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集奧聚合馮宗欣:大數據企業應提升其科技含量 突破發展瓶頸

發布于:2019-01-20 08:27來源:顏如 作者:顏如 點擊:

回顧過去的2018年,大數據行業的競爭格局已發生新的變化,包括新成立的數據服務公司迅速增多、技術門檻逐步降低、單純數據服務市場競爭激烈且增長乏力,成為眾多第三方大數據企業生存的重大挑戰。與此同時,商業銀行、保險公司與金融科技公司也逐步具備了數據挖掘、整合與建模等能力,對于外部數據提供商的依賴性逐步減弱,并體現出更多的定制化大數據解決方案的訴求。那些仍然熱衷于提供單一數據服務產品的企業,將逐步被市場所淘汰。

畢馬威出具的一份研究報告指出,身處大數據時代,中國銀行業將更好地提升客戶、風控和運營這三大領域的服務能力,形成精細化的用戶畫像,立足于個性化服務、精準營銷、產品創新、智能風控和渠道優化等環節。因此,2019年大數據企業要積極尋求科技轉型,將大數據技術與AI、區塊鏈、物聯網等技術有機結合,形成大數據整體解決方案應當是大數據企業的努力方向。

在零壹財經近期的一次訪談中,集奧聚合副總裁馮宗欣指出,從事大數據業務的金融科技公司,需要盡快提升自身的科技能力,拓展AI等技術解決方案。“科技是第一生產力”一直是商業模式的核心,大數據企業需要以此來提升其競爭壁壘。他稱,集奧聚合已推出多項金融解決方案,包括大數據、AI等技術運用在具體金融服務場景中,同時向企業客戶、運營商、政府客戶輸出其解決方案,在頭部企業中率先實現了轉型升級。

集奧聚合馮宗欣:大數據企業應提升其科技含量 突破發展瓶頸

集奧聚合副總裁 馮宗欣

集奧聚合是一家互聯網大數據服務商,成立于2012年,在大數據行業里位居前列,為眾多金融機構輸出技術解決方案。集奧聚合在業界較早提出科技升級、技術引領的經營模式。集奧聚合副總裁馮宗欣作為公司高管之一,1998年畢業后一直從事于面向金融保險業的軟件、系統集成的技術研發,2008年開始個人創業,從事移動互聯網、SAAS服務,并在2014年轉型從事大數據、AI與金融科技行業,加入集奧聚合之后主導技術解決方案。

集奧聚合如何與商業銀行開展合作?如何將產品運用于場景化金融服務之中?如何保障產品效果?未來集奧聚合的發展方向在哪些方面?圍繞這些問題,2018年12月28日在北京專訪了集奧聚合副總裁馮宗欣,圍繞技術驅動場景化金融解決方案,進行深入全面的溝通交流。

集奧聚合馮宗欣:大數據企業應提升其科技含量 突破發展瓶頸

以下是專訪內容節選。

一、行業方向:不止于數據服務,借助技術驅動轉型

零壹財經:從我國大數據行業的發展歷程來看,近年來經歷了哪些衍變?

馮宗欣:這種衍變是比較顯著的,大數據概念從2013年下半年慢慢進入人們視野中,這源于一些互聯網公司借助積累的數據,在金融業進行風控、營銷等方面的嘗試,并取得了一定的效果。因此,產生了大數據風控和大數據營銷的概念,當時是一個融合、連接的概念,大數據最大的特征在于兩點:第一,要能連接、維度多;第二,數據的維度要新鮮,能更新,而很大的量并不是最大的競爭力。

經歷初期發展,2014、2015年,金融機構意識到第三方數據確實能幫助金融機構去評判風險。風控可以說是大數據在金融行業的最早應用領域,因為當時互金行業是個百億市場規模的新興領域,需要技術廠商去整合數據源與客戶,把它作為一個應用級產品。

2016、2017年,金融機構自身已經具備了數據能力,因此市場需求發生了改變。小型金融機構偏向采購解決方案,大中型金融機構偏向于采購數據標簽與維度。同時,很多數據提供商也開始自己搭建數據平臺,具備了建模、算法、做連接等方面的數據整合能力。在這種市場格局下,大數據企業的發展面臨瓶頸,都意識到必須要轉型。

零壹財經:轉型方向是什么?

