用人工智能驱动金融生活 讲话

1、传统金融创新连接金融生活随时随地可及普惠、个性化、场景化ATMPOS客户经理网点可穿戴设备PC生物特征识别手机平板金融云保险融资征信理财支付场景场景机器学习生物识别、区块链活数据大计算信任智能贴心安全IOT AR/VRAR/VRIOT 语音识别图像识别机器学习NLP人工智能能力人工智能应用风控营销搜素智能助理征信推荐人工智能平台微贷/花呗准入模型 反套现企业个人业务安全账户安全 交易安全反洗钱 反作弊 反欺诈智能客服智能问答 用户之音 异常检测保险风险评估保险定价 欺诈识别信用用户画像信用评估 信用报告财富精准营销个性化推荐运营/BD个人用户个人用户商户合作伙伴金融机构合作伙伴个人用户金融机构

2、运营/BD个人用户监管机构金融机构机器人智能问答猜你问题 根据用户历史行为进行个性化问题推荐举例：根据用户历史行为预测问题小二工作台问题预测+自动启动服务引导举例：该用户当日使用过支付宝还款工行信用卡机器人智能的回答您提及的相关问题智能异常定位与解决定位异常监控实时聚类秒级别预警数据打通，实时能力解决服务宝坐席信息反馈解决源头服务宝体验平台PD承接保证现场调度中心前线自助完结坐席反馈响应介入异常完结平均13min平均47min平均75min原流程：完结预警感知异常定位异常完结0min10min20min案例：某商户异常处理流程耗时：30min耗时：125min该案例对比原流程测算减少服务咨询量

3、960次效果实时分析蚂蚁安全大脑帐户风险意识成熟度黑名单设备位置行为特殊路径突变操作异常设备标识LBS位置习惯交易人群关系账户-设备账户-卡账户-环境账户-账户交易风险控制应用蚂蚁安全大脑事件传导网络风险决策中枢风险分析网络数据分析及学习训练引擎核身认证中心“传统信用评估与创新信用评估的融合”芝麻分-最终芝麻分-基础信用历史时长信用历史时长信用履约记录数信用履约场景数公共事业缴费记录数违约场景数信用履约记录数职业类型学历学籍手机稳定性地址稳定性信用履约场景数账户资产有无住房有无车辆公共事业缴费记录数账户活跃时长消费金额消费层次消费场景丰富度违约场景数人脉圈信用度社交广度社交深度分群一分群二分群

4、调整“信用+”金融拒绝客户欺诈拒绝名单拒绝综合审批拒绝客户申请银行反欺诈模块+芝麻反欺诈服务内部黑名单+芝麻行业关注名单银行申请评分+芝麻信用评分银行审批流程和电话核身人工核查+芝麻验证审批通过客户用户高覆盖度：+70%好坏用户的高区分率度：+40% 与银行信用的低相关性：0.1280%通过芝麻反欺诈服务，可在30%的总客户(高风险客户)中识别出80%的欺诈客户，有效补充银行现有的欺诈判断。4倍芝麻行业关注名单识别出的不良用户是该银行整体用户不良用户比例的4倍以上，可用于自动拒绝及贷后预警。整体结果：提高审核通过率7降低逾期率0.3个百分点“信用+”生活芝麻信用评分越高的群体，整体逾期率越低0

5、.0%0.3%0.5%0.8%1.0%0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%600-649分650-699分700-749分750-799分800-950分免押金住宿合作商户订单分布与逾期率曲线总订单数逾期用户占比订单占比30天以上逾期率基于大数据和机器学习的信贷模式是蚂蚁微贷的最大优势，在这个模式下，客户立即申请立即获贷，不良率低解决小微企业和个人贷款难的问题：金额高、流程长、授信难保险将比大多数的行业更重视大数据的运用：从产品人群的定位、身份识别和反欺诈、产品设计、定价，再到后续的赔付等，覆盖全生命周期健康险反欺诈赔付精算车险与物联网及穿戴设备结合使用量及使用习惯定价互联网专有险运费险账户赔付险运费险运费险，5毛钱的保费，10块钱的保额，堪称“小而美”金融产品的典范在大数据的助力下，业务量以每年超过100%的速度快速增长背景特点前瞻性实时核保实时差异化定价出险率实时预测极速核赔决策运费险定价大数据精准定价帮助退货运费险扭亏为盈简单粗糙，劣币驱逐良币保费按5%费率统一收一口价精算定价数据定价大数据定价解释方便，定价偏差大以历史出险率为唯一定价因子预测较准，解释性差以30+因子统计建模预测很准，难于解释百万ID特征，实时特征机器学习方法普：移动互联网移动互联网改变了触达用户的方式，促进了金融的普及惠：云计算云计算极大提