近年来，随着高质量的大数据积累和强大的并行计算能力的发展，特别是深度学习算法的突破，人工智能技术成果如雨后春笋般涌现，人工智能技术
近年来，随着高质量的大数据积累和强大的并行计算能力的发展，特别是深度学习算法的突破，人工智能技术成果如雨后春笋般涌现，人工智能技术正处于大有可为的战略机遇期。从宏观面来看，人工智能已连续第三年进入政府工作报告，而且已升级成为“智能+”概念，强调与各大产业进行深度融合，成为经济发展的新动能。
从市场方面来看，近日著名咨询机构德勤(Deloitte)发布报告，约25%和19%的金融机构表示，它们分别使用机器学习和认知分析(包括自然语言处理)来降低成本和提高服务效率。市场研究公司Gartner发布的2019年CIO(首席信息官)调查报告则显示，人工智能的实施在过去四年里增长了270%，仅在过去一年里就增长了37%。作为行业领先的持牌消费金融机构，马上金融已经早早开启了“All in AI”的生态化布局。
马上金融CTO蒋宁认为，以人工智能赋能新零售金融的发展给予了行业更多维度的想象，如何利用技术降低人力等边际服务成本,从重模式向轻模式转变等新零售金融需要重点解决的都值得被探索。马上金融自创业之初就全力投入科技能力建设，始终将三个“提升”作为目标：即客户的体验提升，服务的品质的提升，服务的效率提升。
蒋宁坦言，“如果只是提升了借款人和贷款人之间的交易效率，但是并没有降低价格，并没有控制好风险，也不能算是真正成功的金融科技。”
作为将人工智能在零售金融领域广泛应用的代表公司之一，马上金融通过构建贯穿获客、风险控制、客户服务等全领域的人工智能体系，着力进行产品创新重塑端到端的连接方式，大幅度降低人力成本并提升金融风控效率，实现金融服务格局的改变。
在风控端，马上金融利用深度学习,打造了智能自动化风控决策系统,逐步形成规则、模型相辅相成的审批策略，制定了上百个决策流、上万个决策策略，以高效响应业务风控需求。此外，马上金融可以根据模型更迭需要在变量池对已有变量进行重新组合，丰富入模变量类型，提升模型优化效率，助力规则与模型的高效持续迭代，进而不断完善智能化大数据风控审批系统体系，持续提升服务品质。
在反欺诈与授信模型方面, 马上金融秉承“数据+风控+金融”的管理模式，利用大数据和人工智能等技术构建风控模型，贯穿贷前准入、反欺诈，贷中评级授信、额度管理、交易跟踪，贷后风险分类、风险预警、贷后管理等全流程。
近期马上金融“基于深度学习的人脸识别技术在信用风险防控领域的应用”课题研究获得银保监一类成果奖，这是马上金融将自主研发的人工智能技术应用于消费金融风险管理领域的重要成果之一。这项研究针对线上消费金融服务虚拟性给客户身份认证带来的诸多不确定因素，创新性使用人脸识别技术中的活体检测、噪声消除以及人脸比对等关键技术，形成一套识别准确率高、运行速度快的线上身份认证系统。目前马上金融自主研发的Face X活体人脸识别技术识别精准度高达99%,大大提升了风控水平、风控效率和用户体验。
在营销获客环节，马上金融依托决策平台制定“智能+高效”的最优策略，可基于业务需求，根据客户行为数据利用深度学习相关算法进行模型构建，对客户的生命周期、活跃度、变现的特性进行分析，自动匹配相应的促动策略进行精准营销，对不同的客户采取符合其特征的互动方式，从而实现用户全生命周期自动化运营。据悉，马上金融已拥有线上超过180个消费场景，连接线下超过19万商户，促成了近5000万次的商品交易，帮助超500万人群建立了信用记录。
C端的业务实践为马上金融B端服务的开展积淀了充分的技术能力，近日马上金融上线了酒店自助刷脸入住系统，以“刷脸入住、快速退房、免押支付、发票打印”等便捷性特征深受好评，不仅降低了酒店前台的人力成本，而且还提升了客人入住办理的时间效率，从而实现酒店线上与线下资源的无缝对接，其复购率也能随之提升，实现了科技对行业、对实体业的深度赋能。
马上金融创始人兼CEO赵国庆坦言，下个阶段人工智能驱动的金融科技将不再是单独的一类机构，而是金融业共同发展路径。中国正面临消费结构升级的历史性机遇，随着主流消费人群的代际更迭，中国消费进入到了以科技、品质和服务驱动的新时代。
人工智能是引领未来发展的重大战略性技术突破，金融机构未来需深化人工智能应用与实体经济发展的融合，形成带动经济发展的新动能，为经济高质量发展“赋能”，加速推动人类步入新时代。
关键词：
