AI赋能商业银行知识图谱与智能金融-何力

2017-11-10 11:42:00 作者:佚名 分类 : 比特网

  非常高兴有这个机会在美丽的乌镇听到了围棋天才柯洁对人工智能的一些看法,刚才又听了向老师关于金融监管带来的真知灼见,非常荣幸。在大数据或者AI银行这一块,兰州银行也是做了一些尝试,今天借此机会与各位同仁一起进行交流探讨。我们做了一些尝试,希望专家们能够共同来交流。

  首先我把兰州银行大概介绍一下,兰州银行也是属于全国城商行一部分,成立也和其它城商行一样,1997年成立的,今年也是兰州银行成立20周年。98名为兰州市商业银行,08年更名为兰州银行,2016年成为全省规模最大的银行,成功申报上市。

  我们这几年的发展,从规模来讲的话也是一年一个台阶。到去年年底兰州银行资本排名位列402位,在世界银行杂志排名中。

  从金融科技这一块来讲,兰州银行在发展过程中也认识到了科技在金融发展过程中的作用。我们从传统银行以前信息科技策略,通过大量的外包,和其它大银行跟踪学习。以及一些拿来主义,这是老银行的思路想法。我们深深认识到从2010年以后,外包可能包不出创新力,跟随也跟不出差异化,拿来拿不出核心竞争力。总结这三点之后,在科技这一块投入每年都有大幅提高。

  科技人员从2010年之前的15人,到现在自己的员工将近160人。和我们一起开发的计算机人员也有100多人,现在每天在兰州银行大厦里进行科技研发的人超过300人。科技项目,我们以前做一些正常的维护,现在有一百多个项目实施开发。科技成果,科技上已经实现了引领,起码在兰州银行信息科技部的作用在整个业务发展过程中的作用非常强。尤其在地域,在省内和企业进行对接拓展过程中,我们行都能在本地区发挥科技优势,为客户提供一些最好的服务。在全国来讲的话,一个本地商业银行在资产规模上超过工农中建,这个在全国也是不容易的。而且竞争力上,在本省也是比国有行更具有竞争力。

  兰州银行几个金融科技实践阶段,三个阶段:技术创新、平台战略,以及向互联网生态转型。

  第一阶段,我们做了很多创新产品,包括智能机器人,人脸识别,包括ATM这一块。

  第二个阶段,平台,我们从2012、2013年向互联网转型,建了大量互联网平台。包括电商平台,解决二手房资金监管的e住e行。包括省内农村三权流转,再就是直销银行百合银行,利用大数据开始做一些风险的预警,包括中小企业平台等等这样一些平台。

  第三阶段,平台逐步在向互联网生态转,我们建一个自己的互联网生态体系是集支付、理财、信贷、电子商务、大数据、金融于一体的互联网金融生态,才能形成真正银行的竞争力。我们做统一用户体系,再通过一户通运用支付渠道建立“榕树模型”,把金融融入到社会生态中,在衣食住行中不出不见金融。传统银行向新兴金融科技企业产生竞争,把我们的优势发挥出来,能够借鉴到金融企业的优势,形成我们自己的优势。

  去年开始我们和海致大数据一起,金融形态建好了,传统的金融数据以及外部数据如何运用呢。去年我们和海致公司一起构建了全行知识图谱平台,上面是传统互联网生态各个平台体系,下面是互联网数据的同步,还有行内外数据融合,以及知识图谱的建设。全行级知识图谱平台,我们融合了互联网和行业的数据,大家都知道银行的数据都是结构化的数据,互联网的数据都是非结构化的数据,怎么融合。包括源数据的管理,知识图谱的管理,统一用户的体系,

  在云计算、大数据、互联网金融快速发展的环境下,商业银行传统营销与风险管控能力不足日益凸显,在营销方面信息不对称,广撒网的营销成本太高,营销方式与产品也不是以客户为中心。营销决策依赖于经验,而不是数据,对市场商机反应不敏锐。风险防范,随着客户范围的不断扩大,传统以人工干预、现场检查为核心的风险防范和应对模式,无论是成本还是反应速度无法适应现在新的变化和需求。

  知识图谱,我们把不同种类的信息连接在一起得到一个关系网络,从关系的角度去分析问题的能力。应用搜索引擎中,知识图谱可以将搜索结果进行知识系统化,为我们提供认知。结构化的数据还有半结构化的数据,主要是社交网络的数据,工商局的。非结构化的一些客户财报,我们通过第三方知识图谱把这些知识进行融合。通过抽取以及消解,最终形成真正需要的知识图谱标准数据。

  我们的项目是从今年3月份开始启动,一直到现在,已经上线运行了,整个效果还是非常好的。平台建设之后主要应用在以下四大方面,第一是挖掘潜在的新客户;第二,挖掘存量客户与潜在的需求,怎么把存量客户用好;第三,反欺诈;第四,风险事件预警。

