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集奧聚合馮宗欣:大數(shù)據(jù)企業(yè)應提升其科技含量 突破發(fā)展瓶頸
時間:2019-01-21 11:18   來源:零壹財經(jīng)   責任編輯:青青

  原標題:集奧聚合馮宗欣:大數(shù)據(jù)企業(yè)應提升其科技含量 突破發(fā)展瓶頸

  回顧過去的2018年,大數(shù)據(jù)行業(yè)的競爭格局已發(fā)生新的變化,包括新成立的數(shù)據(jù)服務公司迅速增多、技術(shù)門檻逐步降低、單純數(shù)據(jù)服務市場競爭激烈且增長乏力,成為眾多第三方大數(shù)據(jù)企業(yè)生存的重大挑戰(zhàn)。與此同時,商業(yè)銀行、保險公司與金融科技公司也逐步具備了數(shù)據(jù)挖掘、整合與建模等能力,對于外部數(shù)據(jù)提供商的依賴性逐步減弱,并體現(xiàn)出更多的定制化大數(shù)據(jù)解決方案的訴求。那些仍然熱衷于提供單一數(shù)據(jù)服務產(chǎn)品的企業(yè),將逐步被市場所淘汰。

  畢馬威出具的一份研究報告指出,身處大數(shù)據(jù)時代,中國銀行業(yè)將更好地提升客戶、風控和運營這三大領(lǐng)域的服務能力,形成精細化的用戶畫像,立足于個性化服務、精準營銷、產(chǎn)品創(chuàng)新、智能風控和渠道優(yōu)化等環(huán)節(jié)。因此,2019年大數(shù)據(jù)企業(yè)要積極尋求科技轉(zhuǎn)型,將大數(shù)據(jù)技術(shù)與AI、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)有機結(jié)合,形成大數(shù)據(jù)整體解決方案應當是大數(shù)據(jù)企業(yè)的努力方向。

  在零壹財經(jīng)近期的一次訪談中,集奧聚合副總裁馮宗欣指出,從事大數(shù)據(jù)業(yè)務的金融科技公司,需要盡快提升自身的科技能力,拓展AI等技術(shù)解決方案。“科技是第一生產(chǎn)力”一直是商業(yè)模式的核心,大數(shù)據(jù)企業(yè)需要以此來提升其競爭壁壘。他稱,集奧聚合已推出多項金融解決方案,包括大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)運用在具體金融服務場景中,同時向企業(yè)客戶、運營商、政府客戶輸出其解決方案,在頭部企業(yè)中率先實現(xiàn)了轉(zhuǎn)型升級。

  集奧聚合副總裁 馮宗欣

  集奧聚合是一家互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)服務商,成立于2012年,在大數(shù)據(jù)行業(yè)里位居前列,為眾多金融機構(gòu)輸出技術(shù)解決方案。集奧聚合在業(yè)界較早提出科技升級、技術(shù)引領(lǐng)的經(jīng)營模式。集奧聚合副總裁馮宗欣作為公司高管之一,1998年畢業(yè)后一直從事于面向金融保險業(yè)的軟件、系統(tǒng)集成的技術(shù)研發(fā),2008年開始個人創(chuàng)業(yè),從事移動互聯(lián)網(wǎng)、SAAS服務,并在2014年轉(zhuǎn)型從事大數(shù)據(jù)、AI與金融科技行業(yè),加入集奧聚合之后主導技術(shù)解決方案。

  集奧聚合如何與商業(yè)銀行開展合作?如何將產(chǎn)品運用于場景化金融服務之中?如何保障產(chǎn)品效果?未來集奧聚合的發(fā)展方向在哪些方面?圍繞這些問題,2018年12月28日在北京專訪了集奧聚合副總裁馮宗欣,圍繞技術(shù)驅(qū)動場景化金融解決方案,進行深入全面的溝通交流。

  以下是專訪內(nèi)容節(jié)選。

  一、行業(yè)方向:不止于數(shù)據(jù)服務,借助技術(shù)驅(qū)動轉(zhuǎn)型

  零壹財經(jīng):從我國大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展歷程來看,近年來經(jīng)歷了哪些衍變?

