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消费金融繁荣度是国民经济的风向标。

如今,无论是商超还是摊贩,在线支付已取代了大部分的线下纸钞交易; 在电商平台 购物,钱包不富裕可以打白条,还能选择分期付款; 根据个人征信记录评分,每个人都能获得 数万额度的消费贷款,申请到账可能仅需短短几分钟; 各家银行都已把多数业务转到线上,通过 APP 操作就能进行投资理财。

宏观层面,三大因素为中国消费金融市场提供了强力支撑。根据中国银行业协会的数据显示,2019 年,中国国民经济总体运行平稳,全年国内生产总值为 99.09 万亿元,较上年增长 6.1%,增速领先于世界主要经济体;全国居民人均可支配收入为 30733 元,首次突破三万元大关,增长 8.9%;全国社会消费品零售总额达到 41.16 万亿元,较上年增长 8.1%。

自 2015 年以来,在政策引导之下,消费金融公司开始审慎发展,坚守合规底线,普惠金融成为新标准,市场逐渐从追求规模扩张向追求高质量发展转型。

截至 2019 年末,我国消费金融公司资产规模达 4988.07 亿元,同比增长 28.67%,持牌金融机构的市场渗透率和规模迅速增长,进入群雄逐鹿时代。

新型消费金融改善并颠覆了每个人的生活,而科技在其中扮演的角色越来越关键。

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图|金融科技(来源:东方 IC)

金融级 AI 能力开源释放

2020 年 6 月,CB Insights 中国曾发布中国金融科技 50 强榜单,马上消费位列其中。

马上消费于 2015 年开业,短短 5 年时间注册用户已突破 1.1 亿人, 作为一家持牌的金融科技公司,旗下人工智能研究院团队还自主研发了一套 AI 中台系统:“智马平台”。

据了解,该平台首次 把马上消费在金融风控、决策流、数据模型等方面积累的技术能力以开源的方式进行输出,那么具体而言, 它具备 怎样的特点和技术优势呢?

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马上消费智马平台负责人对 DeepTech 介绍,搭建该平台的初衷,很大程度上是马上消费内部技术开发经验的一种整合。随着公司业务线的增多,很多新增项目都会涉及到人工智能技术的定制开发,而传统的项目制开发方式,越来越难以满足快速响应的需求,因而搭建一种系统性的技术支撑能力十分必要。

近年来,在大型企业内部管理中,前台、后台之间,中台的承接作用日益明显,这样的管理理念也同样适用于技术开发管理。机器学习、深度学习、大数据等底层技术具备可复用性, 进而让自然语言处理、图像识别、语言识别等 AI 能力不断改进,为智能客服、智能外呼、智能语音质检、智慧双录等多个场景应用都广泛适用,AI 中台无疑是种绝佳解决方案,避免技术团队重复造轮。

有人会把中台比喻成一个中央厨房,里面摆放着各类厨具、设备和食材半成品,大厨们想要烹制一道美味的菜肴,没必要把 90% 以上的时间浪费在搭灶台、铸铁锅、买菜、洗菜、切菜等繁琐环节,唯一需要关心的就是,如何在搭配调料上研究不同的创意,同时保证各类菜品质量。

智马平台就类似于是一个 AI 技术中央厨房,内置了机器学习服务和预置的各项算法能力,在这一平台上,不同企业的算法工程师不仅可以随时根据业务环境变化对自己的作品进行优化和创新创作,而且在多场景中都具有通用性。

通过把不同类型的 AI 应用提取出来通用化的技术能力,然后封装为一个统一标准化的服务平台,可以为更多中小企业提供零门槛的 AI 开发和应用能力,让 AI 应用搭建更高效,降低试错成本,最终赋能业务创新。

而选择将项目基础核心代码及核心算法开源输出,智马平台负责人认为这是一个双向反馈的增益过程。 一方面,帮助更多企业去快速构建和提升 AI 能力,算是对社会的一种回馈,加速当前新基建、智能经济、产业数字化的大趋势; 另一方面,开源平台能汇聚更多市场一线的开发者和工程师,他们能反馈更多技术改进意见,相互促进成长。

智马平台至少能帮助中小企业解决三大痛点:一是缺少 AI 的基础能力和技术沉淀;二是算法模型的构建及训练极为繁复、昂贵以及耗时,不是每个企业都能冲破机器学习和 AI 大规模落地的技术瓶颈及承受巨大的开发成本;三是传统的 “烟囱式、项目制” 形式下,不同的业务部门各自为战,缺乏标准化、统一的流程管理,导致复用难、管理混乱、迭代慢等。

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三大中台,五点优势

虽然脱胎于金融科技行业,但智马平台负责人表示,该平台同样适用于互联网行业、银行、信托、零售、保险等诸多领域。

目前,智马平台依托马上金融云,搭载了三大中台,即大数据中台、AI 中台、业务中台,从而对包括智能营销、智能风控、信贷服务、智慧双录、贷后管理等业务流程、整个生命周期的研发、应用管理形成中台支撑,让适配多场景的技术应用快速实现和迭代。

