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網(wǎng)商銀行首席信息官:智能客服讓我們節(jié)約了50%的座席

責任編輯:editor005

2016-12-12 15:27:38

摘自:藍鯨傳媒

網(wǎng)商銀行首席信息官唐家才認為人工智能的根本還是大數(shù)據(jù)。12月10日,金融教育咨詢品牌——金融城主辦的“2016金融科技創(chuàng)新峰會”在北京舉行,圍繞“科技構(gòu)建金融新生態(tài)”的主題展開討論。

網(wǎng)商銀行首席信息官唐家才認為人工智能的根本還是大數(shù)據(jù)。唐家才在演講中舉例:網(wǎng)商銀行去年上了一個智能客服,上線以后效果特別好,基本可以節(jié)約50%的座席,就是因為我們背后做了數(shù)據(jù)的分析。比如說這個客戶前面剛下了一個什么單,然后就撥電話進來了,肯定是跟這個單有關(guān)的相關(guān)問題,通過人工智能應答,告訴他是不是遇到了這樣或那樣的問題,都是跟他剛剛辦理的業(yè)務相關(guān)的。

12月10日,金融教育咨詢品牌——金融城主辦的“2016金融科技創(chuàng)新峰會”在北京舉行,圍繞“科技構(gòu)建金融新生態(tài)”的主題展開討論。

唐家才在演講中表示,從互聯(lián)網(wǎng)的角度來說,所有的互聯(lián)網(wǎng)離開了數(shù)據(jù)肯定是不行的,我的理解大數(shù)據(jù)不僅僅是數(shù)據(jù)大,而是數(shù)據(jù)的結(jié)合。目前我們每天處理的數(shù)據(jù)量達到PB級,處理過程中我們同時需要有很多模型支持對這些數(shù)據(jù)的理解,也要真正知道這些數(shù)據(jù)是真正,要把數(shù)據(jù)的價值挖掘出來。同時結(jié)合這些分析結(jié)果,轉(zhuǎn)化成支撐我們的應用,這才叫真正的大數(shù)據(jù)。

大家可能很關(guān)心數(shù)據(jù)來源是什么。其實數(shù)據(jù)來源,自有數(shù)據(jù)大家都有各自的優(yōu)勢,同時我們也在豐富自己的數(shù)據(jù),通過外部數(shù)據(jù)的搜集,包括跟政府部門合作,獲取公共的數(shù)據(jù)。其實還有一個來源更需要業(yè)界一起形成生態(tài)的,生態(tài)數(shù)據(jù)的一種共享。

我自己也是技術(shù)出身,我想談談大數(shù)據(jù)從技術(shù)角度來講是面臨很多挑戰(zhàn)的,很多金融機構(gòu)在大數(shù)據(jù)處理上,為什么感覺很重要?有幾個問題沒有解決掉。

第一個問題,我能不能把客戶在我這里發(fā)生的所有的數(shù)據(jù),很精準地或者很豐富地收集起來?因為大家都知道數(shù)據(jù)無論是存儲還是采集過程當中,對機器無論是計算資源還是存儲資源都有很大的消耗。所以很多時候為了提高聯(lián)機服務的效率,數(shù)據(jù)是被丟掉的。這在我們這里采用分布式技術(shù)以后,其實在數(shù)據(jù)上我們可以有整個系統(tǒng)交易流程中,任何一個環(huán)節(jié)都可以做數(shù)據(jù)保存,可以更精準地刻畫客戶的行為。

第二個問題是收集了這么多數(shù)據(jù),能不能高效處理,我們傳統(tǒng)金融機構(gòu)有一個很頭痛的問題,日用批量,我們都知道一到稍微有一個批量結(jié)點一卡,可能第二天開業(yè)都面臨問題,尤其是每年年終結(jié)算的時候,在傳統(tǒng)金融機構(gòu)很頭疼,就是因為批量處理的問題。

第三個問題是解決這些問題要付出多少代價,成本和收益是不是能平衡。

大數(shù)據(jù)層面我還想談談大數(shù)據(jù)給我們帶來了什么價值。網(wǎng)商銀行所有的業(yè)務都是靠數(shù)據(jù)支撐的,從我們做任何一個客戶營銷開始,我們做營銷不可能大面積發(fā)營銷短信,因為那樣的成功轉(zhuǎn)化率太低了,一個短信幾分錢的成本,成本太高,一定是精準刻畫用戶畫像以后,非常精準地推廣信息,這樣轉(zhuǎn)化率更高。

當客戶來了以后,實際上我們后面有一套分析給客戶分析性,客戶來了以后不需要做更多的事情,來了以后就可以用,這是我們的三要素貸款背后的數(shù)據(jù)支撐。當客戶在他的資金使用過程中,尤其是很多電商商家在經(jīng)營過程當中,其實我們也是在實時監(jiān)控他們的經(jīng)營狀況的,當他的經(jīng)營數(shù)據(jù)大幅度下滑的時候,我們可以提前預警,很快地跟蹤客戶的經(jīng)營實際狀況,可以防止風險的發(fā)生。

說到人工智能,雖然人工智能是一個技術(shù),但是人工智能底層的支撐是數(shù)據(jù),如果沒有足夠的數(shù)據(jù)支撐這些模型,這個人工智能就等于0。所以未來的數(shù)據(jù)應用方面,確實可以有很多很多創(chuàng)新。

舉個例子,去年我們上了一個智能客服,我們的智能客服上線以后效果特別好,基本可以節(jié)約50%的座席,就是因為我們背后我做了數(shù)據(jù)的分析。比如說這個客戶前面剛下了一個什么單,然后就撥電話進來了,肯定是跟這個單有關(guān)的相關(guān)問題,通過人工智能應答,告訴他是不是遇到了這樣或那樣的問題,都是跟他剛剛辦理的業(yè)務相關(guān)的。這樣的話匹配度非常高,大幅度節(jié)省人力投入。

在隨后的四個專題研討中,與會嘉賓圍繞金融科技助力財富管理升級、大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈在銀行業(yè)的探索、大數(shù)據(jù)時代下的消費金融新模式、監(jiān)管新元年互金機構(gòu)轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新等議題,開展了更深入的討論。

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