  馮宗欣:這種衍變是比較顯著的,大數(shù)據(jù)概念從2013年下半年慢慢進入人們視野中,這源于一些互聯(lián)網(wǎng)公司借助積累的數(shù)據(jù),在金融業(yè)進行風控、營銷等方面的嘗試,并取得了一定的效果。因此,產(chǎn)生了大數(shù)據(jù)風控和大數(shù)據(jù)營銷的概念,當時是一個融合、連接的概念,大數(shù)據(jù)最大的特征在于兩點:第一,要能連接、維度多;第二,數(shù)據(jù)的維度要新鮮,能更新,而很大的量并不是最大的競爭力。

  經(jīng)歷初期發(fā)展,2014、2015年,金融機構(gòu)意識到第三方數(shù)據(jù)確實能幫助金融機構(gòu)去評判風險。風控可以說是大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的最早應用領(lǐng)域,因為當時互金行業(yè)是個百億市場規(guī)模的新興領(lǐng)域,需要技術(shù)廠商去整合數(shù)據(jù)源與客戶,把它作為一個應用級產(chǎn)品。

  2016、2017年,金融機構(gòu)自身已經(jīng)具備了數(shù)據(jù)能力,因此市場需求發(fā)生了改變。小型金融機構(gòu)偏向采購解決方案,大中型金融機構(gòu)偏向于采購數(shù)據(jù)標簽與維度。同時,很多數(shù)據(jù)提供商也開始自己搭建數(shù)據(jù)平臺,具備了建模、算法、做連接等方面的數(shù)據(jù)整合能力。在這種市場格局下,大數(shù)據(jù)企業(yè)的發(fā)展面臨瓶頸,都意識到必須要轉(zhuǎn)型。

  零壹財經(jīng):轉(zhuǎn)型方向是什么?

  馮宗欣:從事大數(shù)據(jù)業(yè)務的金融科技公司,至今發(fā)展起來的頭部企業(yè),它們在發(fā)展初期都是從數(shù)據(jù)服務起步,逐步拓展至數(shù)據(jù)的清洗、挖掘與建模,最后輸出一些數(shù)據(jù)產(chǎn)品。行業(yè)發(fā)展前期是偏向于數(shù)據(jù)加工整合,中后期是偏向于數(shù)據(jù)產(chǎn)品。然而,隨著金融客戶自行建設(shè)數(shù)據(jù)團隊和數(shù)據(jù)源廠商的直接入局,簡單的數(shù)據(jù)加工與建模,已經(jīng)不能成為大數(shù)據(jù)企業(yè)的核心競爭力。企業(yè)必須有自己的核心產(chǎn)品,這樣才能構(gòu)建出自己的生態(tài)體系。因此,集奧聚合更早意識到這一點,2016年開始向人工智能方向轉(zhuǎn)型,集奧聚合具備的科技成分,是區(qū)別于其他大數(shù)據(jù)企業(yè)的一個重要標志。

  二、市場需求:數(shù)據(jù)科技企業(yè)要提供一整套解決方案

  零壹財經(jīng):什么樣的企業(yè)可以算頭部企業(yè),集奧聚合的差異化優(yōu)勢如何體現(xiàn)?

  馮宗欣:所說的大數(shù)據(jù)頭部平臺,主要還是按照收入規(guī)模和商用客戶數(shù)量來評定的,目前集中5家以內(nèi),集奧聚合為其中一家。這些企業(yè)在行業(yè)內(nèi)起步時間比較早、數(shù)據(jù)行業(yè)覆蓋面相對較好。發(fā)展也很迅速,收入規(guī)模可達到上億級別,覆蓋的客戶為幾百家至上千家左右。在打造核心競爭優(yōu)勢上,集奧聚合采用“大數(shù)據(jù)+AI技術(shù)”的發(fā)展戰(zhàn)略,經(jīng)過長時期的規(guī)劃布局與研發(fā)投入,集奧聚合推出了很多貼合市場需求的科技類產(chǎn)品,未來PE倍數(shù)也能迅速提升。

  零壹財經(jīng):數(shù)據(jù)服務商向科技轉(zhuǎn)型,具體業(yè)務形態(tài)會有哪些改變?這種變化如何更好地滿足市場需求?

  馮宗欣:數(shù)據(jù)服務商主要將連接好的數(shù)據(jù)形成資源,通過加工資源來形成數(shù)據(jù)產(chǎn)品,這是原材料加工的概念。但這種加工出來的產(chǎn)品僅僅是輔助客戶決策的一類依據(jù),還不能幫助客戶達到最終的結(jié)果,很難直接帶來產(chǎn)能與效率的增長。

  大數(shù)據(jù)企業(yè)要向科技轉(zhuǎn)型,實現(xiàn)技術(shù)賦能金融服務,讓金融機構(gòu)直觀感受到產(chǎn)出成果。要做到這一點,要求大數(shù)據(jù)企業(yè)在賣給金融機構(gòu)產(chǎn)品的同時,還要梳理客戶的作業(yè)流程,把產(chǎn)品有機地結(jié)合到客戶的作業(yè)中,以結(jié)果來證明能夠使客戶獲得收益。

  三、集奧聚合:提供多種解決方案,服務金融頭部企業(yè)

  零壹財經(jīng):集奧聚合的產(chǎn)品線是如何布局的?有哪些合作客戶?