据了解,根据用户需求进行弹性伸缩,智马平台可有效提升资源利用率30%,通过对模型全生命周期管理,可有效提升算法工程开发效率60%

其核心竞争力主要体现在 5 个方面:一是对资源的精细化管理。可按租户、团队、用户等不同维度实现 CPU、GPU、内存、硬盘的统一管理和分配,根据用户作业请求自动分配和回收资源,实现资源利用最大化。

二是打通从模型开发到模型上线的全流程,集成多框架的模型训练作业,支持分布式和 GPU 加速,实现训练过程的可视化。

三是平台支持对接存储系统、管理数据集,提供 notebook 交互式代码开发和调试工具,实现模型推理服务的部署、监控、管理和升级,提供 A/B 测试,弹性伸缩,监控预警等功能,保证模型能高效且稳定地对外提供服务。

四是支持多场景应用及公有云、私有云、本地化等多种部署方式。

五是内置丰富的机器学习和深度学习常用算法及行业内落地成熟算法,同时结合了自身技术专家的经验,构建出优质高效的行业预置算法,涵盖计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器学习、深度学习等细分场景与应用方向。

近期,马上消费在在自然语言处理、语音和视觉领域等领域的 7 项科研成果,高 分通过了中国人工智能产业发展联盟权威认证,标志着其在自然语言处理技术服务平台、中文语音合成、中文语音识别、人脸检索、人证核验、文本客服及智能对话技术已跻身行业一流水平。 与此同时,马上消费的人脸识别技术(活体检测算法)也正式通过银行卡检测中心的增强级活体检测认证,标志着其活体检测算法能力达到金融支付级安全标准。

“马上消费能够为亿级用户持续提供服务,不仅是靠快速的开发迭代能力,同时也兼顾了可靠性和安全性,我们还在跟底层的一些芯片厂商合作,例如华为的昇腾 310AI 芯片,从硬件、算法以及数据安全方面都严格按照合规的方式去做技术,提供更全面的解决方案。”智马平台负责人说道。

作为一家金融科技公司,核心竞争力还是要立足在科技层面。据了解, 智马平台背后,依托的是马上消费千余人的技术研发团队、300 余人的大数据风控团队,目前,公司累计提交专利申请超过 230 项。

图|马上 消费金融
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图|马上 消费金融

金融科技,没有投机空间

2019 年 8 月 22 日,中国人民银行印发了《金融科技(FinTech)发展规划(2019—2021 年)》,明确提出将把金融科技打造成为金融高质量发展的“新引擎”,而智马平台,现阶段看来便是一个缩影。

业界分析,根据消费金融的客户分散化和业务小额化的零售金融特点,充分利用大数据、云计算、人工智能、区块链等为代表的现代化信息科学技术,才能进一步提升消费金融企业的获客能力、风控能力和服务水平。通过不断创新消费金融的新产品、新模式、新业态,深度融合线上线下,回归消费金融本源,深耕场景金融,才能真正形成消费金融核心竞争力的长久之计。

近年来,中国金融科技产业已在全球范围逐步形成领跑态势。据 CB Insights 中国统计,仅 2018 年上半年,全球对金融科技公司的投资总额达 570 亿美元, 较 2017 年全年的 381 亿美元增长 49.6% 。 2013 年以来,中国金融科技营收规模不断上升,2018 年和 2019 年,中国金融科技营收规模分别为 9698.8 和 14365 亿元,预计 2020 年将上升到近 2 万亿元。

但未来依旧充满挑战,2020 年,全球经济增速放缓已是新常态,且新冠病毒疫情的全球蔓延,对全球经济的冲击影响之深,远超过往的金融危机,这样的背景之下,贸易保护主义和摩擦日益加剧。

不过对于消费金融市场来说,在疫情后的经济反弹期,可能会出现快速增长的窗口。一方面,来自中低收入群体,尤其是年轻群体强劲的消费欲望与有限可支配收入之间的矛盾依然明显;另一方面,金融普惠政策,让消费金融主体客群在总人口中的比重持续增长。

遵循一贯的商业规律,未来 5~10 年,消费金融市场也会从供给不足的卖方市场逐步转向供求平衡,甚至出现供给过剩,市场可能会快速从蓝海变成红海。对于一家消费金融科技公司而言,从低水平的市场规模竞争,转向高水平的服务质量的竞争,从产品和价格的竞争逐步转向内部技术和管理能力的竞争迫在眉睫。

受此影响,消费金融行业竞争格局势必会迎来新变化,从中小机构的饱和竞争,洗牌为大中小不同机构之间的垄断竞争,乃至最后出现少数大型机构之间的寡头对垒。

这 个优胜劣汰的过程,消费金融科技公司的决胜途径,唯有踏踏实实立足技术深耕、立足消费者、立足合法合规,放长线钓大鱼,没有投机者的生存空间。

-End-