供應(yīng)鏈上的中小微企業(yè)經(jīng)營規(guī)模小、信用等級低、很少有可抵押的房產(chǎn)或其他資產(chǎn),更沒有信用良好且規(guī)模較大集團的擔(dān)保,這些風(fēng)險因素使得以銀行為代表的傳統(tǒng)金融機構(gòu)難以為之提供高效的信貸服務(wù)。而供應(yīng)鏈金融的本質(zhì)在于企業(yè)授信方式的創(chuàng)新,新型模式是在產(chǎn)業(yè)升級和技術(shù)驅(qū)動下的基于數(shù)據(jù)的授信模式。其本質(zhì)是為處在核心企業(yè)上下游的中小企業(yè)提供融資渠道。

　　以金融科技驅(qū)動的供應(yīng)鏈承兌支付體系融資平臺——匯承金融科技為例,目前已實現(xiàn)金融AI等核心技術(shù)的突破,并在承兌匯票O(jiān)CR、智能客服機器人等技術(shù)方面形成了行業(yè)的領(lǐng)先優(yōu)勢,作為數(shù)字化"標(biāo)準(zhǔn)"引領(lǐng)者的地位日益穩(wěn)固。

　　當(dāng)人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)嵌入多個生活場景,被寄望為下一輪技術(shù)革命的時候,它的發(fā)展也是漸入高潮。人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,正在對金融行業(yè)進行顛覆性重塑,催生金融行業(yè)一系列產(chǎn)品和業(yè)務(wù)模式的創(chuàng)新。

　　金融AI主要是通過人工智能核心技術(shù)(機器學(xué)習(xí)、知識圖譜、自然語言處理、計算機視覺)作為主要驅(qū)動力,為金融行業(yè)的各參與主體、各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)賦能。在應(yīng)用層面,已經(jīng)有不少成功模式及案例,如通過金融AI提升數(shù)據(jù)的挖掘與分析能力、市場的行情分析與預(yù)測能力、客戶的需求分析及服務(wù)能力、風(fēng)險的管理與控制能力等,有效的幫助金融行業(yè)降本增效。

　　在金融AI中,人工智能與大數(shù)據(jù)、云計算以及區(qū)塊鏈技術(shù)并不是相互割裂的,更多的表現(xiàn)為相互依存的關(guān)系。大數(shù)據(jù)可以為人工智能技術(shù)在機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練、算法優(yōu)化等方面提供豐富的養(yǎng)料;云計算為大數(shù)據(jù)提供超強的運算和存儲能力,顯著降低運營成本;區(qū)塊鏈解決了大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能技術(shù)存在的信息被泄露、篡改的安全性問題,使得金融交易具有更高的安全性。人工智能技術(shù)作為金融行業(yè)未來發(fā)展的核心驅(qū)動力,與其他相關(guān)技術(shù)一道共同促進金融行業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

　　應(yīng)用情況

　　"匯承金融科技"技術(shù)團隊采用自研和外部合作方式,圍繞計算機視覺技術(shù)、自然語言處理技術(shù)、機器學(xué)習(xí)技術(shù)、知識圖譜技術(shù)進行深入研究和項目實踐應(yīng)用。

　　1、計算機視覺技術(shù)

　　計算機視覺的主要任務(wù)就是通過對采集的圖片或視頻進行處理以獲得相應(yīng)場景的信息。目前支持多種金融業(yè)務(wù)場景的細(xì)粒度圖像識別,精準(zhǔn)識別超過100種金融產(chǎn)品和場景。基于"匯承金融科技"豐富的海量數(shù)據(jù),利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)及精準(zhǔn)的算法迭代模型,不斷提高準(zhǔn)確性。

　　2、自然語言處理技術(shù)

　　自然語言處理需要通過對字、詞、短語、句子、段落、篇章的分析,使得計算機能夠理解文本的意義。系統(tǒng)已實現(xiàn):輸入中文句子,即可獲得該句的依存句法結(jié)構(gòu)信息;輸入中文句子,即可獲得句子的通順程度;依托"匯承金融科技"海量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過詞語向量化來計算兩個詞之間的相似度。

　　3、機器學(xué)習(xí)技術(shù)

　　機器學(xué)習(xí)可以理解成是生產(chǎn)算法的算法。需要人來先做特征提取,然后在把特征向量化后交給機器去訓(xùn)練。系統(tǒng)可一站式完成數(shù)據(jù)處理,模型訓(xùn)練與評估,服務(wù)部署等工作。"匯承金融科技"提供了高性能的集群訓(xùn)練環(huán)境,海量算法框架與模型案例,以及操作便捷的預(yù)測服務(wù)工具。

　　4、知識圖譜技術(shù)

　　構(gòu)建知識圖譜的主要目的是獲取大量的、讓計算機可讀的知識。我們對提交至知識圖譜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為遵循Schema的實體對象,并進行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)清洗、對齊、融合、關(guān)聯(lián)等知識計算,完成圖譜的構(gòu)建。

　　相關(guān)場景

　　"匯承金融科技"圍繞精準(zhǔn)與高效兩個維度進行了金融AI方面的創(chuàng)新應(yīng)用。精準(zhǔn)維度,一方面通過證件識別與人臉識別實現(xiàn)了的客戶數(shù)據(jù)精準(zhǔn)識別,另一方面通過多維度信用模型的評估,精準(zhǔn)地審核用戶的交易風(fēng)險能力,自動啟用和關(guān)閉交易權(quán)限。高效維度,"匯承金融科技"自建大數(shù)據(jù)"匯承金融科技",并通過票面識別、自然語言學(xué)習(xí)的實現(xiàn)了審單效率和機器人客服的高效化。

　　"匯承金融科技"通過領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供了多場景、多語種、高精度的整圖文字檢測和識別功能,支持對票據(jù)的所有字段進行結(jié)構(gòu)化識別,信息豐富,能夠滿足"匯承金融科技"業(yè)務(wù)場景需求。承兌匯票成交價格受到承兌人類型、承兌人名稱、票面金額、剩余天數(shù)、瑕疵、支付渠道等要素影響,大量用戶會頻繁咨詢客戶經(jīng)理票面、價格信息,回復(fù)效率和時效性很差。通過整合語音識別、語義理解等AI技術(shù),結(jié)合對話引擎進行業(yè)務(wù)處理,利用智能中控實時調(diào)度處理結(jié)果,會話機器人 PC/移動端輸出。輸出回復(fù)不呆板,擬人化對話服務(wù)客戶更貼心,真正形成企業(yè)與客戶溝通咨詢和業(yè)務(wù)辦理的橋梁。

　　"匯承金融科技"用戶面對海量票源信息,每天需花費大量時間檢索票源、匹配價格。為了提高交易效率,"匯承金融科技"可根據(jù)用戶歷史交易記錄,只能推送價格合適的票源。這是利用了基于機器學(xué)習(xí)技術(shù)從海量數(shù)據(jù)中深入挖掘用戶行為及業(yè)務(wù)特征,針對不同場景提供實時、精準(zhǔn)的推薦服務(wù)?；诮鹑谄睋?jù)行業(yè)業(yè)務(wù)特點,定制算法及策略。推出服務(wù)后,有效提升了訂單成交率。

　　在大數(shù)據(jù)時代要求技術(shù)進步的背景下,"匯承金融科技"立足現(xiàn)在、著眼未來,為迎合金融互聯(lián)網(wǎng)時代背景下的服務(wù)要求而努力并取得了階段性的成功,具備了為客戶提供更高品質(zhì)、更高效率、更安全的線上撮合交易服務(wù)以及各種基于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的增值服務(wù)的能力。

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