中国金融|智能中台助力金融数字化转型

近年来,随着移动互联网、人工智能、大数据等技术的发展,线上金融服务早已深刻改变我们的生活,金融机构也纷纷布局线上,加快数字化转型。特别是新冠肺炎疫情期间,线上“非接触”业务优势进一步凸显,提升了金融机构从传统网点走向线上的紧迫性,也检验着各方线上业务的实力和技术储备。

近年来,随着移动互联网、人工智能、大数据等技术的发展,线上金融服务早已深刻改变我们的生活,金融机构也纷纷布局线上,加快数字化转型。特别是新冠肺炎疫情期间,线上“非接触”业务优势进一步凸显,提升了金融机构从传统网点走向线上的紧迫性,也检验着各方线上业务的实力和技术储备。

银行数字化转型面临挑战

在向数字化转型的过程中,要求银行等金融机构不断优化产品运营、营销方式和风控流程,特别是前端的变化需要后端系统的支撑和及时响应。然而在传统IT架构下,金融机构却在不断地重复造轮子,不同的系统工具犹如一个个林立的烟囱互不连通,越来越不能适应新的业务挑战。

一方面,传统金融机构各个业务部门独立建设风险管控系统,造成数据资源分散、浪费严重;另一方面,金融风险日趋线上化、多维化,传统的风控模式将很难应对复杂多变的风险,缺少统一的模型运行、监控平台。此外,由于各个模块独立开发成本高、难集成、过程重复,无法形成合力,也使得技术能力难以沉淀。

为了应对挑战,银行等金融机构开始借鉴互联网企业向中台转型的做法,依托云计算、大数据和人工智能等技术实施IT系统架构的转型升级。与此同时,金融科技企业也纷纷响应需求,通过智能中台的打造和全面输出,为金融机构的数字化转型提供赋能,如智能营销、智能客服、智能风控等。

数字化转型新路径:中台战略

当前,“中台”这个概念在业界产生了广泛的影响。有专家表示,中台兴起的本质,是在数字化转型的背景下,由需求侧的快速变化和挑战传导到供给侧,供给侧通过组织重塑和共性能力抽象、沉淀、整合和共享,实现对不同需求的快速响应,并转化为内生动力驱动业务发展和产品创新。随着金融数字化转型向纵深推进,金融机构业务向中台转型的必要性日益凸显。

一方面,中台转型是金融机构不同渠道、不同客户联动的内在需要。随着客户需求的日益多元化,如何为线上线下不同渠道、不同业务线的客户实现交叉服务成为了新的挑战。另一方面,中台转型也是金融机构前后台速度适配的必要环节。对于规模化企业,前台部门注重的是响应敏捷和不断创新,传统后台部门强调的是成本可控和运营规范。前台后台如果直接对接,势必很难形成很好的速度适配,这就需要有多个“不同直径、不同转速”的中台齿轮作为变速器,实现前后台的更好匹配。

数字化转型,要求金融机构打破部门壁垒,发展敏捷组织,实现产品创新面向市场的快速响应。在中台模式下,当金融机构需要开发新产品、新业务条线,或者调整原有老产品、老业务条线时,不需要重新从零开始,只需要借助沉淀在中台的资源、能力、数据、技术、风控等能力,由中台配置和组装,就可以统一对外输出定制化的产品服务和解决方案。整体而言,中台模式可有效降低业务研发成本、减少业务运转时间,组件化提高业务效率,去除不必要的流程和障碍,真正实现组织的敏捷、技术的敏捷、产品的敏捷。

不过业内人士也提醒,在借鉴互联网企业中台转型的过程中,由于银行业务在不同层面与互联网业务大不相同,银行业务的复杂性与互联网业务单一性之间的差异较大。因此,传统银行向中台转型不能简单釆用“拿来主义”,照搬互联网企业的中台模式来构建,必须实施具备银行特色的中台策略。

智能中台的探索与实践

当前,对于中台战略的内涵和实施中台战略的重要性,银行业已越来越趋于达成共识,但在实施过程中仍然存在不少问题和挑战。特别是对于中小银行而言,没有技术中台和数据中台的支持,很难建立真正有效的业务中台。因此,善用金融科技的赋能手段,不断推动业务中台的自动化、智能化,成为其数字化转型能否顺利进行的关键。这也为金融科技企业输出核心AI能力,助力构建智能中台提出了迫切的现实需要。

