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平安科技肖京:AI時代,數據挖掘的三個階段價值

隨著金融科技行業步入快速發展期,作為行業最重要的核心技術之一的“大數據”技術正受到越來越廣泛的關注。在今年的兩會上,其也成了“金融科技”領域的熱門關鍵詞,不少代表委員從經濟引領、應用、安全與保護等多個方面就“大數據”的應用和未來發展進行討論和發表觀點,充分肯定了大數據產業的興起給金融科技帶來的綜合影響力和促進作用不容忽視。

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平安科技大數據首席總監肖京

近日,平安科技大數據首席總監肖京在接受媒體訪問時,對大數據分析應用和未來趨勢發表了自己的看法。他表示,得益于平安集團多年來在金融領域的技術實踐和數據沉淀,平安科技已經具備了足夠強大的數據能力,現在正著眼于深度挖掘數據的價值,進而加快推動人工智能技術的全面應用。

挖掘數據的價值目的:提升客戶體驗

作為平安在技術應用方面“智庫”,平安科技一直以來都致力于為集團的保險、銀行等傳統金融業務,以及陸金所、平安普惠、平安好醫生等互聯網業務板塊提供各種技術支持。肖京透露,早在4年前,平安科技就開始著手數據集中,通過清洗、整合等,對底層數據進行深度地綜合應用,比如平臺搭建等。他表示:“花這么大的力氣做這些基礎性的工作,目的就是為了挖掘數據的價值來更好服務客戶。”

通過大數據分析和挖掘,有助于向客戶提供金融服務時做好風險控制,比如信貸風險的控制,貸款前就需要清晰地了解貸款人的信用情況,是否具備還款能力等,而這些同時又是開展征信業務的信息基礎。

目前,除了個人征信以外,平安科技還重點利用包括深度學習在內的大數據智能分析技術,對資產端和資金端的潛在風險進行深度洞察和精準推算,從而提升風險定價能力等金融服務和產品的競爭力。

數據挖掘在三個階段具有重要價值

在肖京看來,數據挖掘的價值主要體現在三個階段:

第一階段是業務規則和業務經驗。以車險理賠為例,理賠車輛如果是豐田車,而上報的卻是保時捷的配件,顯然兩者在信息數據層面是不吻合的,能夠幫助業務部門及時應對,這是數據最快見效的層面;

第二階段是商務職能,目的是要尋找到數據之間的關聯性,對用戶按數據特征合理分群并進行分類處理,這主要應用于服務“頭端用戶”,即特征特別明顯的客戶群體中;

第三個階段則要服務長尾用戶,通常來說,由于長尾客戶沒有很明顯的特征,彼此間也缺乏關聯性,因而需要通過機器學習等深度智能的方法來觸達。而這時,根據不同項目、不同人群、不同場景進行建模就顯得尤為重要。

大數據運用后的金融服務的智能化

肖京認為,一個成熟的IT企業其發展要經歷過幾個階段,一是信息化,二是數據化,三是智能化。這意味著,人工智能的實現依賴于數據的基礎,“有了大量的數據以后,才是考慮怎么才能讓決策變得更加的智能。”他說。

目前,平安所有業務在很多應用方面上都基本實現了智能化,比如金融服務最核心的風險控制、運營優化、欺詐識別等等。而人臉識別其實是風控安全方面的一項應用,可用于身份認證、精準營銷等,能更好地了解客戶的洞察和需求,滿足客戶的需要。據悉,前不久平安科技在國際人臉識別數據庫的測試中準確率達到99.60%,這一成績可與谷歌、百度等業界巨頭比肩,已經走在世界前沿。

而對于未來,肖京表示,平安科技在人工智能技術應用方面的發力將會繼續立足于金融服務領域,依托大數據優勢,構建更加智能化、線上化、自主化的業務模式,讓更多用戶體驗到技術給金融帶來的便利。

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