客戶通過(guò)APP掃描聯(lián)名卡卡面，屏幕會(huì)顯示“初音未來(lái)”的虛擬形象，與粉絲近距離互動(dòng)，達(dá)到對(duì)年輕二次元受眾群體的營(yíng)銷(xiāo)效果;建設(shè)銀行上海九江路無(wú)人銀行，客戶通過(guò)APP掃描銀行室內(nèi)環(huán)境，系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別并進(jìn)行功能介紹，客戶也可在“建融家園”租賃房產(chǎn)板塊體驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)看房;浙商銀行上線AR立體財(cái)富報(bào)告，客戶通過(guò)APP掃描浙商logo，屏幕呈現(xiàn)立體翻頁(yè)式卡通財(cái)富報(bào)告，實(shí)時(shí)生成用戶資產(chǎn)情況（總資產(chǎn)、總負(fù)債、存款、理財(cái)?shù)软?xiàng)目），幫助客戶理解復(fù)雜概念，增強(qiáng)用戶粘性和活躍度。

三是通過(guò)智能科技，改善用戶體驗(yàn)，提升復(fù)借率。（一）金融產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重，用戶體驗(yàn)成為評(píng)判產(chǎn)品優(yōu)劣度的標(biāo)準(zhǔn)。在客戶初次體驗(yàn)借貸產(chǎn)品的過(guò)程中，每個(gè)細(xì)節(jié)都會(huì)對(duì)產(chǎn)品的復(fù)借率產(chǎn)生影響。（二）客戶選擇金融產(chǎn)品時(shí)，往往看重金額大小以及獲取的難易程度。金融科技賦能可提升人性化服務(wù)和提高產(chǎn)品易得性。

二、為企業(yè)管理決策提供決策輔助

人工智能的發(fā)展和應(yīng)用使得企業(yè)管理面臨著前所未有的變化。

一是通過(guò)人工智能打破信息孤島。在人工智能之前的信息化時(shí)代，企業(yè)管理以信息系統(tǒng)化為方向，建立財(cái)務(wù)系統(tǒng)、OA辦公系統(tǒng)等。盡管信息系統(tǒng)化已極大提高了企業(yè)管理效率，但企業(yè)各類(lèi)信息也被禁錮在單一系統(tǒng)中，形成眾多信息孤島，數(shù)據(jù)的調(diào)取仍是難題。人工智能在眾多系統(tǒng)之上架設(shè)一個(gè)統(tǒng)領(lǐng)的系統(tǒng)或者平臺(tái)，能夠有效地解決信息孤島問(wèn)題。

二是通過(guò)人工智能輔助企業(yè)管理決策。對(duì)于信息孤島問(wèn)題，人工智能既能利用其統(tǒng)一化的系統(tǒng)平臺(tái)來(lái)打破信息孤島，提高統(tǒng)一且全面的數(shù)據(jù)，又能智能化地提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理分析，給出針對(duì)性建議，供管理者作決策參考。

三是通過(guò)人工智能代替重復(fù)性工作。人工智能包含了諸如機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等幾大核心技術(shù)。企業(yè)的工作中具有重復(fù)、機(jī)械特性的部分，人工智能通過(guò)相關(guān)技術(shù)學(xué)習(xí)其內(nèi)在關(guān)聯(lián)或者趨勢(shì)，自動(dòng)模仿，進(jìn)而高效高質(zhì)地代替人類(lèi)完成該項(xiàng)工作。例如企業(yè)的行政工作，其有一部分具有重復(fù)、機(jī)械的特性，人工智能技術(shù)就能夠很容易通過(guò)相關(guān)技術(shù)學(xué)習(xí)到其內(nèi)在的關(guān)聯(lián)或者趨勢(shì)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)模仿，代替人類(lèi)進(jìn)行該項(xiàng)工作。人工智能可減少無(wú)效勞動(dòng)，使人們集中精力于思維創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)造。

三、通過(guò)云端技術(shù)平臺(tái)，控制企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本

利用大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)可大幅降低企業(yè)成本。

一是降低企業(yè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本。通過(guò)分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，有效使用企業(yè)中的每臺(tái)機(jī)器磁盤(pán)空間，并將分散存儲(chǔ)資源構(gòu)建成一個(gè)虛擬存儲(chǔ)設(shè)備。該方式有助于硬件的成本縮減（對(duì)實(shí)體硬件的要求降低了），處理速度更快（分布到不同資源，提高運(yùn)行效率）

