《亞洲銀行家》攜國際知名銀行代表參訪樂信，共探數字金融下半場的技術創新實踐

近日，由《亞洲銀行家》集團銀行學院主辦的“深圳香港創新之旅2024”活動帶領30余位國際銀行家參訪代表走進樂信深圳總部，探訪數字金融領域的技術創新和應用前沿。憑借覆蓋數據資產、智能分析和洞察工具、智能決策等數字信貸全流程的創新技術探索，樂信獲得參訪團的一致認可。此次參訪團由《亞洲銀行家》組織，由恒生銀行、渣打銀行、馬來西亞GX銀行、越南投資發展銀行等的高管組成。除參訪樂信外，參訪團還參訪了騰訊、渣打銀行(香港)有限公司、微眾銀行等港深兩地領先的金融相關企業。

數字金融加速進入下半場，科技創新與應用正成為企業的核心競爭力和決勝關鍵。參訪中，樂信CTO陸勇重點向參訪團介紹樂信十年技術演進的歷程，以及當前最新的技術創新與應用，包括：數據資產標準化工具“高斯”客戶數據平臺、智能分析工具“黎曼”異動歸因系統、助力決策智能化的“圖靈”仿真系統、助力企業運營提質增效的“奇點”AI大模型。在陸勇看來，正是樂信不斷夯實內功、創新技術與應用，驅動樂信業務向著數據驅動、智能決策的數智化方向發展。

數智化的基礎是對客戶信息多維結構化?；跇I務訴求，樂信“高斯”客戶數據平臺打通多源客戶數據、通過時間軸記錄客戶旅程，為每一位客戶生成多維、全面的標簽檔案，構建客戶360度的全景畫像。區別于內容平臺、電商平臺等應用場景，信貸領域因為對風控要求更高、風險容忍度更低，因而對用戶數據的準確性和使用場景的適配性要求更高。為了更好地服務業務需要，“高斯”客戶數據平臺構建了包括客戶價值分層、生命周期等更符合信貸業務需要的融合標簽，打造業界領先的即席OLAP（Online Analytical Processing）分析能力，支持業務對用戶數據的深度挖掘和實時可視化分析，助力業務快速調整策略，達成業務目標。

基于海量底層數據資產，AI大模型通過算法讓數據在多個維度發揮價值，提升企業運營效率。通過樂信金融專屬數據預訓練、業務數據精調，樂信自研AI大模型“奇點”落地并加速與業務結合落地，大幅提高工作效率和客戶體驗。業務交互層面，今年一季度，樂信引入大模型實時意圖識別技術，通過公司多年積累的客服和銷售場景數據，學習訓練并提高客戶意圖識別大模型的精確度，在客服和電銷場景上為客戶量身打造個性化解決方案，大幅提升客戶滿意度。生產力提升層面，大模型在研發代碼輔助場景中深入應用，累計輸出代碼改進建議4萬多條，助力研發提效40%。風控核心層面，通過持續訓練，大模型自動分析和識別用戶所在行業、還款意愿等信息的能力提升，準確率超70%，有效助力分客群精細化運營。

“黎曼”異動歸因系統是樂信自研的集異動檢測、計算歸因、事件歸因、響應處理、治愈恢復于一體的自助化、智能化分析平臺。眾所周知，金融行業故障的代價很大，短短數小時損失就可能達百萬元級，并且排查難度極大：傳統思路通常是根據經驗圈定事件范圍，然后找人一一排查，耗時長且很容易紕漏。“黎曼”異動歸因系統可以實時監測業務指標變化，并通過PAA時序降維技術、MK-TEST趨勢檢測、PSD能量譜滑窗分析等提高日常監測的準確度、降低漏告和誤告率。當業務出現指標異常時系統會第一時間捕捉，通過以貢獻度為錨的統一數學量化基架，自動化進行計算歸因和事件歸因，快速定位根本原因，及時挽回異動導致的業務損失。目前，“黎曼”系統的平均異動分析和歸因耗時從傳統人工模式的數周級縮短到小時甚至分鐘級，相當于給業務和風險配上“高科技穩定器”，助力決策數字化和智能化。

數據驅動的重要目的是智能化決策，“圖靈”仿真系統則是樂信助力業務智能化決策的重要工具之一。所謂仿真，指的是利用模型模仿和預測實際行為所產生效果的測試和實驗。對于信貸行業，無論是外部變化還是內部調整，平臺都經常需要部署新的策略，一旦策略不當，將面臨昂貴的損失。圖靈決策仿真系統的價值正在于此：有了基于真實業務豐富的數據血緣關系構建數據仿真測試，提前模擬宏觀環境、行業環境、消費者環境可能發生的變化，然后將新的策略等變量“扔進”仿真系統，讓業務先做一場“模擬考”，提前預測新的策略等對于業務的具體影響，助力業務提前調整和及時應對。

作為中國領先的新消費數字科技服務商，樂信此前連續5年獲得《亞洲銀行家》大獎。此次參訪，樂信的新技術探索與創新應用再次得到《亞洲銀行家》的認可。參訪中，雙方就大模型等新技術的研發范式、應用場景延展性，以及技術助力海外市場拓展等話題展開研討。未來，樂信將繼續加強研發投入、創新技術與應用，助力業務在數字信貸下半場向著更數智化、高質量發展。