剖解信用構建“模范生”玖富數科集團的科技語言金融
2019-12-06 21:33
不完善的社會信用體系使得金融風險問題頻發，建立完善的社會信用體系是構建誠信社會的發展需要，這需要金融機構把關好金融服務最后一道關——貸后風險管理。
關于信用約束問題的討論古已有之。
從小農經濟開始，道德約束就成為社會信用的主要約束力量。作為一種社會關系契約，道德約束在人與人交往的過程中產生、存在與發展。之后，隨著經濟的發展、社會分工的細化，在工業化時代，信用記錄成為一種信息憑證被市場化機構所使用。
但進入信息化社會，尤其是移動互聯網高速發展的今天，信用的價值被再一次放在突出的位置上，而金融領域更是將信用風控試作行業發展的命門。
然而，個體行為存在明顯的碎片化、場景化特征，使得大數據的收集、分析與整理變得困難。與此同時，關于社會信用體系建設的重要性也凸顯的淋漓盡致。
信用經濟時代：迫切感爆棚的信用建設需求
信用本質上是一個經濟范疇 ,自古以來中國文化都講究“人無信不立，業無信不興”。在當前的商業社會，開放的市場經濟大大釋放了生產力,但在這樣一個寬松的環境下，誠信被稱作市場經濟的基本規則，是企業與企業、企業與個人之間交流合作的契約。
建立完善的社會信用體系是構建誠信社會的發展需要，也是政府多年來一直關注的焦點。
從政策方面來看，上世紀90年代初期，以信用評價為代表的信用中介機構開始出現和發展。2011年10月18日，黨的十七屆六中全會提出要把誠信建設擺在突出位置。之后，《社會信用體系建設規劃綱要（2014－2020年）》，提出了部署加快建設社會信用體系、構筑誠實守信的經濟社會環境。中國互聯網協會也發出倡議加快誠信社會建設。
雖說誠信是市場經濟的基本規則，但誠信對不同行業的影響程度卻有著深淺之分。其中，對于金融行業而言，誠信被譽為行業的黃金資產。
麥肯錫全球研究院發表了題為《中國的選擇：抓住5萬億美元的生產力機遇》的報告指出，當前中國經濟80%左右的經濟利潤仍來自金融行業。
當然了，報告數據的準確與否我們暫且不提。但在我們認知當中金融歷來都處于市場經濟發展的核心位置。各式各樣的金融服務塑造出了市場經濟的血液循環系統，對國民經濟平穩發展起到保駕護航的作用。
與此同時，金融產業還具備高風險標簽，這其中的關鍵就在于風控命門，不完善的社會信用體系使得金融風險問題頻發。鑒于金融本身的重要性，金融信用體系缺失所影響的絕不僅僅是金融產業。
弗朗西斯·福山在其著作《信任：社會美德與創造經濟繁榮》中將華人圈歸于低信任度社會，其癥結在于缺乏社會的中間組織。
從這個維度來看，完善的社會信用體系建設絕不是政府一方面的事，還需要龐大的“中間組織”參與進來。對于金融產業而言，需要廣大頭部金融科技企業站出來，承擔起應盡的社會責任。
AI時代的產業重塑：效率提升是表，深層次機器學習是里
人工智能技術的飛速發展，為社會信用體系構建、金融風控體系完善提供了問題解決的契機。如今看來，金融科技對金融產業的影響也是顯而易見的。
目前看來，人工智能在金融領域的應用場景主要包括智能投顧、風控、智能客服等，對應的技術就是機器學習、自然語言處理、人臉識別等，具體表現為金融服務效率與質量的提升。
值得一提的是，目前人工智能技術對金融產業的影響更多的體現在貸前和貸中服務。例如貸前審核通過AI技術，減少人工文檔審查等冗余工作，實現自動化，減少金融服務的審核時間，在同樣的時間內做更多的申請。另外，人工智能、大數據在貸中風控管理方面已經開始發揮重要作用，高效數據流轉與自動化決策，實現了科技對傳統風控的升級改造。
然而，在貸后管理方面金融科技目前的影響力還非常小。要知道金融行業的風控管理應該貫穿于整個服務的縱向全流程，任何一個環節存在短板就意味著壞賬等金融風險發生概率的提升。
從人的角度來看，每個人在享受便捷金融服務的同時，難免會出現一些資金糾紛。有的確實信用存在問題，故意賴賬。有的可能只是因為其它原因耽誤還款時間，并不是主動失信違約。這需要平臺識別清楚，避免誤傷，避免漏網。這需要金融機構把關好金融服務最后一道關——貸后風險管理。
