1、,人工智能驱动的金融生活,鲁肃,蚂蚁金服,金融生活,传统金融,创新连接,金融生活,随时随地可及,普惠、个性化、场景化,ATM,POS,客户经理,网点,可穿戴设备,PC,生物特征识别,手机,平板,金融云,保险,融资,征信,理财,支付,金融生活的技术驱动力,场景,场景,机器学习,生物识别,、,区块链,活数据,大计算,信,任,智,能,贴心,安全,IOT,AR/VR,AR/VR,IOT,人工智能,语音识别,图像识别,机器,学习,NLP,人工智能能力,人工智能应用,风控,营销,搜素,智能助理,征信,推荐,人工智能平台,微贷,/,花呗,准入模型 反套现,企业,个人,业务安全,账户安全 交易安全,反洗钱 反
2、作弊 反欺诈,智能客服,智能问答,用户之音 异常检测,保险,风险评估,保险定价 欺诈识别,信用,用户画像,信用评估 信用报告,财富,精准营销,个性化推荐,运营,/,BD,个人用户,个人用户,商户,合作伙伴,金融机构,合作伙伴,个人用户,金融机构,运营,/,BD,个人用户,监管机构,金融机构,人工智能驱动金融生活,案例,1:,蚂蚁智能客服,机器人智能问答,猜你问题,根据用户历史行为进行个性化问题推荐,举例:根据用户历史行为预测问题,小二工作台,问题预测,+,自动启动服务引导,举例:该用户当日使用过支付宝还款工行信用卡,机器人,智能的回答您提及的相关问题,案例,1:,蚂蚁智能客服,智能异常定位与解
3、决,定位,异常监控,实时聚类,秒级别预警,数据打通,实时能力,解决,服务宝,坐席信息反馈,解决源头,服务宝,体验平台,PD,承接保证,现场,调度中心,前线自助,完结,坐席反馈,响应介入,异常完结,平均,13,min,平均,47,min,平均,75,min,原流程:,完结,预警感知,异常定位,异常完结,0min,10min,20min,案例:某商户异常处理流程,耗时:,30min,耗时:,125min,该案例对比原流程测算减少服务咨询量,960,次,效果,案例,2:,蚂蚁安全大脑,实时分析,蚂蚁安全大脑,帐户,风险,意识,成熟度,黑名单,设备,位置,行为,特殊,路径,突变,操作,异常,设备,标识
4、,LBS,位置,习惯,交易,人群,关系,账户,-,设备,账户,-,卡,账户,-,环境,账户,-,账户,案例,2:,蚂蚁安全大脑,交易风险控制应用,蚂蚁安全大脑,事件传导网络,风险决策中枢,风险分析网络,数据分析及,学习训练引擎,核身认证中心,案例,3:,大数据征信,“传统信用评估与创新信用评估的融合”,芝麻分,-,最终,芝麻分,-,基础,信用历史时长,信用历史时长,信用履约记录数,信用履约场景数,公共事业缴费记录数,违约场景数,信用履约记录数,职业类型,学历学籍,手机稳定性,地址稳定性,信用履约场景数,账户资产,有无住房,有无车辆,公共事业缴费记录数,账户活跃时长,消费金额,消费层次,消费场景
5、丰富度,违约场景数,人脉圈信用度,社交广度,社交深度,分群一,分群二,分群调整,案例,3:,大数据征信,“信用,+”,金融,拒绝客户,欺诈拒绝,名单拒绝,综合审批拒绝,客户申请,银行反欺诈模块,+,芝麻反欺诈服务,内部黑名单,+,芝麻行业关注名单,银行申请评分,+,芝麻信用评分,银行审批流程和电话核身,人工核查,+,芝麻验证,审批通过客户,用户高覆盖度:+70%,好坏用户的高区分率度:+40%,与银行信用的低相关性:0.12,80%,通过芝麻反欺诈服务,可在30%的总客户(高风险客户)中识别出80%的欺诈客户,有效补充银行现有的欺诈判断。,4倍,芝麻行业关注名单识别出的不良用户是该银行整体用户
6、不良用户比例的4倍以上,可用于自动拒绝及贷后预警。,整体结果:,提高审核通过率,7,降低逾期率,0.3,个百分点,案例,3:,大数据征信,“信用,+”,生活,芝麻信用评分越高的群体,整体逾期率越低,订单占比,30天以上逾期率,案例,4:,大数据微贷,基于大数据和机器学习的信贷模式是蚂蚁微贷的最大优势,,在这个模式下,客户立即申请立即获贷,不良率低,解决小微企业和个人贷款难的问题:金额高、流程长、授信难,案例,5:,保险,保险将比大多数的行业更重视大数据的运用:,从产品人群的定位、身份识别和反欺诈、产品设计、定价,再到后续的赔付等,覆盖全生命周期,健康险,反欺诈,赔付精算,车险,与物联网及穿戴设
7、备结合,使用量及使用习惯定价,互联网专有险,运费险,账户赔付险,案例,5:,保险,运费险,运费险,,5,毛钱的保费,,10,块钱的保额,堪称“小而美”金融产品的典范,在大数据的助力下,业务量以每年超过,100%,的速度快速增长,背景,特点,前瞻性,实时核保,实时,差异化定价,出险率,实时预测,极速,核赔决策,案例,5:,保险,运费险定价,大数据精准定价帮助退货运费险,扭亏为盈,简单粗糙,劣币驱逐良币,保费按,5%,费率统一收,一口价,精算,定价,数据,定价,大数据,定价,解释方便,定价偏差大,以历史出险率为唯一定价因子,预测较准,解释性差,以,30+,因子统计建模,预测很准,难于解释,百万,ID,特征,实时特征,机器学习方法,技术创新助力普惠金融,普:移动互联网,移动互联网改变了触达用户的方式,促进了金融的普及,惠:云计算,云计算极大提升了计算的效率,降低了交易的处理成本,惠:大数据,大数据能够帮助甄别和计量风险,使长尾用户获得更好服务,普惠:人工智能,人工智能让普通用户也可以享受智能个性化的金融服务,有,AI,驱动,Finlife,谢 谢,THANK YOU,