也谈人工智能在消费金融领域的场景应用体现
消费金融，即信用消费，是指向各阶层消费者提供的主要以生活消费为目的的贷款产品和金融服务，是一种现代的金融服务方式。
我国的消费金融业务起步于中国银行1985年发行的信用卡，在2009年中国银监会正式启动消费金融公司试点，国家真正从政策角度明确对消费金融行业的支持，现已形成相当规模，成为我国消费升级的重要推动力。
目前我国从事消费金融业务的主体既有持牌(准)金融机构，如商业银行、汽车金融公司、消费金融公司以及小额贷款公司，也有依托互联网发展起来的电商平台等。
每一轮科技浪潮的兴起，最先受益的往往就是金融行业。自然，人工智能的快速发展也未能避开这一定律。作为一项新兴技术，人工智能正在对金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策等带来新一轮变革。
那么具体到消费金融领域，人工智能的应用主要集中在哪些呢？
——包括智能营销、智能风控、智能催收、智能客服、贷款审批等场景。
丰富的消费场景、完善的风控能力和较低的业务成本共同构成了消费金融企业的核心竞争力，人工智能技术在这三大核心竞争力的形成中都发挥着重要作用。
智能营销——拓宽应用场景
智能营销指的是将人的创新性、创造力和先进的移动互联网、物联网等新兴技术融合应用于消费金融的品牌营销中，以满足消费者的个性化、碎片化、动态化需求，有利于降低消费金融获客成本，提高精准营销效率。具体来说，人工智能可以根据借款人的财务状况、贷款用途、还款能力等指标，对应产品的特征，个性化推荐贷款产品；针对信用评分较高的借款人设置优惠利率和还款期限，提高其复贷率。
智能风控、智能催收——加强风险控制
一、智能风控
首先，人工智能有助于消费金融企业筛选优质借款人。电商、支付平台等参与主体对用户人群的信用评估主要依赖于电商、支付、社交等非金融大数据，将这些数据纳入到评分模型中，量化借款人的违约风险，并以此为据进行风险定价。
其次，人工智能有助于防范潜在的信贷欺诈风险。人工智能通过OCR技术，人脸识别、GPS定位、受信设备追踪、指纹验证、声纹验证等多种方式来监控欺诈行为。
二、智能催收
在传统催收时代，催收作业主要依靠人海战术进行电话、短信或上门作业，往往存在效率低下、人工资源成本高甚至暴力催收等问题。而人工智能可自主进行信息收集、问题预判和数据库生成，使清收市场越来越透明化和标准化。
首先，利用人工智能催收账款，能有效避免人力催收可能出现的语言暴力和服务态度问题；其次，人工智能可以错峰处理客户相关问题，针对性催收账款；最后，人工智能催收还可实现全覆盖、不间断的工作，在短期内大量降低用人成本。
以催米科技为例，针对人力密集、管理繁重、成本高企、效能低下、合规频发的消费金融行业，公司自主研发了AI米智能语音催清收系统和惟信不良资产管理系统，实现从资产对接、策略制定、智能外呼、报表监控等端对端AI智能交互式清收，大幅提升回款效能及效果，帮助客户节约成本、提升效率。其中，消费金融领域正是该系统应用的主要业务场景之一。
某大型金融科技公司，聚焦AI催收，通过催米科技定制化开发了包括分案策略、话术模型、拨打策略、数据对接、业务报表等端对端的智能催收业务流程，快速搭建了AI前端业务及后台管理平台。大幅降低了呼叫中心坐席的团队规模，从约20家服务机构累计近1000人降低到4-5家近300人团队，实现了端对端自动化业务处理模式，完成了高质量的催收回款。
智能客服、线上贷款审批——降低业务成本
智能客服：在消费金融业务中，客户咨询的问题往往限定在重复性较高的某些特定领域内，这些特点使得智能客服成为可能。人工智能的语音合成技术和语义识别技术能够让客户直接进行提问，进而对客户问题进行逐字分析，有利于提升客服效率和用户体验，同时降低人力成本。
线上贷款审批：传统的贷款审批环节存在着信息不对称、成本高、时效性差、效率低等问题，人工智能利用人脸识别、声纹识别和OCR光学字符识别技术，实现远程面签，节约客户时间成本，同时降低企业人工运营成本。
[结语]当然，除了人工智能技术，金融科技其他技术如云计算、大数据、区块链等在消费金融中也有所应用，它们一起成为了驱动消费金融行业发展的关键技术，未来将会愈加显著地提升金融企业的运营效率，同时保障合规性、增强安全性。
作者：Cuimi_tech
