拓盛金融的透明的报价是什么意思？_百度知道
拓盛金融的透明的报价是什么意思？
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&&& &针对拓盛金融集团客服中心的未来规划，Evan向我们更加详尽的介绍了发展方向。他表示，拓盛金融集团亚太区客服中心将更注重市场孵化的工作，服务对象则是以经纪人为主。在他看来，许多经纪商面临的问题或难点在于，在发展业务过程中同时扮演了很多角色，要负责很多环节，例如经纪业务、市场培训、客户服务、客户培训等。而拓盛金融集团亚太区客服中心则希望，和他们合作的经纪商，只要做好本职的经纪业务就好，其他的工作交给客服中心，以便让经纪商将重心更好的放在开展自身经纪业务上。而对于直客，拓盛金融集团则将秉持一贯公平、公开、公正的原则，继续提供优秀丰富的产品和服务。
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中国财经网版权所有人工智能赋能金融业，哪些技术最容易落地？
南方都市报
[ 亿欧导读 ]
人工智能行业，短期最被看好的领域可能便是金融。数据驱动下的风险定价能力也越来越成为金融行业发展的关键问题。科技赋能金融，其中可以预见的机会之一便是将图像以及声音识别、数据算法等技术落地在反欺诈等应用场景中。
【编者按】光说不练，假把式。李开复认为，短期内最被看好的领域是金融业。为什么是金融业？图像识别、语音识别、算法应用到金融领域是否已经成熟？至少本文传达的看法是单单拎出大数据能力对很多公司都是难点，所以动不动标榜自己大数据能力有多强的创业公司，让我如何相信你们？
本文转载自南方都市报，作者郭丽娟，亿欧编辑整理，供行业内人士参考。
随着去年互联网金融平台逐渐收紧，金融科技概念开始崭露头角。上周，猫眼金经聚焦了人工智能在金融行业的应用，采访获悉，金融科技并非互联网金融的替代品，更非躲避监管的避风港。本周将继续关注金融科技有关数据风险、等核心问题。
日前有投资人公开表示：“人工智能行业，短期最被看好的领域可能便是金融。”京东消费者金融事业部风险管理高级总监程建波认为：“数据驱动下的风险定价能力也越来越成为金融行业发展的关键问题。”猫眼金经采访获悉，科技赋能金融，其中可以预见的机会之一便是将图像以及声音识别、数据算法等技术落地在反欺诈等应用场景中。
提升效率和反欺诈
信用风险，顾名思义是主要评估一个人的借钱和偿还能力。一般包括三方面纬度：第一是收入水平；第二是负债水平；第三是还款意愿。
程建波认为：“数据驱动下的风险定价能力也越来越成为金融行业发展的关键问题。风险决定融资的价格，风险管理得越好，资金成本也就越低。而大数据的深化应用将极大地提升金融行业决策效率，降低风险成本。”
在他看来：“基于在线实时创新风控模式下的互联网贷款业务，改变了传统长流程驱动需要较大人力运营的模式，通过机器学习等新算法有效提炼数据价值，更精准识别风险，配套在线获客、实时交互模式，无需人工审核即可实时授信决策，极大提升效率，降低成本，带来极致用户体验。”
360金融集团执行副总裁贺志强向猫眼金经介绍：“深度学习在金融的应用将进入实战阶段，过去大量使用的是按照风控人员的逻辑进行风控、交易员的逻辑进行交易，然后将这些人的逻辑线上化，未来，机器的逻辑将出现，并将在金融领域与人一较高下。”
以信贷业务为例，如何利用人工智能的数据以及算法进行具体赋能和风控？
在51信用卡金融中心总经理蒋燕青看来，信用风险管理以及信用额度授信是银行比较成熟的业务。如果谈到人工智能与信贷的结合，挑战和机会更多的还是在反欺诈领域。
在“51人品”APP的借贷撮合业务中，蒋燕青和他的团队希望通过人工智能，识别各类欺诈行为。据了解，反欺诈特点是非常隐蔽的，而且迭代非常快，有些欺诈团伙也在不断迭代它的一个技术手段。猫眼金经了解到，包括人工智能，机器学习的算法这一块比较有力，同时，效果对比传统的方法更加及时和有效。
蒋燕青举例称：“比如经常碰到很多中介冒充客户，或者代替客户来申请借款这就是典型的申请欺诈的问题。”
面对这类欺诈，需要多维度数据进行交叉比对。蒋燕青表示：“一方面是在移动端记录到用户的交互行为。比如一般用户输入自己的身份证号停顿时间比较短，如果是中介，基本都会有一个超出平常范围的时间点。另一方面也会看这个申请者的GPS地址和IP地址，就需要一些算法，比如机器学习算法去分析集聚性特征和模式，识别欺诈。”