關于貸后管理，從行業角度來看，這一場景缺乏相應的技術支持，這也為貸后管理的信用數據收集增添障礙，并且使得整個借貸鏈條數據缺乏完整的閉環。
此外，貸后管理通常被認作是一個既有合作又有沖突的場景。這一場景對相關客服話術、情緒等因素要求極高。然而，人都是有情感的，面對復雜的貸后管理客服出現情緒性的話語也在所難免，這也導致數據收集的不準確。
為此，過去有一些企業采取一些智能外呼、催收機器人、話務系統等進行貸后管理，讓機器人替代人來打電話。如今看來，機器人很容易被識別，根本無法替代人完成貸后管理工作，只能在某一環節替代或者輔助。
因此，AI對于貸后管理應該是融入而非替代，想辦法讓技術幫助人更好地進行貸后管理才是關鍵。即降低人為影響提升數據精準度，并通過技術融入更便捷的進行用戶信任數據收集。
從物理嫁接到深度融合：“一站式”方案告別管理盲區
如今，國內金融科技領域的頭部企業已經在貸后管理方面取得巨大突破。以玖富數科集團為例，過去幾年，玖富數科集團通過技術賦能金融機構，不斷提升貸前的服務效率與服務質量，其技術實力已經得到證明。如今，玖富數科集團自主研發的面向語音質檢領域的小易機器人，已經將數字科技延伸至貸后管理環節。
就目前了解到的信息來看，玖富數科集團小易機器人主要以行為驅動系統、注意力系統、情感計算三大核心技術為后臺，涉及到計算機視覺、圖像識別等基礎性技術。
正如前面所說的，貸后管理場景的信任數據收集對客服話術、情緒等因素要求極高。貸后管理機器人要想服務客服以及判斷借款人話術，需要企業進行大量試驗，并根據不同情況、不同場景做出針對性的話術和知識庫。而這一條件實現的前提則需要企業擁有大量的場景和數據，能夠讓機器人面對相應情況時實現與自身知識庫的匹配。
就目前看來，小易機器人已經建立出完善的知識庫。通過語音實時監控，盡可能減少貸后話務場景中可能出現的矛盾，推進貸后管理工作的智能化和陽光化。具體來說，主要從情緒、經驗和注意力三個方面幫助客服人員的完成工作：
1. 在情緒方面，小易機器人可以通過語音來識別客服人員的情緒波動，再通過終端和后臺的交互變化，及時提醒使用者平穩情緒。
2. 在經驗方面，小易機器人通過不停量化個體在工作時候的內容，把業績好的經驗傳授給其他人，同時還可以對出現違規詞匯或沒表達清楚內容進行實時提醒。
3. 在注意力方面，小易機器人可以驅動使用者注意力長時間聚焦，當任務沒完成時進行提醒，還會把個人數據進行量化輸出，通過和其他人的數據對比，提醒客服人員了解需要加強的方面。
總的來看，小易機器人不僅可以安撫員工情緒，提高服務水平，還能對服務效果做出量化統計。在實際操作中，AI與人類協同合作，為金融機構貸后管理提供高效、妥善的處理方式。在理性價值以外回歸科技向善的技術初衷，讓AI不再是干巴巴冷冰冰的算法、數據，多了那么幾分對人感情變化方面的洞察，機器與人之間形成良好的協同關系。
自此，人工智能技術在金融服務領域的應用，從前期審核，中期資金支持，到后期風險管控，都提供技術支持，形成一種“一站式”技術服務形態。通過技術打通，各環節原先割裂的數據孤島實現了無縫連接。
對于用戶和金融機構而言，“一站式”的金融科技帶來的是體驗和安全性的提升；對于整個社會信用建設而言，玖富數科集團小易機器人的推出則嚴把金融服務的最后一道關口，為金融服務的良性運行提供技術支持，促進用戶資金借貸全線的良性循環，成為社會信用建設非常重要的一塊“拼圖”。
尾聲：
正如開頭我們所提的那樣，用戶個體行為的場景化、碎片化特征明顯，這就意味著征信建設絕非一家機構、某個行業的問題，而是需要整個社會不同領域的共同參與。在金融科技領域，玖富數科集團無疑是開了個好頭，用自主研發的科技力量為社會信用體系建設添磚加瓦。但一家企業的力量終究是有限的，在未來，我們也希望能夠看到更多不同領域的企業加入進來，共同推動整個社會信用體系的完善。
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