二是降低企業(yè)科技系統(tǒng)建設(shè)成本（較適合初創(chuàng)型企業(yè)）。通過(guò)公有云服務(wù)，即將企業(yè)數(shù)據(jù)托管于云服務(wù)商的數(shù)據(jù)中心，若數(shù)據(jù)中心不可控因素如自然災(zāi)害、政策規(guī)范等導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，將對(duì)企業(yè)形成致命傷害。該模式適合初創(chuàng)公司提供對(duì)外互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，不能接受定制服務(wù)。該業(yè)務(wù)初期成本低，當(dāng)后期業(yè)務(wù)量大時(shí)，成本則較高。私有云則與其剛好相反，其支持靈活定制，與現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行集成，自主運(yùn)維，初期成本高，隨著業(yè)務(wù)量增加，邊際成本降低。

三是建設(shè)企業(yè)基礎(chǔ)服務(wù)架構(gòu)，提升數(shù)據(jù)運(yùn)行效率。通過(guò)容器云技術(shù)，即分布式的操作系統(tǒng)，較適合數(shù)據(jù)體量較為龐大的公司，如郵儲(chǔ)銀行將集群中的各類(lèi)硬件資源進(jìn)行封裝、管理以及調(diào)度，將封裝的資源作為容器承載大數(shù)據(jù)的相關(guān)組件進(jìn)程，再將這些容器進(jìn)行編排，組成一個(gè)個(gè)的大數(shù)據(jù)和人工智能的基礎(chǔ)服務(wù)，如分布式文件系統(tǒng)、分布式分析型數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式流處理平臺(tái)、分布式機(jī)器學(xué)習(xí)組件等。由這些基礎(chǔ)服務(wù)編排構(gòu)建公共能力服務(wù)層，提供數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，為企業(yè)打造可服務(wù)于不同部門(mén)的數(shù)據(jù)處理核心系統(tǒng)。通過(guò)資源隔離技術(shù)，對(duì)每個(gè)客戶進(jìn)行資源分配和權(quán)限管理，便利業(yè)務(wù)分析人員工作。

四、可行性建議

（一）高度重視自建系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化、便捷化程度。公司應(yīng)基于自身業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，選擇明確數(shù)據(jù)資產(chǎn)對(duì)象，將公司數(shù)據(jù)資產(chǎn)（內(nèi)部、公開(kāi)、線上和線下數(shù)據(jù)）盤(pán)點(diǎn)、整合、分析，確保公司數(shù)據(jù)一致性和可復(fù)用性，實(shí)現(xiàn)跨層級(jí)、跨地域、跨系統(tǒng)、跨部門(mén)、跨業(yè)務(wù)的協(xié)同管理和服務(wù)，為前臺(tái)提供數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)定制創(chuàng)新、數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)分析等服務(wù)，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值最大化。

（二）引入人工智能，不斷提升自建系統(tǒng)智能化水平。在客戶營(yíng)銷(xiāo)方面，將消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫(kù)與新算法相結(jié)合，以評(píng)估客戶信用質(zhì)量和消費(fèi)習(xí)慣等要素。在企業(yè)內(nèi)部管理方面，將運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)庫(kù)與新算法相結(jié)合，搭建風(fēng)險(xiǎn)管理、壓力測(cè)試和市場(chǎng)影響分析模型，如存量風(fēng)險(xiǎn)貸款精準(zhǔn)分析模型算法，通過(guò)對(duì)不同年齡段的逾期概率、不同經(jīng)濟(jì)周期貸款發(fā)放后出現(xiàn)的逾期概率、不同行業(yè)經(jīng)營(yíng)者的逾期概率等評(píng)判總體風(fēng)險(xiǎn)概率，為日后拓展業(yè)務(wù)、提供數(shù)據(jù)臨界值和預(yù)警值，提高識(shí)別客戶的技術(shù)能力，同時(shí)為企業(yè)管理提供輔助性決策建議。

（三）積極擁抱行業(yè)內(nèi)一流技術(shù)，提升客戶體驗(yàn)，并實(shí)現(xiàn)成本效益的最大化。如通過(guò)VR/AR技術(shù)，并結(jié)合年輕消費(fèi)群體關(guān)注的動(dòng)漫、電影、音樂(lè)、體育熱點(diǎn)或焦點(diǎn)，設(shè)計(jì)特色消費(fèi)產(chǎn)品，豐富年輕客戶群體產(chǎn)品體驗(yàn)，提升客戶粘性。如通過(guò)公有云、IaaS、PaaS、SaaS，初期通過(guò)云數(shù)據(jù)、云存儲(chǔ)降低經(jīng)營(yíng)成本，接入業(yè)內(nèi)一流的應(yīng)用提升設(shè)計(jì)效率和產(chǎn)品體驗(yàn)等等。

（作者單位：海口農(nóng)村商業(yè)銀行股份有限公司）