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揭秘招商银行App6.0:当一个银行App开始谈智能
  来源:       日期:2017-11-03     【字号 大  
 

  招商银行在京举行发布会,推出最新版招商银行App6.0。据介绍,时隔近一年,相较于招商银行App5.0,App6.0从“摩羯智投”单个功能的智能进化为全平台智能,构建起基于数据、计算、算法的智能数据闭环,以驱动App产品模型、发展策略乃至商业模式的进化、迭代。

  曾有业内人士指出,金融业已进入深度人工智能阶段。而招商银行App6.0要实现全平台智能化、自动化运营并能快速迭代,背后是极其复杂而细长的技术链条和网络。

  何为招商银行App6.0全平台智能化?

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  在招商银行App5.0上,我们看到了基于生物特征识别的安全技术,也有了利用大数据与算法进行用户画像识别而进行的精准营销的雏形,以及重头戏投顾机器人——摩羯智投……这些今天都成为了金融业应用(想要)的标配。

  除了在此基础上的深化,招商银行App6.0还祭出了哪些杀器?据招商银行零售网络银行部总经理江朝阳介绍,招商银行App6.0的改变在于:

  智能服务的改版和升级:智能推荐,该功能背后是多个智能推荐模型,每天基于2亿浏览搜索行为数据进行学习PK,以不断迭代出最了解用户的一套模型和算法,刻画用户画像,有针对性地给客户推荐不同的产品和资讯。

  据了解,收支记录等为代表的智能产品应用,目前已经成为招商银行App第三大流量入口,每个月接近1100万人使用收支记录功能。可以说,该功能为用户画像刻画提供了强有力的数据支撑。

  关于服务,App通过监测用户财务和理财情况,主动提醒用户办理重要事宜,比如还款日前五天就判断客户余额是否充足,在当天检验是否还款成功,以免还款失败影响征信,开启从被动型客服到主动性客服的转变。

  智能风控:资损率不断降低,风控维持在行业最高水平。除了指纹、人脸、语音等生物特征识别,招商银行App6.0还增加了生物探针技术,即根据客户个人特殊的行为特征来判断用户,提高黑客与真实用户识别率。(《专访牛津教授Ivan Martinovic:基于生物识别的身份认证也不安全,金融安全还需哪些黑科技?》)。

  AR(增强现实)看金:使用最新版iPhone手机的用户在购买黄金前,可以体验到在手机上利用AR品鉴黄金,背后是AR技术和基于GANs(生成对抗网络)的图像识别技术。

  值得一提的是,该功能背后的AR视觉识别技术并非是接入 iPhone X 接口就能即插即用。招商银行信息技术部研发中心副总经理夏雷表示,苹果的AR API,只提供了一个背景看上去可以旋转的载体,但如何和实际环境结合、识别环境中的物体,就只有靠自己来做。

  而且,“一般的机器学习训练样本是不行的,环境里面太多要素。”所以,招商银行引进了GANs(对抗式生成网络)。

  所谓GANs,它在2014年由蒙特利尔大学AI学者 Ian Goodfellow提出,在原理本质上酷似博弈论中胜负非此即彼的二人零和博弈,一方负责生成图像,一方负责评分。事实上,这是在理论层面解决了机器学习技术长久以来的问题:如何促使机器学习的训练成果向着人类希望的方向前进。

  而值得一提的是,在手机客户端启动机器学习,门槛并不低。实现AR看金功能,夏雷表示,这就需要要把后台基于机器学习的框架转到手机上。

  “网点+APP+场景”的线上线下一体化模式:招行网点都能够以招商银行App为统一支撑平台,提供营销活动、产品推荐、客户经理等,还包括支持一网通对外向商户、合作伙伴提供支付,连接外部社区场景,形成线上线下业务的闭环。

  

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  招商银行App率先将银行业务快速整合至移动端,做到功能和服务能够快速迭代,并且不影响用户体验,背后是整套系统架构深入筋骨的整顿和革新。上述的IT进展,仅属于业务功能部分的研发,根据招商银行信息技术部研发中心副总经理夏雷介绍:“从总的IT投入来看,技术基础的投入和业务功能的投入大概是4比5,业务功能在总投入中占比大约55%,另外还有45%的投入是客户看不到的。”

  据雷锋网AI金融评论了解,在过去数年的技术研发中,招商银行还做了一件事,今天才浮出水面:

  把后台的各种功能微服务化。

  如果说分布式系统解决了大数据时代高并发的容灾能力,那么解决海量交易和复杂业务逻辑处理效率和敏态开发的,是微服务。微服务架构是一种解耦手段,通过把银行的系统拆成了大量的微服务,改变过去牵一发而动全一身的低效开发,从而实现功能模块灵活开发迭代。

  用夏雷的话来说就是,前面提到的一大堆功能,后面有着大量的功能服务、开发系统模块,“传统模式搞不定,上线、部署、运行、监控,传统的方法更搞不定,因此我们制作了大量的自动化工具,通过IT手段解决IT自身的问题,才能打造这个新的平台。”

  夏雷表示,与互联网公司不一样,银行金融科技中的中后台基础技术应该更为深厚。这是因为,与互联网公司业务系统更加松耦合的特点不一样,银行的金融后台业务关系更加复杂,“传统银行的IT 经常要搞梳理,做大项目的整合,干点事非常不容易。最后就导致系统也特别复杂。”他表示。因此,即便微服务化需要投入巨大工程成本——历时数年研发,夏雷表示,微服务化的投入在这个工程占比最大,招商银行金融科技转型中第一刀便开向后台基础设施。

  据介绍,招商银行App6.0背后是137个微服务,我们看到的招商银行App6.0这么多功能,实际上是由137个相对独立的系统构成。在这些服务基础上,招商银行App6.0对外开放了1035个功能。