  馮宗欣:我們主要圍繞“大數(shù)據(jù)+AI”這兩個領(lǐng)域,實現(xiàn)產(chǎn)品線的覆蓋,產(chǎn)品線分為風控產(chǎn)品線、營銷產(chǎn)品線及AI產(chǎn)品線。集奧聚合把風控、營銷和人工智能有機結(jié)合,提供的是一站式智能化金融解決方案。

  智能風控產(chǎn)品線涉及集智雷達決策引擎、反欺詐、信用評估模型、用戶畫像、風險監(jiān)控模型預警、逾期預測模型、失聯(lián)修復平臺、風險處置、智能催收等;智能營銷產(chǎn)品線涵蓋集奧方舟、營銷響應模型、智能語音、營銷評分、新客獲取、存客激活等。

  2018年我們推出了AI建模平臺與智能語音新產(chǎn)品,也在研發(fā)保險、運營商、企業(yè)、政府等行業(yè)的解決方案,應用于車險、互聯(lián)網(wǎng)保險、運營商增值業(yè)務、企業(yè)外呼及客服服務、政府智慧城市、智慧交通等領(lǐng)域。例如,未來用戶可能會接到機器人銷售的保險,降低保險公司在觸達客戶方面的海選成本。

  前期在金融行業(yè),集奧聚合主要是做資產(chǎn)端,未來將延伸到理財端、負債端。

  產(chǎn)品線以金融行業(yè)為主導,目前服務客戶數(shù)量近一千家左右,客戶包括大型國有銀行、股份制銀行、城商行、農(nóng)商行、持牌消費金融公司、持牌小貸公司等。未來,客戶將逐步覆蓋到保險服務、企業(yè)服務、運營商服務以及政府服務等領(lǐng)域。

  零壹財經(jīng):不同稟賦的金融機構(gòu),包括銀行、保險、小貸與/等,它們各自對于數(shù)據(jù)服務的訴求,有何區(qū)別?

  馮宗欣:集奧聚合主要服務于大型金融機構(gòu),沒有大力發(fā)展中小型金融機構(gòu),主要考慮這類機構(gòu)受系統(tǒng)性金融風險、政策影響比較大,這是企業(yè)經(jīng)營的一大風險。同時,互金行業(yè)的大型持牌金融機構(gòu),我們也在做。

  很多大型金融機構(gòu)做大數(shù)據(jù)的能力有限,并且它們的人力成本很高,因此給外部大數(shù)據(jù)廠商創(chuàng)造了機會,它們大量的開發(fā)、測試等工作環(huán)節(jié)會讓外部廠商人來做,這樣整體性價比會更高一些。

  零壹財經(jīng):剛才提到的AI建模平臺,我們?yōu)楹我c銀行進行“聯(lián)合建模”?

  馮宗欣:建模服務能力是金融機構(gòu)普遍認可的一種價值服務。隨著大數(shù)據(jù)企業(yè)數(shù)量增多,對建模人才的需要量也在不斷增長,因此具有建模專業(yè)技能的這類人員成為稀缺人才,這使企業(yè)的用人成本逐年攀升。推出AI平臺,價值是讓掌握基本建模知識的人員即可操作,因為機器可以自動幫你學習,只要輸入變量,機器會自動推薦匹配的模型。這個模型的整個生命周期管理,我們都可以做到,只要部署到金融機構(gòu)中,就可以使用。這是一個工具類產(chǎn)品,提供的是科技類服務。

  我們采用與銀行一起進行“聯(lián)合建模”的方式,主要是出于數(shù)據(jù)和各自資產(chǎn)的考慮,“聯(lián)合建模”首先需要把數(shù)據(jù)連接起來。但是,處于合規(guī)考慮,不能把自身數(shù)據(jù)放到對方平臺上,因此雙方共同把數(shù)據(jù)存儲到一個地方來使用。“聯(lián)合建模”只是一種運作模式,它產(chǎn)生的結(jié)果還是評分產(chǎn)品。模型是用于精細化運營的,做模型的前提是先確認規(guī)則,規(guī)則來解決80%的問題,剩下20%由模型來解決。

  模型是一組數(shù)字,自己會表現(xiàn)出它的好與不好,我們有很多指標來驗證模型結(jié)果。模型會隨著時間周期發(fā)生變化,可能會逐步變得不好,因此要不停地監(jiān)控與調(diào)優(yōu)。如果模型經(jīng)過持續(xù)的調(diào)優(yōu),還達不到效果,這個模型一般會在半年之內(nèi)下線,再部署新的模型。

  四、增能提效:為客戶賦能的核心競爭力

  零壹財經(jīng):AI技術(shù)研發(fā)方面,集奧聚合有哪些特色產(chǎn)品?

