站长之家- 传媒 2021-04-28T16:31:49 +08:00

信也科技副总裁陈磊:数字智能为用户提供更好的服务

“我们已经从IT时代进入到DT时代,数字科技的发展已经在很多方面影响着我们的生活,数字科技不是冰冷的,是透过服务显得生动,所以我们不能把数字科技标签化成‘抽象的’,就像我们的程序员不能被打上标签‘格子衬衫’,也可以像我一样穿正装”。信也科技副总裁陈磊在近日信也科技(NYSE:FINV)主办的首届合作伙伴大会上生动地为现场嘉宾讲述了信也科技在数字时代对服务的理解。

信也科技副总裁陈磊

基于数据 精准获客

所有的数字科技、金融科技,最终的落脚点都是在服务上,服务对象从哪里来?近几年获客渠道发生了巨大变革,随着互联网、特别是移动互联网的发展,线上越来越成为重要的流量来源,从搜索引擎、到电商、再到现在的社交和内容场景,同时大量的服务也在从线下转移到线上。在线上化的大背景下,如何提高获客效率以及获客效果?陈磊称,过去几年,信也科技对场景、用户和以及数字科技有了更深刻的理解,对投放也有了更深的认识。

陈磊表示:“在整个过程当中我们通过打通前后端的数据实现对用户的更好理解和效果的及时精准评估,不断优化目标客群的用户画像,可以帮助我们提升获客的能效,同时在这个内容的时代,素材也是十分关键的,大数据和AI技术的使用让素材的管理、理解和生成有了自动化和智能化的可能”。

智能交互 提高留存

相较于获取客户与客户的交互才是更长期的,这一过程伴随着对用户的理解以及用户对产品的理解,并希望通过交互来实现更好的信息互通和彼此理解。然而在这个过程中,交互过程的是非常碎片化的时间,需要持续思考如何把碎片化的交互过程变成更加自动化、智能化,信息更加结构化。

陈磊在会议上介绍了信也科技关于在交互基础上用户运营和留存的思考和解决方案,他说:“在不同的交互环节我们都做了有益的尝试,例如对包括图像在内的非结构数据的自动特征提取,以及通过文本机器人、语音机器人让用户 24 小时都能得到及时服务,完成问题的解答。OCR、文本/语音机器人的使用帮助实现和用户的交互过程中效率更高、易得性更高,用户的满意度得到非常大的提升。数字智能让和用户的沟通之桥更加通畅。”

优化决策系统 提高风控评估效率

风险控制是金融场景的行稳至远的保障。

会上,陈磊介绍了信也科技在智能商业决策系统经历的三个发展阶段。从第一代风控系统——魔镜系统1. 0 实现大数据风控的落地,到第二代风控系统在——魔镜系统1. 0 基础上加强特征的开发管理,包括线上线下融合特征计算框架使用,再到第三代更加泛化的智能决策系统,信也的决策评估技术在持续迭代进化。

陈磊表示:“我们信也内部绝大多数的商业决策都是在智能决策系统的助力下实现的。最终我们看到现在这个决策系统在大的数据处理量,包括大的用户吞吐量下面表现非常稳健,其在整个风控决策流程当中实现高度的自动化以及高度的精确化,同时我们在接口和系统上面做了很多的深度性能优化工作。”

不断演进的目标让决策的效率和效果能够不断突破极限,整个决策流程尽可能的快,从而能够给用户提供更好的使用体验。

Platform平台 算法助力商业决策

数据时代,数据的体量越来越大、复杂程度越来越高,如何基于这些复杂的数据做精准的商业决策?算法的背后是通过模型来帮助作出准确推断和决策。

陈磊介绍:“我们有一套比较强大的模型和算法的服务框架平台,就是我们的9-3/ 4 平台,我们通过这个平台快速实现算法的发布,发布以后线上的使用和调度完全由机器来自动控制, 该平台支撑了信也几乎所有的模型和算法服务,日均调用量近三千万次。”

陈磊表示,在“十四五”规划当中,数据一方面是生产要素,另一方面对数据安全及个人隐私的保护要求越来越高,怎么样促进数据更合规的使用,信也也做了一些实践,比如说联邦学习平台,通过数据可用不可见实现数据资产合规的流转和应用,提升了整体的能效。

一直以来,随着科技的发展,信也科技也在不断演进技术。在Web4. 0 的时代,有了更多的连接,人与人的连接,人与设备的连接,设备与设备的连接,信也科技对网络信息的挖掘和使用也做了诸多的尝试,例如图嵌入、图卷积、图增强在金融场景的应用。而这些工作积累结合产学研融合诞生了一系列不错的的成果,不久前信也科技论文荣获了WWW会议FinWeb研讨会最佳论文。

未来趋势 从数字化到智能化

“数字化”,只是“智能化”的前奏,智能化意味着使用算力算法和数据在实际应用场景里面进行落地。

从数字化到智能化,这背后的结构和工程逻辑是怎么样的?实现数字化是通过数据中台实现数据的采集、存储、加工、应用和管理,数据中台和算法中台的协同能够实现智能化,决策中台则是实现自动化的载体,信也科技的决策中台是从风控的决策体系泛化出来的。因此,从数字化、自动化到智能化,是先有数据中台,再有决策中台,最后再加上算法中台。

在AI3. 0 浪潮下,智能化的要素在数据、算法和算力的基础上新增了“知识”,智能化从学习和拟合向理解与推断上发展。

最后,陈磊展望了未来对智能化的愿景,他说:“我们认为检验智能化的最好标准是更好的服务,内涵还是依托技术的不断发展,包括中间层面抽象出来的各种能力和平台,在应用场景里面实现价值。希望未来可以和更多的合作伙伴一起推动数据科技、数字智能的不断进步,助力金融等业务的发展。”

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