馮宗欣:從事大數據業務的金融科技公司,至今發展起來的頭部企業,它們在發展初期都是從數據服務起步,逐步拓展至數據的清洗、挖掘與建模,最后輸出一些數據產品。行業發展前期是偏向于數據加工整合,中后期是偏向于數據產品。然而,隨著金融客戶自行建設數據團隊和數據源廠商的直接入局,簡單的數據加工與建模,已經不能成為大數據企業的核心競爭力。企業必須有自己的核心產品,這樣才能構建出自己的生態體系。因此,集奧聚合更早意識到這一點,2016年開始向人工智能方向轉型,集奧聚合具備的科技成分,是區別于其他大數據企業的一個重要標志。

二、市場需求:數據科技企業要提供一整套解決方案

零壹財經:什么樣的企業可以算頭部企業,集奧聚合的差異化優勢如何體現?

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馮宗欣:所說的大數據頭部平臺,主要還是按照收入規模和商用客戶數量來評定的,目前集中5家以內,集奧聚合為其中一家。這些企業在行業內起步時間比較早、數據行業覆蓋面相對較好。發展也很迅速,收入規模可達到上億級別,覆蓋的客戶為幾百家至上千家左右。在打造核心競爭優勢上,集奧聚合采用“大數據+AI技術”的發展戰略,經過長時期的規劃布局與研發投入,集奧聚合推出了很多貼合市場需求的科技類產品,未來PE倍數也能迅速提升。

零壹財經:數據服務商向科技轉型,具體業務形態會有哪些改變?這種變化如何更好地滿足市場需求?

馮宗欣:數據服務商主要將連接好的數據形成資源,通過加工資源來形成數據產品,這是原材料加工的概念。但這種加工出來的產品僅僅是輔助客戶決策的一類依據,還不能幫助客戶達到最終的結果,很難直接帶來產能與效率的增長。

大數據企業要向科技轉型,實現技術賦能金融服務,讓金融機構直觀感受到產出成果。要做到這一點,要求大數據企業在賣給金融機構產品的同時,還要梳理客戶的作業流程,把產品有機地結合到客戶的作業中,以結果來證明能夠使客戶獲得收益。

三、集奧聚合:提供多種解決方案,服務金融頭部企業

零壹財經:集奧聚合的產品線是如何布局的?有哪些合作客戶?

馮宗欣:我們主要圍繞“大數據+AI”這兩個領域,實現產品線的覆蓋,產品線分為風控產品線、營銷產品線及AI產品線。集奧聚合把風控、營銷和人工智能有機結合,提供的是一站式智能化金融解決方案。

智能風控產品線涉及集智雷達決策引擎、反欺詐、信用評估模型、用戶畫像、風險監控模型預警、逾期預測模型、失聯修復平臺、風險處置、智能催收等;智能營銷產品線涵蓋集奧方舟、營銷響應模型、智能語音、營銷評分、新客獲取、存客激活等。

2018年我們推出了AI建模平臺與智能語音新產品,也在研發保險、運營商、企業、政府等行業的解決方案,應用于車險、互聯網保險、運營商增值業務、企業外呼及客服服務、政府智慧城市、智慧交通等領域。例如,未來用戶可能會接到機器人銷售的保險,降低保險公司在觸達客戶方面的海選成本。

前期在金融行業,集奧聚合主要是做資產端,未來將延伸到理財端、負債端。

產品線以金融行業為主導,目前服務客戶數量近一千家左右,客戶包括大型國有銀行、股份制銀行、城商行、農商行、持牌消費金融公司、持牌小貸公司等。未來,客戶將逐步覆蓋到保險服務、企業服務、運營商服務以及政府服務等領域。

零壹財經:不同稟賦的金融機構,包括銀行、保險、小貸與P2P等,它們各自對于數據服務的訴求,有何區別?

馮宗欣:集奧聚合主要服務于大型金融機構,沒有大力發展中小型金融機構,主要考慮這類機構受系統性金融風險、政策影響比較大,這是企業經營的一大風險。同時,互金行業的大型持牌金融機構,我們也在做。

很多大型金融機構做大數據的能力有限,并且它們的人力成本很高,因此給外部大數據廠商創造了機會,它們大量的開發、測試等工作環節會讓外部廠商人來做,這樣整體性價比會更高一些。

零壹財經:剛才提到的AI建模平臺,我們為何要與銀行進行“聯合建模”?