一直以来,金融科技企业是金融数字化转型的积极倡导者和有力推动者,中台战略的技术实践在促进金融科技企业内部数字化改革和推动金融机构智能化能力提升方面发挥了重要作用。金融科技企业将数字营销、智能风控等能力以及多样化业务场景整合输出,为金融机构提供定制化解决方案,破解其业务发展“成本—风险—收益”不匹配的困局。

以百融云创为例,其中台战略定位为:将前台稳定通用的业务能力沉淀到中台,提升前台响应力;将后台频繁变化的业务能力“提取”到中台,赋予更强的灵活性。帮助金融机构抽象包装整合后台的资源,将其转化为前台可重用、可共享的核心能力,打破“烟囱式”、“项目制”系统之间的集成和协作壁垒,降低前台业务的试错成本,赋予业务快速创新能力,最终提升企业的组织效能。

百融云创智能中台架构包括三个部分:数据中台打通内部数据壁垒,为业务优化与创新提供支持;算法中台根据不同业务需求,敏捷开发模型;风控中台面向业务,提供多种灵活的规则和数据配置方式,减少因业务对系统的重复开发,支持前台业务的快速创新。

其中,智能风控中台是百融云创智能中台解决方案的核心内容。基于百融云创多年的风控建模经验,围绕贷前、贷中、贷后风控运营闭环的理念设计,具有极其强大的配置能力和数据分析能力、变量运算能力,可以满足包括交易、信贷、营销三大领域的风险防控场景,也可以基于全新的风险场景配置针对性的防控体系,具有极强的可扩展性。在系统架构上,百融云创智能风控中台包含以下四大独有的风控模块,可提供全栈、闭环、实时的风险决策服务。

一是自动模型训练平台。鉴于当前很多中小机构缺乏AI相关技术人才,对于数据收集和模型开发很难独立完成,百融云创依托众多风控专家多年的建模经验自主研发了AutoML模型训练平台(自动机器学习平台),具备可修改性高、可解释性强等特征,大大降低算法应用与风控经验门槛,普通业务人员也可以快速上手参与风控模型开发。

二是决策引擎。决策引擎是整个信贷业务流程中重要的风控工具,包括贷前、贷中、贷后的风控管理,是风控模型部署落地的平台。百融决策引擎包含数据中枢、业务产品管理、模型中心、进件管理、风险报告中心、模型优化、名单管理、审批管理、系统管理等多个功能门模块。通过调用决策引擎,会自动给出进件的决策结果(直接通过、直接拒绝、转人工),自动对有风险的客户进行预警,自动给出逾期客户的贷后策略,并将结果返回给信贷流程系统。

三是关系图谱。百融云创基于复杂网络技术,开发了一整套高效灵活的关系图谱构建与应用解决方案。通过主体确认、关系建立来建立逻辑推理,并通过图谱检索,利用社团发现算法识别出存在承传关系的人群,当这个群体中成员的平均欺诈意图高于阈值的时候,就会认定很有可能是欺诈团伙。

四是特征衍生平台。在实际业务中,通常我们只拥有少量基础变量,不适合直接建模。而基础变量经过适当的变换或组合后,往往能够拥有较强的信息价值,对实际建模工作起到很大的帮助作用,所以建模项目中需要对基础特征做一些衍生类的工作。百融特征衍生平台包含函数管理、变量分类、变量方案、变量查询、接口服务、系统管理等多个功能模块,适用于使用机器学习方法构建模型的所有金融场景,比如风控、营销、反欺诈、定价、投资决策等。

近年来,越来越多的银行机构开始引入百融云创的智能中台推进自身数字化转型。以智能风控中台解决方案为例,百融云创基于底层数据衍生的多维变量,利用逻辑回归、机器学习等算法搭建了多种客群评分模型。据国内某股份行反馈,该行原有的自有评分人工审批流程占用了大量的风控成本,百融的客群评分投入使用后,自动审批通过率提升了15%。

数字化转型是一项长期工程,涉及面广,实施难度大,实现数据到价值需要一个过程,因此银行决策层和项目组既要有耐心又要有恒心。在实施中台战略的过程中,如果能加强与第三方金融科技企业的协同合作,结合自身资源状况、技术能力、人才储备等,通过搭建业务中台、数据中台、风控中台,进而打造开放平台,全面提升自身的敏捷能力,必然有助于在数字化转型的浪潮中形成新的核心竞争力。

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