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当AI大数据撞上Fintech,会有什么化学反应?

2017-10-12 分类:资讯 来源: 作者:网投春秋 热度:92℃

互联网金融这一新生儿,在我国经过短短两年的发展,完成了从电子化阶段到移动化阶段再到智能化阶段的三级跳,已经蜕变为一个成熟的孩子了。在这个生长期,以百度、阿里为首的科技公司,凭借技术优势在这场演变成为了金融科技巨头,也为金融行业赋予了更多的科技范儿。现在“互联网金融”这个词已经不太提,大家说得更多的是“金融科技Fintech”,名字洋气不少,行业也回归到金融的本质,用科技手段来进行创新。

本质上说,客户寻求金融服务无非两个目的,一个是资金有压力,要找融资渠道 ;另一个是希望资产保值增值,寻求投资渠道。但金融服务依然停留在“精英阶层”,有很高的资金、信用等门槛,而对于非精英阶层的人而言,没有抵押物、没有信用记录,就形成了普通人与金融机构之间的信息鸿沟,最终演变成“借钱的都是有钱人”

据央行的数据显示,截至到2016年6月底,央行征信中心覆盖人群8.8亿人,其中信贷记录人群仅为3.8亿人,传统金融机构和大概66%的人有信息不对称的问题。覆盖率不及美国征信系统的二分之一。

好在大数据和AI的发展,使得在智能金融时代有机会改变这一现状。

每个金融企业都想高质量、低成本的获客,但资质和征信比较好的用户群早已是各家争夺的红海。这咋解决?以百度金融为例,作为国内网民获取信息的主要入口,百度手握丰富的大数据,日响应200多个国家和地区的60亿次搜索请求,百度可以凭强大的AI数据分析技术轻易推导出用户的消费需求,进而推导出用户信贷需求和投资需求,这样一来,就大大提高了金融营销的准确度。

还有一个痛点在风控领域,以往的风控取决于人为判断,但百度等科技巨头已经将AI、大数据和风控融合。通过分析用户年龄、收入、职业、学历、资产、负债等强相关数据,搭配上用户在百度的搜索数据,百度糯米、外卖等O2O服务平台上的弱相关数据,可以完成用户“信用画像”的描绘,较为精准的对用户进行评级,进而判定是否能够授信。

这样一来,传统金融机构对于征信的依赖,就大大减轻。小微企业融资难这一紧箍咒也能松松了。


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