  馮宗欣:集奧聚合正在向人工智能方向進行轉(zhuǎn)型,現(xiàn)在推出智能語音系列的特色產(chǎn)品。我們在2018年做了一整年的AI技術(shù)研發(fā),產(chǎn)品在2018年11月份正式推出,F(xiàn)在已經(jīng)有20多家金融機構(gòu),其中大部分都是銀行,非常有興趣去進行測試和使用。

  這是2019年要打造的拳頭產(chǎn)品,會有很多系列產(chǎn)品孵化出來。核心價值是幫助金融機構(gòu)、幫助企業(yè)、幫助政府,實現(xiàn)增能提效。我特別強調(diào)增能提效,因為商業(yè)模式很難再稱為企業(yè)的核心競爭力,更多地是要有核心技術(shù)在里面,必須做到為客戶賦能。什么是賦能?就是提升它的效率,顛覆是很少見的,很多事情的發(fā)展都是水到渠成。

  零壹財經(jīng):拳頭產(chǎn)品增能提效,可否舉個例子?

  馮宗欣:以智能語音產(chǎn)品為例,它是以智能語音作為核心技術(shù),延展到金融機構(gòu)的各個服務場景之中。例如,電話催收是金融行業(yè)的一個最常見業(yè)務,并且從事人數(shù)非常多,每天打出去的電話有上千萬。我們調(diào)研過一家中游偏上的股份制銀行,每天催收電話會打出一百多萬個,但目前只有1%是通過機器打的,99%必須依靠人工。目前,人工成本上漲的很厲害,導致銀行壓力非常大,因此現(xiàn)在要用科技的方式來提升催收效率。

  舉個簡單例子,以前每天要花300塊錢去打500個電話,F(xiàn)在能否做到花100塊錢打1000個電話,這是科技要解決的問題?萍疾皇且淖冦y行傳統(tǒng)的作業(yè)模式,而是提升作業(yè)模式的效率。因此,模擬人的語音機器人就出來了,可以一定程度釋放人力,使金融機構(gòu)產(chǎn)能變得更好。同時,智能語音機器人有很多好處,譬如不會罵客戶、不會言語過激等等。

  另外,大量金融機構(gòu)的客服人員也是很大的成本,譬如某家股份銀行的人工客服坐席有6000多人。未來兩年,6000多人也許會變?yōu)?00多人,剩下5000多個坐席全部變成了機器人。這就是智能語音技術(shù)已經(jīng)發(fā)展為商用階段,其實這項技術(shù)在10幾年前就已經(jīng)出現(xiàn)了,只是以前計算一句話的意思,要算10多秒,無法支持正常對話,F(xiàn)在機器人的運算能力增強了,只花0.5秒左右的時間,就能理解語意,可以接受正常對話了。

  零壹財經(jīng):對金融機構(gòu)來說,智能語音除應用客服領(lǐng)域外,我們還有哪些其他的應用場景?

  馮宗欣:舉個簡單例子,以前銀行客戶打客服電話時,首先需要按照提示一層層進行選擇,可能用戶按了三四輪,才能到達想要的服務類別。這是典型的樹形結(jié)構(gòu)解決方案,流程長、體驗差,要進行升級。集奧聚合現(xiàn)在推出的智能語音導航,將樹形結(jié)構(gòu)實現(xiàn)了扁平化,撥通電話可以邁過這個樹形結(jié)構(gòu),根據(jù)用戶說的關(guān)鍵詞來分析,直接達到用戶想要的服務。這種方式很好地改善了用戶體驗,是很多金融機構(gòu)的訴求,現(xiàn)在類似的訴求非常多。

  除了銀行業(yè),在保險領(lǐng)域,智能語音也有非常廣闊的應用。根據(jù)銀保監(jiān)會的要求,每一張保單都是需要做回訪確認的,確認內(nèi)容非常制式化,對話內(nèi)容比較封閉,但卻會耗用大量的人工,這時候,智能機器人就能發(fā)揮非常大的作用,提升每日的作業(yè)量,減少保險公司的支出,達到增能提效的作用!  文:李薇

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