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  付定金尾款、看直播、多平台比价……在最近的生活中,双11是热门话题。而今年这场消费狂欢,对于金融行业来说,显得有些不一样。当大模型的风吹进金融界掀起百模大战之际,大模型在双11能够发挥出怎样的作用,引发关注。

  诸多金融机构中,消费金融是最贴近消费者机构之一,双11也是其重要阵地。如何在满足风控要求下,最大限度实现消费者和机构的双赢,是消费金融机构的核心要义。速度、准度都要拉满,技术就得强。这也就意味着,谁在科技研发领域走在前列,谁就能占据主动权。

  业界专家表示,消金行业竞争逐步迈向技术PK,诸如马上消费等一批以科技驱动的机构,能够第一时间把握科技脉动,率先开展技术革新,这就使得消金行业在服务经济发展的业态变得更加丰富,大模型服务双11就是典型。未来,随着这些机构在科技上的不断创新,技术的不断优化,越来越多的场景能与消费金融、零售金融有机结合。

  双11新竞争:秒级风控审批为用户提供最佳方案

  对于消金机构来说,“双11”等大型消费场景的参与度,更多体现在支付环节。在双11期间多个购物平台和App会通过发放优惠券、直接减免等方式,向支付渠道导流,以提高用户量和使用率。而在这背后,消金机构常常扮演着资金提供者的角色。

  “消费者选择了先购物后还款,并不代表着平台没有收钱。在背后为消费者提供支付资金的,就可能是和平台合作的消金机构。”业界人士表示,但这对消金机构提出了更高要求:短时间内如何做到针对不同平台的不同消费场景、不同的消费人群立刻做出精准的风险判断,为消费者提供最合适的金融服务。

  例如,有些消费者在平台上进行电器等大宗消费,有些消费者买的食品、生活小件用品居多,他们的消费类型不同,消费需求不同,还款能力也不同,消金机构就要快速做出风险判断,这个消费者是不是其需要的用户,为其提供多少款项能够最大限度实现消费者和消金机构的双赢。

  拆解整个链条来看:从进行用户身份要核实,有没有盗用信息、是不是真实本人申请等;到描绘出用户精准画像,通过模型的计算做出的风控策略,包括该用户收入能力、还款能力、审批多少金额、利率多少等,给出个性化的方案,最终完成授信审批和提现审批,让有需要的用户真正享受到普惠金融。

  而且,风控策略不是给出一成不变的最优解,而是不断更新迭代中提供最佳解。它随着市场、用户需求、数据质量而变化,需要持续地去运营、优化和调整。这还要求风控技术要与时俱进,需要通过运营分析发现策略中存在的可优化项,去适配市场和用户的变化。

  这是对消金机构不小的考验,也是消金公司核心竞争力的体现。在马上消费,风控审批整个流程的时间控制在秒级。为何能有如此惊人的速度?马上消费金融副总经理兼CTO蒋宁香港金融科技周主论坛演讲中提到的一组数据给出了答案。

  据了解,马上消费积累了1.8亿用户、100P数据、10万+变量、20万张用户数据表和超过2000个模型,在零售金融的六大风险场景构建了全方位的风险管理体系。目前,马上消费每天能基于用户1000万个行为做出风险判断,每天做上亿次模型计算,每秒可以处理150万特征的计算。这样庞大的数据积累以及强大的计算能力,让风控策略储备足且多元,能够短时间内给出最合适的方案,实力可见一斑。

  双11新考验:Hold住涌入激增流量“丝滑”支付

  双11此类购物节和以往相比,会在周期内的几个时间节点形成大量交易,例如今年的10月24日晚8点、10月31日晚8点等,这就不可避免在付款环节会出现瞬时流量的高并发。在面对消费者集中付款,消金机构如何保证其顺畅运行,是其在风控外要思考的另一个命题。

  怎么应对上述挑战?记者走进马上消费技术部,并没有出现想象中的一派繁忙,他们淡定盯着屏幕上不断滚动的数据,实时观察着变化,与平时并无两样。马上消费一位技术专家表示,这种淡定,源自于自身过硬且已经经过无数次流量洪峰检验的科技实力。

  “双11此类的购物节已经举办了好几年,我们不是第一次面对,我们根据积累的经验,已经有成熟的应对方案去面临可能有的变化。”马上消费一名技术专家说道,不仅如此,近两年在国家促消费政策引领下,消金机构服务经济发展的能力不断增强,消费节点和场景也在陆续增多,日常与生态伙伴们合作也会参与重大促销,涌进的瞬时流量有时候会比双11还多,在平日已经有充足的实战经验。“换句话说,马上消费的系统应对高并发的能力,完全能Hold住双11的流量。”

  双11新伙伴:大模型加入,数字人更加有温度

  如果说双11应对瞬时流量的高并发已属平常,大模型作为“新贵“出现在双11战场才是新鲜事。大模型可谓是今年金融行业的热门词。消费金融更因为是数据密集型行业,成为大模型格外青睐的赛道。消费金融客群覆盖面广且数量庞大,在多个业务场景下能够极大提升用户体验。

  将目光聚焦到双11,由于消费行为的持续攀升,消金机构获客量、客服咨询量也有所提升。马上消费的专家表示,和传统AI 客服相比,大模型能综合各种信息自主学习并生成“模板”中没有的回答,实现更为复杂的反馈和决策,并不断自我优化。在双11这样的时间节点,大模型在这时候派上了用场,效果也就更加凸显。

  具体来说,传统AI客服依赖话语配置,只能回答特定的问题,而且无法做到覆盖成千上万细分场景。范式化生硬的回答,让用户感觉到在与机器人对话。但大模型能够读取平台历史信息,能够像真人一样地去组织语言进行应答。例如,你曾在App留言或者咨询过相关问题,它能够据此进行有针对性地交流。这种无限接近真实人工座席的回答,实现了多轮次的沟通,提升了用户问题的解决率,让用户享受到一对一的个性化服务。

  以马上消费的天镜大模型来说,其意图理解准确率达91%,已接近于人,相较于传统AI的68%有较大提升。随着大模型越来越聪明,一个可以办理业务的有温度的数字人将在不远的未来出现。

  在消费者火拼的双11战场,有科技“Buff”的金融机构正在成为幕后默默支撑的重要力量。当竞争转向拼科技实力时,大模型的加持,让这场传统电商消费有了更多的突破和期待。

    关键词: 客服 首个 模型
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