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银行马奇诺,AI闪击战

作者:易小花 发布时间:2020-11-20


1928年,法德边界竖起了一道钢筋混凝土工事,这道斥资50亿法郎以法国陆军部长姓氏命名的防线叫“马奇诺”(Maginot Line)。


12年后,德军曼施坦因元帅借道比利时,闪击战偷袭阿登高地得手,马奇诺防线如同虚设。



时光辗转,二十一世纪初期,几次信贷危机让国内传统银行的“信用高地”失守。


与之相反,科技的引擎轰鸣作响,滚滚向前,科技巨头的崛起正在重塑金融界。BATJ等巨头在各自领域建立庞大帝国之时,智慧金融正以闪电战般不可抗拒之势沛然袭来。


四百多年前,亚当斯密发现“无形的手”,市场所主导的那只叫无形的手,非市场因素主导的便是有形的手。


这只手,就是银行的马奇诺防线。



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技术如火,风起青萍之末


银行最早感受到新技术对自己业务的解构,最为明显的是分行业务,在国内有个时尚的名词叫“网点”。


英国Metro银行是一家以分行为基础的银行,在创立后的前三年合计亏损超1亿英镑。同时期波兰的一家创新领域银行Alior,却在4年之内成为欧洲新客户数量增长最快的银行。


国外的变化也在中国上演着:支付宝、微信钱包依托电商或者社交,从移动支付向综合理财平台演化。


技术悄然生长,但对于银行的改变好像只是数夜之间。


平安银行、招商银行是最早提出向智能业务转型的传统银行,两家银行的玩法虽然是指向在线支付,但路径已经逐渐向AI靠拢:办理相关业务在线化、智能化。


2019年9月,中国人民银行印发了《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》,明确指出金融业要充分发挥金融科技赋能作用,推动我国金融业高质量发展。一时间,加速金融与科技深度融合成为行业共识,金融科技也已经上升到国家战略层面。


如果我们将互联网金融时代对于证券行业的改造,看作是一场表皮手术的话,那么人工智能对于证券行业的改造更像是一种刮骨疗毒。



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关山万重,AI逢山开路

艾瑞咨询《2020年中国AI+金融行业发展研究报告》发布,报告指出,AI+金融的落地场景主要分为八大领域:AI风控、智能客服、智能营销、智能保险、智能监管、身份识别和职能投资;2019年金融场景AI投入总规模为197.9亿元,2020年这一指标预计上升至254.4亿元。




人工智能技术并不只是对银行现有服务的简要融合,而是对银行经营管理服务等进行全方位智慧化再造。


2019年统计数据显示,银行业对于IT技术的投入金额比例中,大型国有银行占据了43.8%的IT市场,其次为各类城商行与农商行,占30.4%。


在AI技术的强势攻势下,银行不得不加快智慧化转型步伐,推动以人工智能为核心的智慧化银行建设。同时还将开发在银行场景下的更多基于人工智能的应用产品,进行智能驱动下的业务转型与产品创新。


目前,已有多家银行自建科技子公司。如,2019年6月13日中国银行成立中银金科,2019年5月8日工商银行成立工银科技等。


可以预见,“AI+银行”融合发展趋势不可逆转。集结号的吹响加速了新旧范式的对垒,一众刚诞生不久小企业或能借科技之光与大企业站在同一起跑线开始新一轮的角逐。在全线智能的时代下,AI+银行这块大饼中蕴藏的机会是无限大的。


但这不意味着所有公司都得从0到1做AI研究。借助懂算法更懂技术,懂需求更懂场景的数据集成解决方案,同样是对症良方。



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易道博识,赋能信贷业务


易道博识的AI+银行智能解决方案,一直是以业务场景为切入点,融合业务和IT双重职能,推动企业内部方法论与组织管理流程的优化,对完善企业组织结构与流程,提升管理水平有强推动作用。


这次,易道博识的目光聚焦信贷。在原有的远程开户、财报识别、集中运营、票据识别4项功能之外,易道博识的AI+银行智能解决方案新增了信贷业务方向的解决方案。




本方案囊括贷款申请、资料审核、贷后管理3个模块,运用OCR文字识别技术与企业大数据,在整个业务流程中快速采集证件与文档材料信息,高效完成信息收集与评估,让个人、企业用户可以在网站、APP上随时申请贷款,让银行全面提升业务水平。这不仅简化了贷款的申请程序,也加速了银行的审批过程,给用户和银行双方都带来了便利。

贷款申请

贷款申请可以使得用户在业务流程中快速采集证件与文档材料信息,高效完成信息收集与评估,让个人、企业用户可以在网站、APP上随时申请贷款,让银行全面提升业务水平。这不仅简化了贷款的申请程序,也加速了银行的审批过程,给用户和银行双方都带来了便利。


贷款资料审核

资料审核功能支持将客户上传的不同格式多种样式的贷款申请资料本进行自动分类、智能质检、OCR识别,并形成可编辑的结构化信息。针对复杂情景下的文件,该方案支持文件的自动分类、模糊判断、方向检测及转正,充分保障识别的准确率与效率。



贷后管理

贷款人(企业)在贷款后定期按要求上传财务报表、合同与发票,证明经营状况正常。用户在前端上传影像资料,即可在服务器端进行识别,有效帮助信贷行业解决审核信息整合难、审批标准不统一、贷后管理松散,贷后检查难以监督等问题。


信贷业务背调、贷后风险控制需采集大量的企业客户信息数据。对于海量的非结构化文字和数据信息,单纯依靠人工作业劳动成本高、效率低,无法适应业务高速扩张需求。


而易道博识的AI+银行智能解决方案以智能数据构建及管理平台为基础,高度契合企业自身业务流程和业务发展特征的技术架构。当企业完成数字化转型第一步,将用户和企业内部资源通过管理平台进行融合与连接后,企业的运营数据将进一步丰富,业务流程将得到进一步优化与打磨。





渠道思维,缺乏模块思维。这是传统银行在数字经济下暴露出的问题。


“模块化”一词看上去抽象,如果用“分工”来形容就更清楚了。传统银行几乎囊括储蓄、支付、信贷、投资等业务,巨无霸的优势在于能够以碾压之势拓展新的蓝图。


但就像航母能够在星辰大海横行,却无法在大江大流中驰骋。


因此银行势必要在储蓄、支付、信贷等业务上建立完整体系,每个体系不一定非得亲力亲为。什么都会并不意味着什么都能做好,与优质的数据集成商结合,未尝不是更好的选择。


随着AI已经悄然拿下了“比利时”,智慧金融与传统金融已经不再泾渭分明。一旦银行的数字化转型完成,会不会让传统银行的马奇诺防线形同虚设?




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