馮宗欣:建模服務能力是金融機構普遍認可的一種價值服務。隨著大數據企業數量增多,對建模人才的需要量也在不斷增長,因此具有建模專業技能的這類人員成為稀缺人才,這使企業的用人成本逐年攀升。推出AI平臺,價值是讓掌握基本建模知識的人員即可操作,因為機器可以自動幫你學習,只要輸入變量,機器會自動推薦匹配的模型。這個模型的整個生命周期管理,我們都可以做到,只要部署到金融機構中,就可以使用。這是一個工具類產品,提供的是科技類服務。

我們采用與銀行一起進行“聯合建模”的方式,主要是出于數據和各自資產的考慮,“聯合建模”首先需要把數據連接起來。但是,處于合規考慮,不能把自身數據放到對方平臺上,因此雙方共同把數據存儲到一個地方來使用。“聯合建模”只是一種運作模式,它產生的結果還是評分產品。模型是用于精細化運營的,做模型的前提是先確認規則,規則來解決80%的問題,剩下20%由模型來解決。

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模型是一組數字,自己會表現出它的好與不好,我們有很多指標來驗證模型結果。模型會隨著時間周期發生變化,可能會逐步變得不好,因此要不停地監控與調優。如果模型經過持續的調優,還達不到效果,這個模型一般會在半年之內下線,再部署新的模型。

四、增能提效:為客戶賦能的核心競爭力

零壹財經:AI技術研發方面,集奧聚合有哪些特色產品?

馮宗欣:集奧聚合正在向人工智能方向進行轉型,現在推出智能語音系列的特色產品。我們在2018年做了一整年的AI技術研發,產品在2018年11月份正式推出。現在已經有20多家金融機構,其中大部分都是銀行,非常有興趣去進行測試和使用。

這是2019年要打造的拳頭產品,會有很多系列產品孵化出來。核心價值是幫助金融機構、幫助企業、幫助政府,實現增能提效。我特別強調增能提效,因為商業模式很難再稱為企業的核心競爭力,更多地是要有核心技術在里面,必須做到為客戶賦能。什么是賦能?就是提升它的效率,顛覆是很少見的,很多事情的發展都是水到渠成。

零壹財經:拳頭產品增能提效,可否舉個例子?

馮宗欣:以智能語音產品為例,它是以智能語音作為核心技術,延展到金融機構的各個服務場景之中。例如,電話催收是金融行業的一個最常見業務,并且從事人數非常多,每天打出去的電話有上千萬。我們調研過一家中游偏上的股份制銀行,每天催收電話會打出一百多萬個,但目前只有1%是通過機器打的,99%必須依靠人工。目前,人工成本上漲的很厲害,導致銀行壓力非常大,因此現在要用科技的方式來提升催收效率。

舉個簡單例子,以前每天要花300塊錢去打500個電話。現在能否做到花100塊錢打1000個電話,這是科技要解決的問題。科技不是要改變銀行傳統的作業模式,而是提升作業模式的效率。因此,模擬人的語音機器人就出來了,可以一定程度釋放人力,使金融機構產能變得更好。同時,智能語音機器人有很多好處,譬如不會罵客戶、不會言語過激等等。

另外,大量金融機構的客服人員也是很大的成本,譬如某家股份銀行的人工客服坐席有6000多人。未來兩年,6000多人也許會變為600多人,剩下5000多個坐席全部變成了機器人。這就是智能語音技術已經發展為商用階段,其實這項技術在10幾年前就已經出現了,只是以前計算一句話的意思,要算10多秒,無法支持正常對話。現在機器人的運算能力增強了,只花0.5秒左右的時間,就能理解語意,可以接受正常對話了。

零壹財經:對金融機構來說,智能語音除應用客服領域外,我們還有哪些其他的應用場景?

馮宗欣:舉個簡單例子,以前銀行客戶打客服電話時,首先需要按照提示一層層進行選擇,可能用戶按了三四輪,才能到達想要的服務類別。這是典型的樹形結構解決方案,流程長、體驗差,要進行升級。集奧聚合現在推出的智能語音導航,將樹形結構實現了扁平化,撥通電話可以邁過這個樹形結構,根據用戶說的關鍵詞來分析,直接達到用戶想要的服務。這種方式很好地改善了用戶體驗,是很多金融機構的訴求,現在類似的訴求非常多。

除了銀行業,在保險領域,智能語音也有非常廣闊的應用。根據銀保監會的要求,每一張保單都是需要做回訪確認的,確認內容非常制式化,對話內容比較封閉,但卻會耗用大量的人工,這時候,智能機器人就能發揮非常大的作用,提升每日的作業量,減少保險公司的支出,達到增能提效的作用。

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