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澳门天天彩一句申-金融数字化的AI新解,用户,消费,技术
2024-06-03 00:18:57
澳门天天彩一句申-金融数字化的AI新解,用户,消费,技术

实(shi)现高质量发(fa)展,是金融业(ye)一直在探索的答案。

所(suo)有的回答中,科技一定是最核心(xin)的词汇和最关键的变量,是关于增(zeng)长、竞争力(li)的最大公(gong)约数。随着大模(mo)型技术的爆发(fa),各家(jia)机(ji)构从AI技术创新能力(li)的竞赛(sai),再到技术应用能力(li)的比拼,正推动AI对金融业(ye)态的全面重塑(su)。

讲好(hao)AI与数字金融结合的故事(shi),关键在于能否(fou)用AI带来业(ye)务质效的提升,能否(fou)切实(shi)改善用户体验。作(zuo)为一家(jia)技术驱动的数字金融机(ji)构,马上消费不仅具有AI技术的全方位(wei)自主(zhu)研发(fa)能力(li),还具有AI在消费金融场景的全景落地应用能力(li)。通过应用创新性、前瞻性和引(yin)领性的技术,这家(jia)公(gong)司(si)正在构筑业(ye)务发(fa)展的坚实(shi)底座。

强力(li)度:AI助力(li)打造极致用户体验

技术、专利、奖项不是“花瓶”,归根结底是要满足用户需求。随着金融行业(ye)进入精耕细作(zuo)的存量时代(dai),用户体验管理(li)能力(li)正成为增(zeng)加用户粘性的着力(li)点。AI技术的应用,为用户体验管理(li)打开了新思路。金融机(ji)构在历经(jing)多年的“跑马圈地”后,纷纷思考(kao)“如何利用AI技术提升用户体验”,构筑新的竞争壁垒。

马上消费自成立之初便(bian)开始深耕数智化的体验管理(li),从早期建立客服中心(xin)、智能客服平台系统等基础设施,再到搭建数据分析体系,实(shi)践全链路体验洞察优化改进,逐步形成用户服务全链路的数智化体验管理(li)。

通过大数据监测、分析体验数据和运营(ying)数据,马上消费建立了360°感知用户体验的数据整合平台,通过多旅(lu)程(cheng)、多维度系统性协同(tong)定义、匹配用户画(hua)像,去全面洞察并满足用户的真实(shi)需求,进而构建起一个可动态监测、闭环迭(die)代(dai)的全面体验管理(li)模(mo)型,推动产品(pin)、技术、智能渠道服务等不同(tong)部门结合自身指(zhi)标,持续迭(die)代(dai)用户体验。

在智能客服的底层能力(li)上,该公(gong)司(si)采用自主(zhu)研发(fa)的人机(ji)对话系统架构,以深度学习、机(ji)器学习、增(zeng)强学习等核心(xin)AI算法(fa)为基础,可实(shi)现意图(tu)识(shi)别、意图(tu)预测、上下文理(li)解等核心(xin)服务能力(li),为1.8亿用户提供了“千人千面”的精准智能服务。

这些细节上的打磨,有力(li)提升了金融服务的效益和质量。据了解,马上消费基于大模(mo)型驱动的金融智能客服,整体用户满意度超过98%,客服团队效率提升10倍,用户好(hao)评率提升23%。

提精度:AI构建个性化营(ying)销闭环

体验是留住用户的关键内核,营(ying)销能力(li)则是获客的外生动力(li)。如何把握住数字时代(dai)的用户,如何精准洞察、快速响应用户需求,实(shi)现极致体验?答案也在大数据和AI中。

麦肯锡(xi)的研究数据显示,成功的数字化营(ying)销能让(rang)银行销售(shou)生产率提高20%,用户流失率下降25%,交叉销售(shou)成功率提高160%。据马上消费业(ye)务负(fu)责人介绍,目前马上消费已经(jing)逐步将(jiang)“AI+数据”技术引(yin)入到营(ying)销素材投放、千人千面的个性化推荐等运营(ying)场景中。例如,投前配置上,系统可通过AIGC生产投放素材。紧接着,海量的营(ying)销素材进入多模(mo)态智能合规审核流程(cheng),不仅从整体上提升了营(ying)销素材的合规性,也极大地释放了人力(li)压(ya)力(li)。

据了解,相比广告代(dai)理(li)商的人工监测,马上消费的智能广告投放系统,能够实(shi)现24小时在线监测,并实(shi)时对衰退信号进行预警和调控(kong),降低无效广告的资源浪费,大大提升了广告投放效率。将(jiang)来,这项能力(li)将(jiang)进一步迭(die)代(dai),实(shi)现机(ji)器和人的协作(zuo)互补(bu),实(shi)现自主(zhu)投放获客,进一步精细营(ying)销的颗粒度,提质增(zeng)效。

