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领先:金融业具有高密度的数据和比较完善的新闻链，数字思维多年来影响着金融市场，因此金融领域天然具有培养人工智能技术应用的基因。 年创立之初就扎根于金融领域的氪信是金融风控行业的第一批“入局者”，随着领域人工智能场景运用的迅速发展而共同成长。
突然疫情在相当长的一段时间内切断了在各行业线下进行业务的渠道，幸运的是许多头部金融公司立即通过“数智化”管理进行了远程业务的处理，成功地支持了整体运营系统的基本流程和健康的迅速发展。
现在，流传下来的离线网站直推、电话销售等营销模式存在客户价格高、宣传渠道狭窄等问题，在金融领域占核心地位的风控行业也面临人力审查误差率高、人力价格高的困境 在过去一年里，以银行为代表的金融业面对领域变革的升级带来严峻形势，为压力和竞争创造了许多新的数字化做法和理念，其中最重要的是加强人工智能技术在风控、营销等方面的运用
解放人力价格，深入挖掘新闻“矿山”
智能金融时代，中国是世界上拥有最大顾客数量和数据量的金融市场，还具有巨大的潜力。 为了把数据发掘维度推向更深的层次，需要充分利用先进的技术作为工具，释放相应的人才。
人工智能引擎可以用机器处理95%的重复性问题，从繁杂的过程中解放出来的人力可以用于进行更统一、挑战性的新探索。
从营销顾客的诉求来看，能否通过深入挖掘顾客新闻来抽象对业务有用的特征，是银行为用户提供正确的个性化服务，实现正确营销的基础。 只要从顾客的角度，按照顾客的整体经验流程优化经营，就可以通过“在线+离线”的所有渠道优化顾客体验。
根据权威咨询机构麦肯锡的调查，银行虽然有大量的数据( 603138，应该是股票吧)，但是不能深入挖掘和解体顾客的特征，顾客图像依然不完整，基于营销规则的模板化的标志 比较基础数据发掘水平，上海氪信新闻技术有限企业(以下称为“氪信”)通过与头部银行的合作沉淀场景经验，形成全球知识图像的技术，并构建精确的预测模型，先进的数据技术和机器学习 建立基于多行业数据的高维个人学习模型，引入个人周围的群体识别，增加预测模型的新闻立场，在短时间内以低价整合异种数据，突破业务数据。
通过构建更全面的顾客图像，氪信可以正确识别人们的信用风险和偿还能力，通过顾客图像实现“千人千面”的产品推荐，为顾客提供定制的个性化服务，提高营销命中率。
“非接触型服务”成为主要诉求
疫情时期，很多人在家隔离，非常依赖手机、电脑等智能终端，以前传来的网上服务方法变得不顺利了。 对此，多家银行提供“非接触式服务”，如何构建高质量的在线服务是关键。
在疫情阻止战中，针对中小企业员工贷款难的问题，氪推出了非排他引擎2.0+智能风控制/智能营销处理方案，金融机构有效地防止风险，有更多的需求，使风险低的个人获得信用？ 在智能控制中，氪信号使用先进的数据解决技术构建全维顾客风险图像，利用机器学习技术深入挖掘金融场景中的顾客行为数据、时间序列数据、拷贝数据的潜在价值，生成表现力高的风险特征， 建立基于自迭代高维机器学习和集成学习、结合图和网络发掘技术的“智能+”反欺诈模型决策流程和框架，填补人工审查管理上的漏洞。
“非接触式服务”是银行在线服务的布局和能力比较的尝试，大幅提高开源节流和运营效率的科技处理方案成为金融机构的“工具”。 对于电子渠道的迅速发展和早期应对顾客习性变化的银行，疫情中对其业务的影响相对较小的缺乏在线服务的金融机构来说，新的智能服务方法是看业务和技术短板，金融领域的de 疫情发生后，金融机构必须更加深刻地感受到积极接受科学技术和变革的必要性，“金融+ai”的火种终于呈现出燎原之势。
