白癜风注意事项 http://pf.39.net/bdfyy/bdfyw/180905/6506031.html05:00
20年前，中国银行业开始信息化改造，10年前，各类金融服务开始进行智能化升级，最近三年，银行的数字化转型进入了深水区，如何让银行体系内的海量数据真正与技术结合，让闲置的资源变成可用的资产？人工智能技术给出了答案。为了赢在起跑线上，以国有大行领衔，各家机构开始大规模投入金融科技领域，仅工行一家，去年在金融科技上的投入达到近亿元。最先进的技术和最传统的业务到底如何结合？在为客户带来便利的同时，同业之间激烈的竞争，出路又在哪里？
其实，数据也有声音。你的每一次付款，每一次找零，每一次扫码，都有声音。
所有声音最终汇入到这里，嗡嗡作响。这个机房，托管着宇宙行上海地区几乎所有的数据，数据量在T以上。
你的每一笔交易，最终在这里成为历史。
机房的外面，是一个操作中心。就是这一排无人值守的电脑，让机房里的老数据不断生出新的数据。这个屏幕上，正在运行着一个程序，关键词：贷前、余额、纳税、风险。它究竟有什么用？让我们再次回到最普通的日常。
开着小饭馆的高阿姨，因为疫情，现在缺钱，总是和隔壁开着小超市的周阿姨聊天诉苦。直到这样一天，她听说了信用贷。
手机银行上申请后，直接跳出来了额度，30万，4%年利率，这让退休前做了一辈子财务的老阿姨惊讶不已，“我以前做过财务的，我知道贷款是很烦的，要交报表，什么都要交上去，然后银行再批，一级一级真的很麻烦的，所以我根本没想到。当初我也不敢相信，我想至少要营业执照，结果它看我的流水（纳税）就可以了”。
之所以简单高效，因为机器做事从不拖泥带水。机房电脑上运行的程序，其实是一个信贷模型，根据高阿姨在工行留存的所有交易数据、账户信息，以及授权从大数据中心调取的纳税数据、社保情况，进行判断。独当一面的背后，离不开人工智能技术。
中国工商银行上海市分行金融科技部副总经理唐俊揭晓了其中的秘密，“我们是通过以往这类客户的历史数据、经营情况、包括他之前的能够授信的额度，以这个数据作为一个历史数据的样本，用大量的数据去训练这个模型，然后可以给出这个类型的客户，他在我们行能够贷到的一个贷款额度”。
机器学习等AI技术的运用，贯穿了整个贷前和贷后。数据显示，机器进行一共生成了22万份风险诊断报告，最终属实率高达近80%，远高于客户经理人工判断。贷款这个最传统的银行业务，终于用上了最潮流的技术，目的是为了更好地竞争：普惠贷款的特点，使得过去传统公司贷款的运作模式不再适用。
工行上海市分行行长付捷认为，“传统普惠业务的难点在于人力资源投入大、资金流向难监控，随着普惠业务快速增长，风险也就由此产生。因此，要保证普惠业务发展的可持续性，包括人员局限的问题，就一定要依靠金融科技，通过大数据和科技力量贯穿贷前、贷中、贷后各环节，提高防控风险的系统化、智能化水平”。
上线运行至今，工行仅线上贷款余额就近亿元，较年初新增超过亿，其中首贷户占到15%。然而，就在线上贷款这一个细分领域，各家金融机构都在持续投入，问题随之而来：“这两年，金融科技很卷。因为大家对金融科技重视了以后，表面的同质化是非常厉害的，这家有的，我相信复刻起来是比较方便的”，工行上海市分行金融科技部总经理邱琳表示。
同质化竞争中，只能靠先发制人。在过去20多年中，银行的许多业务都有大幅改变，但是唯一没变的，就是房贷业务。这也让一线的客户经理非常费解，“一直以来，我们签单上的一些很复杂的事情，我们一直觉得需要有所改变，但也一直没有变化”。
所谓的复杂，就是客户需要准备各种证件复印件。而之所以迟迟没有变化，是因为个贷业务的线上化转型，需要的，是一个数字生态。要有大数据中心提供电子证照，要有银行完成系统对接，还要有第三方机构认证用户信息。
“如何确认办理贷款人的身份？如何保证办理贷款人的身份在网上传输的时候，不会发生被人窃取，不会有伪造数据安全的问题。数字信任就是我放心地把我的信息交给业务办理机构，为各类金融服务提供一种全面的信任支撑”，上海数字证书认证中心总经理崔久强表示。
在生态建立之后，9月开始，工行率先在上海地区实现房贷证照电子化提交，客户只需要扫描
