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360金融首发融合中台 金融科技后浪席卷而至( 二 )


——技术维度：数据+算力+算法三位一体
“数据+算力+算法”构成了智能金融的核心技术体系 。 首先 ， 数据是一切金融服务与金融安全的基础 ， 是金融科技得以有效落地的核心生产资料 。 其次 ， 以分布计算、GPU为代表的算力 ， 为处理海量数据提供了有力保障 。 第三 ， 以机器学习、图学习、强化学习、自然语言处理为代表的算法技术帮助金融行业细分领域发现规律并提供智能决策支持 。 甚至可以说 ， 金融科技在三者互为要素、互为支撑的世界中 ， 变革了金融业的发展要素 。
智能金融全链路上的分久必合
“统一”是张家兴在2020年第一季度的关键词和重要指标：把贴近业务目标为主的数据和AI统一中台化 ， 包括统一整个公司的数据仓库 ， 统一投放系统 ， 统一语音外呼平台和统一图数据等 。
在智能万物时代大潮下 ， 360金融要做的是在海量互联网用户与金融产品之间建立一个桥梁 。 一方面 ， 面向全网 ， 找到有真实金融需求的用户 ， 另一方面要把借贷、保险、理财等各种金融产品提供给他们 。 融合中台的搭建也将助力打通智能金融全链路的各个环节 ， 实现数据与AI分久必合的大势 。
360金融首发融合中台 金融科技后浪席卷而至
本文插图
智能金融全链路
第一环节是获客 ， 在精准化触达用户真实金融需求的过程中 ， 融合中台在链路中的实操面临两个难点 ， 第一 ， 如何通过各种数据对用户的诉求形成精准理解；第二 ， 如何在用户刚刚出现需求的时间点做及时的触达 。
第二个环节是客户经营 。 用户生命周期的各个阶段 ， 其金融服务需求不尽相同 。 融合中台有能力不断发现用户诉求 ， 在用户与金融产品之间 ， 打通一条便捷、直达、高效的“快速路” 。
第三个环节是风险控制 ， 通过大数据尤其是图数据 ， 对用户的风险进行评估 。
最后一个环节是各种服务 ， 包括智能客服、贷后沟通、保险顾问等各种与用户的沟通服务 。
张家兴举例解释道 ， 在融合中台的支撑下 ， 智能金融全链路都将发生颠覆改变 。 在获客环节 ， 传统依赖于人去优化和决策的广告投放方式 ， 将通过算法加持变得更加自动、智能；在客户运营环节 ， 公司可以通过实时数据平台的搭建 ， 支持数以亿计的用户全生命周期的及时有效触达 ， 提升运营效率；在风控上采用基于图数据的机器学习模型判定人的风险；到最后服务环节通过智能调度 ， 引入更多对话机器人让服务变得更高效 。 “这就是360金融计划打通的智能金融全链路 ， 融合中台的搭建将使‘数据+AI’更为高效的运转 ， 从而让整个链路实现数据化、智能化 。 ”
技术的终极目标在于重新定义未来
在明确的应用目的和雄厚的技术积累下 ， 360金融“分久必合”的统一为接下来的平台建设夯实了地基 。 据了解 ， 360金融平台搭建计划涵盖实时数据计算平台、图数据计算平台、机器学习计算平台、智能运营平台等 ， 这些平台将形成一个平台矩阵 ， 全方位推动数据和AI对业务的深度赋能 。 “再下一步 ， 我们会在平台上构建更多的模型 ， 让数据AI产生应有的价值 。 ”张家兴补充道 。
在行业中摸爬滚打多年 ， 张家兴笑称自己想要做一只怀有终极目标的初生牛犊 。
“技术要想发挥价值并不仅仅是在现有的做事方式上去提效 ， 这个能产生价值是很有限的 。 技术的终极目标在于重新定义未来 ， 在于敢去思考如何改变现有做事的方式 。 我一直在思考学术界跟工业界之间的区别 。 学术界思考的是创造新方法 ， 并且努力让这个方法被更多人广泛接受 。 而工业界思考的是架构 ， 通过这个架构 ， 将各种技术元素整合起来产生价值 。 学术界是创新保障 ， 工业界是价值保障 。 充分容纳学术界方法创新与业界架构设计两种思维方式 ， 才能最终把AI做好 。 ”张家兴道 。


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