螞蟻消金始終堅持普惠金融服務(wù),與商業(yè)銀行提供的消費(fèi)金融服務(wù),形成有機(jī)互補(bǔ)。數(shù)據(jù)顯示,2024年,螞蟻消金累計服務(wù)的消費(fèi)者中,有1.27億是新市民群體,新開通花唄用戶中沒有信用卡使用記錄的占到80%,可識別職業(yè)類型的用戶中藍(lán)領(lǐng)用戶占比約50%。
過去十年間,中國消費(fèi)金融經(jīng)歷了充分發(fā)展,但金融供給的錯配問題依然存在,比如,初入社會的年輕人、新藍(lán)領(lǐng)等群體,低利率的普惠金融供給仍有不足。
“我們一直通過技術(shù)尋求解決這些問題”??涤铟虢榻B,螞蟻消金的風(fēng)控理念,是用科技減少信息不對稱,提高金融服務(wù)的普惠性和安全性,“為消費(fèi)者提供可用、夠用、好用的普惠金融服務(wù)”。
在經(jīng)歷了“自動化階段”、“智能化階段”后,螞蟻消金從2023年起開始探索AI風(fēng)控應(yīng)用??涤铟胝J(rèn)為,這標(biāo)志著信貸風(fēng)控管理從“規(guī)則驅(qū)動”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”,最終邁向“認(rèn)知驅(qū)動”的躍遷。
AI大模型的出現(xiàn),帶來了3個全新能力:知識理解、碎片信息學(xué)習(xí)和知識推理,為風(fēng)控科技注入了全新動能。“我們驚喜地發(fā)現(xiàn),大模型實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)風(fēng)控難以達(dá)成的突破:首先,它能自主挖掘更多特征,捕捉專家曾忽略的視角,大幅豐富用戶畫像維度;其次,可高效學(xué)習(xí)碎片化信息,顯著提升碎片化客群的模型性能;最后,能學(xué)習(xí)人工審核專員的審批邏輯,進(jìn)而制定‘一人一策’的風(fēng)控策略。”
康宇麟談到,“我們相信,隨著大模型能力的持續(xù)升級,未來完全可以為每一位用戶配備專屬的AI信審員。”
據(jù)悉,螞蟻消金探索了用戶自主提交信息與實(shí)時場景數(shù)據(jù)結(jié)合的風(fēng)控模式,同時也基于應(yīng)用大模型和多模態(tài)圖關(guān)系網(wǎng)絡(luò),進(jìn)一步拓寬了“減少信息不對稱”能力的邊界。
比如,花唄受到職場新人等群體歡迎的額度互動功能“小紅花”,背后就有智能體交互式引導(dǎo)用戶,提交職業(yè)資格、技術(shù)證書等多元材料,經(jīng)過智能體識別、理解、評價、決策,由此獲得更好的普惠服務(wù)。再比如,智能體能夠?qū)W習(xí)策略專家的經(jīng)驗(yàn),自動分析、生成策略、驗(yàn)證效果,相當(dāng)于復(fù)制出若干個有豐富經(jīng)驗(yàn)的策略專家,極大地提升風(fēng)控策略研發(fā)效率。
螞蟻消金近年來重點(diǎn)探索應(yīng)用AI技術(shù),為此引入相關(guān)高端人才。不僅以智能風(fēng)控技術(shù)提升金融健康,還以數(shù)字交互技術(shù)完善用戶體驗(yàn),以安全技術(shù)保障用戶全鏈路,致力于為用戶創(chuàng)造更好的服務(wù)體驗(yàn)。
如今,人工智能技術(shù)正加速從“技術(shù)探索”邁向“產(chǎn)業(yè)落地”,金融行業(yè)作為數(shù)據(jù)密集、場景豐富的領(lǐng)域,已成為AI技術(shù)應(yīng)用的“主戰(zhàn)場”。 當(dāng)天,這場主題為“AI落地金融之路”的見解論壇,由上海交通大學(xué)上海高級金融學(xué)院主辦,來自多家高校的頂尖學(xué)者和金融領(lǐng)域的技術(shù)專家們,共同探討構(gòu)建開放包容的AI金融生態(tài)。
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