  第一,挖掘潜在新用户。国家出台新政策之后,通过这个知识图谱平台寻找符合我们的客户。挖掘存量客户,在现有系统里通过知识图谱的技术设定一些条件,能够找出来目标客户,精准定义营销。第三是反欺诈,整合已有数据中借款人的消费记录、行为记录、关系信息以及地域等等,根据以上要素建立关系图谱,依托已有的反欺诈模型进行匹配,发现潜在风险并进行有效防范,这个东西已经在我们行里开始实际运用了。

  (图示)还有欺骗图谱,一个固定IP,使用多张信用卡伪造多个身份,这是一个实际案例,效果还是很好。

  第二,风险事件预警,当现有贷后检查发生信息变更时,客户经理会收到提醒。

  第三,对公企业数据一站式获取,通过现有爬虫技术,我们一键拿到全部数据,要比以前分散的客户经理查询一家企业时,现在有了大数据平台非常智能的全部把数据汇总在一起,我们能够直接的看到所要的所有信息。

  第四,深度挖掘行内对公企业潜在关系,以前行内企业与企业之间的关系我们不了解,或者不是很清楚。现在把所有数据导到大数据平台里,通过AI人工智能方式分析了之后,他们之间什么关系,通过点和线的联系,我们一目了然,都能看到。再就是把很多信息,企业进行一站式多维搜索。我们设定地域、行业等等放在一起,它能够自动匹配出来,或者能够找出来我们需要的正常信息。

  再就是自动生成企业风险及营销系数,主要是为了了解目标企业在评分模型下的风险及营销分值。根据这个分值可以给客户经理自动算出来所要的分数,达到一个什么样的风险系数,人工来进行干预,这是一些客户的信息。

  第五,整合行内企业转帐,担保信息。企业与企业之间的转帐信息,我们发现关联关系,筛选之后分析。

  这个大数据平台建好之后,整合了行内数据和外部数据,介入行内已有对公CRM系统、对公信贷系统、百合园办公系统,全面提供对公业务领域大数据风险及营销支撑。

  信贷审批系统预调查环节提供对公企业工商信息、司法信息、关系图谱信息,极大提高业务人员的工作效率。这是后台客户经理或者更高一级审批做的事情,现在可以前置了,在调查环节,甚至在客户经理层面就能够获取到这个信息。

  这一块做出来之后,我们也在想基于图谱下一步怎么做,最近也在和海致技术专家一起探讨。

  第一是深化NLP应用,自然语言的处理。第二,深化反欺诈场景。以前或许了大量的数据,有一块数据没有挖掘出来,就是相关的文本信息,我们要进行分析在前期处理是相对比较薄弱的。已经有了一个基础的图谱信息之后,下一步怎么来做,就是在日至的解析、授信解析、贷后落实核查。深化反欺诈场景,主要是关系过滤等方面的工作。

  深化NLP应用,我们对行内非结构文本数据进行进一步的渗析挖掘,发挥它的价值,贷前、贷中、贷后一系列的工作。

  (图示)这是一个结构化处理的例子,以前通过手工输入或者营销拜访日志智能解析,提高信息汇总效率,实现多维度可量化统计。通过这个技术嵌入授信流程,减少重复劳动。传统的需要客户经理审批,每个环节怎么来做。引入了人工智能NLP自动数据处理之后,黄色都是机器自动完成的。

  深化反欺诈场景,在知识图谱发挥作用时,在社交关系图谱、转账和账目网络、黑名单网络、关系详情多对多记录,ETL清洗,实现反欺诈更加精准。

  (图示)这就是关系过滤的例子,通过多关系转帐,常用账号、常出现地址、呼叫关系、亲属、同事,通过图谱快速找到风险点。

  我们的思考,单纯的外部数据并不能产生重大的客户价值。一个具有前瞻性,自由关联和可挖掘的平台是银行通向智能的基础性工作。有巨大的数据潜力等待挖掘,银行在智能过程中沉淀了很多数据,当然这些数据很多都是结构化的数据,对客户是非常真实的,真正体现客户经营的数据。在这里有很多可待挖掘的宝藏,我们通过人工智能、大数据分析,可以找到很多信息点。

  这是我们兰州银行在信息科技创新这一块的体悟,我们觉得科技创新要围绕极致的客户体验,提高服务效能。科技创新带来的差异化服务能力,差距化的竞争优势正在逐步显现。

  科技创新是兰州银行业务发展的必由之路。

  以上就是我们在科技创新以及和海致大数据进行合作的案例感悟,今天共享给大家,也希望大家在大数据,或者人工智能运用中能够互相合作,谢谢大家。

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