第三方数据显示,马上消费自营(ying)平台安逸(yi)花App月活跃用户达1500万,稳居行业(ye)前列。据介绍,基于当下主(zhu)流的CTP+MA技术,结合AI心(xin)理(li)学,马上消费搭建了十几个数智化决策模(mo)型,针对用户不同(tong)生命周期逐步完(wan)善用户画(hua)像和标签体系,并实(shi)现千人千面的个性化落地页,精准触达用户差异化个性化需求及体验。此(ci)外,安逸(yi)花还能实(shi)现远程(cheng)更新离线包,免去了因APP频繁上线新版本、用户手动更新的麻烦。

正如马上消费技术研发(fa)部高级(ji)总监吴鹏所(suo)说,马上消费在技术研发(fa)上力(li)图(tu)将(jiang)优雅的设计(ji)理(li)念融入复杂(za)的金融业(ye)务,从业(ye)务架构、系统架构、数据架构、技术架构上尽可能做到良好(hao)的可扩(kuo)展性、高可用性,为更精细化的服务奠定坚实(shi)基础。

增(zeng)厚度:AI织密风控(kong)防线

金融行业(ye)是践行数字化变革科技投入最大、产出最丰(feng)厚的战场之一。金融风险管理(li)作(zuo)为金融的核心(xin)业(ye)务领域,更是高标准实(shi)践前沿科技的先行军(jun)。

近年来,金融风险管理(li)业(ye)务全面线上化、智能化的变革在不断(duan)提速。马上消费认为,以数字化可信AI决策能力(li),是提高精准度和效率重要手段。

经(jing)过多年实(shi)践,马上消费已建成并全面应用“系统可信、工程(cheng)可信、数据可信”的高度成熟数字化可信能力(li)的第四代(dai)大数据智能决策一体化平台。该平台在超大规模(mo)数据决策资产管理(li)、高效敏捷仿真训练迭(die)代(dai)、高稳定性、高效能弹性容量管理(li)的保障下,使得全场景风险智能决策体系具备(bei)行业(ye)领先的迭(die)代(dai)进化能力(li)。

什么是可信AI决策能力(li)?马上消费风控(kong)负(fu)责人拆解道,“过去一年,公(gong)司(si)授信审批、提现审批的策略复杂(za)度提升150%,审批并发(fa)提升近100%,模(mo)型并发(fa)提升超110%,变量并发(fa)提升200%,在风控(kong)决策、数据计(ji)算难度持续加倍的挑(tiao)战下,马上消费在风控(kong)审批效率上不降反升,风控(kong)审批耗时下降近50%,真正做到了风控(kong)能力(li)的质效齐升。这背后,正是马上消费算力(li)和治(zhi)理(li)水平全面提升的重要表现。

更为关键的是,新平台在满足高频策略决策的同(tong)时还能保障生产的平稳运行,在全年近万次的策略高频迭(die)代(dai)基础上,通过平台的智能运维、智能仿真验证、智能监控(kong)运营(ying)能力(li)主(zhu)动发(fa)现、拦截变更质量问题和线上突发(fa)问题近120次,实(shi)现生产99.999%的稳定运行的系统可信能力(li)。

风控(kong)技术的不断(duan)精进,支撑马上消费在数字化可信AI决策能力(li)上实(shi)现更加复杂(za)的功能。比如建设具备(bei)全场景策略数据链路的影响分析能力(li),能够自动化对链路问题传导进行影响分析和问题归因,以此(ci)实(shi)现对复杂(za)智能决策体系的数据资产管理(li)治(zhi)理(li),提升应用价值和应用效率。截止目前,马上消费实(shi)现了共计(ji)14万+智慧空间特征、2000+模(mo)型在全场景智能决策的应用管理(li)运营(ying)。

强大算力(li)、稳健平台、智能系统化归因分析,构建出业(ye)务发(fa)展的坚实(shi)底座,建立起了一道坚不可摧的防线。

多年来,马上消费一直致力(li)于AI科技研发(fa),结合真实(shi)业(ye)务场景,不断(duan)建设面向未来的AI基础设施,构建安全、稳定、可信的全栈智能,实(shi)现业(ye)务全价值链共享数据资产,建设以数据为中心(xin)的高效高稳定性高弹性计(ji)算体系,支撑组织具备(bei)智能决策生态进化能力(li),让(rang)因果推理(li)更精准,并具备(bei)对抗学习能力(li)、鲁棒性。当前,可信AI决策能力(li)已成为马上消费1.8亿用户的安全卫士、业(ye)务发(fa)展的智能引(yin)擎。

数智化时代(dai),“以用户为中心(xin)”不仅仅是理(li)念和情怀,更是实(shi)打实(shi)的AI技术角力(li)。所(suo)有领跑高质量发(fa)展之路的企业(ye),正以AI为桨(jiang),驶向数智化的蓝海。

文/金仁甫

编辑/范辉

发(fa)布于:北京市
版权号:18172771662813
 
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