  有了相对独立的微服务以后,系统就做到了大规模的开放,理论上137个小组可以并行来做。现在,招商银行App做到了每周40次左右的发布频率。

  “这个已经把传统银行的架构全部打翻掉了,”夏雷说道,“但是,这才是云计算化的基础。”

  据称,招商银行App现在的访问量一天是4.5亿次,峰值的处理能力是1.5万次/秒。“如果再高也无所谓,再加就行了。”夏雷介绍。

  其实分析起来,这背后是一条清晰的金融科技变革路线。

  “ABC”三部曲丈量出未来蓝图

  今年10月,招商银行行长田惠宇在沃顿商学院的演说中指出,招商银行ROE达到20%(且比较稳健)、资本内生能力完全形成、成本收入比在30%以下,一系列财务指标都表明,按照传统眼光看招商银行已经是“轻型银行”。

  在演说中,田惠宇总结了招商银行的二次转型结果,其中他指出,所谓模式更清晰,是指经营管理更多地依靠科技,商业模式更加不一样。所以,今天面向未来,招商银行定位要成为一家“金融科技银行”,明确“三步走”的实现路径——网络化、数据化、智能化。

  如果转换成科技界的术语,那就是“ABC”:人工智能(AI)、大数据(Big data)和云计算(Cloud computing)。

  迈上移动、云、智能三个台阶,目标是平台化和连接性

  招商银行行长田惠宇表示,科技转型的任务大致有三项:

  Fintech基础设施建设:AI、大数据、敏捷开发的设施等。

  构建新的生态体系:线上支付基本上被微信和支付宝垄断。银行作为支付链条的一个角色,如何重新定位自己,是下一步要解决的问题。

  转变获客、客户体验、风险管理、运营、组织架构等经营管理的方式。

  作为一家金融科技银行,招商银行的转型路径,是递进的过程,即有了网络化才能数据化,有了数据化才能智能化。招商银行App6.0的改变,已经初步验证上述路径。

  根据前文的介绍,由招商银行App5.0中摩羯智投单点智能应用,扩展到前后台、全业务生命周期的智能化运作,这意味着,招商银行App 6.0 这个产品的内涵已经发生了很大的变化,即从原来做银行的工具变成平台的经营,打造全平台智能。

  首先,微服务架构不仅能够实现大规模开发、高并发性能,并且保持了客户的交互粘性等天然优势,保有巨大的流量不分散。

  然后,在这个平台上,从基本银行业务交易功能,到商城——生活、内容产生——社群用户反馈,招商银行能够获取到用户更为完整的数据,从而推动更个性化的产品制造能力、产品推荐销售能力,从而维护一个更加强大、稳定环流的平台和生态,并且,将金融服务渗透到用户的生活、习惯中,从现金流管理、记账、消费,到财富管理。

  除此之前,“网点+App+场景”的泛场景经营,则可以比如通过支付服务,开展异业合作,包括智慧校园、智慧社区等细分的场景。一网通支付,它是一个对外开放的接口,用扫一扫可以解决网点很多场景线上线下的连接。

  这都是市场与业务增长的潜力空间啊。

  这也是今天招商银行以微服务架构拥抱云计算、大数据的缘由,也是今天基于大数据、AI进行精准营销、智能风控、智能投资等驱动零售业务,其能一骑绝尘的前世今生。

  招商银行零售网络银行部总经理江朝阳表示,招商银行希望将App6.0打造成一个智能化的个人金融助手,“首先通过智能化技术才能做到千人千面。如今App上积累了大量的客人行为数据,招商银行80%的客人交互在App上进行。”

  “我们试图去构建一个App强大的金融自场景,尤其在理财、现金流管理、收支、在借钱,以及往后走内容这方面的自场景,我们都试图去强化。5.0后一直按照这个思路来发展,理财的占比提升非常快,上线之后,目前在手机完成的交易笔数手机已经占了65.06%。”零售网络银行部总经理江朝阳向雷锋网AI金融评论表示。

  总结来说,招商银行5.0于2016年底推出,历经两年研发;2017年,招商银行6.0相继面世。全行业来说,基于机器学习、大数据开展的消费金融、智能投资从去年开始崛起。如果回望过去,会发现,

  2015年,Deepmind 团队发表了关于人工智能震惊世界的论文。同年,Google 机器学习平台 Tensor Flow领先,微软、Facebook等巨头相继开源了自家的人工智能平台 ;国内 BAT 也纷纷启动各自的人工智能项目。此后,智能客服、语音助手(智能音箱)、围棋破解、智能投顾、无人驾驶等来势汹涌。

  2016年,GANs模型开始迅速走红,2017年深度学习会议ICLR收录的论文中,围绕GANs进行研究的论文数有着压倒性优势,成为近来机器学习训练的热门方法。图像识别在金融、安防等诸多领域中的应用难题被解决。

  当大数据爆发,机器学习实现更高维计算,新零售、精准营销等新商业应用随之喷发。

  再往远一点看,1958年,第一张信用卡“美国运通卡”发行,催生了大型 Shopping Mall 的浪潮。

  1988年,Capital One创始人理查德·费班克提出“数据驱动一切”的理念。近两年,从Capital One归国的精英,已经圈下互联网金融半壁江山。

  ……

  技术创造场景,历史告诉我们,每当新技术出现新的曙光,新商业已经蓄势待发。互联网领域,原本银行的业务,不管是财富管理、消费金融,还是信贷、资产管理,都有各路公司入局竞争;而科技领域,同样有银行系公司奋起直追,以基础设施金融云切入市场,正面对抗……可以认为这是竞争,也可以说是融合,但不管怎样,变革的车轮正在前行。

 
 
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