需落地应用场景
对于金融业务来说，风险管理、风险定价是不变的核心。而建立强大的风险管理体系，绝不仅仅是做数据的搬运工，而是要将技术应用落地，进而提升金融服务效率。
首先是图像与语音识别类。360金融集团执行副总裁贺志强认为：“FinTech(金融科技)已经实际在用的技术有几大类：例如图像与语音识别类，这些技术帮助金融行业进行用户的身份验证，以安全的方式通过互联网提供金融服务，使很多传统金融服务网络化成为可能，比如支付、理财和贷款业务的验证都已经在使用这类手段。”
在实际运用中，“51信用卡”旗下的网贷平台51人品也利用图像识别进行检验，以此确认申请者是否真实存在。据蒋燕青介绍，行业也在尝试研究利用声纹进行身份识别。他认为：“目前，图像与语音识别主要是风险层面有比较直接的作用，后期在精准营销层面也可以用这些技术。”
除了图像与语音识别，大数据这一听上去较虚的概念，该如何进行应用和落地？
贺志强认为：“大数据能力，将金融机构判断用户信用的数据基础从原来简单的银行历史交易，扩展到各类社会数据，包括电商、运营商、社保等各类数据，使信贷授信比过去更简便、快速和精准；智能投顾，通过对市场以及用户个人情况的分析，智能推荐投资组合，帮助用户配置适合自己的资产组合。”
不过，大数据能力在很多金融科技从业者看来都是难点。
首先是数据来源问题；大数据的分析要基于海量有价值的数据，然而由于资质和牌照的管控，大量的用户数据掌握在传统金融行业。与此同时，BAT等互联网巨头依靠本身的业务生态也瓜分和积累了大量数据。单单是数据来源就能成为行业技术壁垒。中小型金融科技公司很容易陷入“巧妇难为无米之炊”的尴尬中。
不过，一些理财类APP用户形成的外部数据也越来越发挥较大的作用，此外还有芝麻分、芝麻信用以及一些第三方数据机构。蒋燕青以51信用卡为例介绍：“本身我们可以通过八千多万用户获取相关合法合规的数据。除此之外，用户在移动端交互的行为数据也会沉淀，比如用户利用APP管理公积金，管理车贷、房贷等。”
解决数据来源后，面对海量数据如何处理，并与行业结合发现价值，解决特定场景下的业务问题将是大数据中第二个难点。
蒋燕青认为：“对业务来说，最核心的还是这些算法和模型如何嵌入和应用到业务环节里面去。其中可能涉及的是若干个算法和模型的整合和优化。这其实是需要深厚的业务经验的，并包括整个风控流程中各个环节人员的参与和协作，从而解决特定场景下的业务问题。”
速度、个性化及普惠金融
日前在清科集团等主办的投资界百人论坛中，有投资人认为：“人工智能行业，短期最被看好的领域便是金融。”为何金融科技屡屡被看好？相比于传统的金融行业，人工智能技术驱动的金融科技究竟有哪些优势？
贺志强表示，“人工智能相比人来说，核心优势有几点：首先就是快，快速分析，快速测算，快速决定，由此极大提高了商业效率以及客户体验；其次，人工智能在模拟人的逻辑判断的同时超越了人类，因为在做判断时没有个人的感情因素，稳定、可靠，基于其超强的计算和数据处理能力，在决策上不仅稳定性甚至质量都要优于人类；第三，机器计算边际成本较低，人工智能应用也大幅削减人工降低成本。”
基于此，金融科技可以让程序更加简单，同时提供个性化服务。就前者来说用户只要下载APP，提供相关的资料，同时通过后台的计算，就可以实现贷款，至于个性化服务体现在额度和利率上，蒋燕青分析认为：“对于传统机构而言，个性化可能都不在其服务目标之内。一方面不是它重点，以目前来看技术的深度和广度会有差别。”
此外，科技的发展让“普惠金融”成为可能，让被传统金融行业所忽视的群体也能享受到金融服务。京东金融副总裁王琳介绍：“据统计显示，有90%的小微企业更多依靠小贷和民间借贷融资，5.1亿人只有简单的身份信息，并没有其他金融信用数据，当中包含了大多数农民、蓝领和学生人群。这些群体的金融服务需求要有足够的数据基础以及技术条件，才能服务于后续的风险识别和风险定价等环节。”在他看来，未来普惠金融的发展中，真正掌握话语权的应该是数据和技术。让技术应用落地，是解决普惠金融存在的金融攻击与需求双方主题数量多、信息透明化程度低等问题的关键。
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