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30周年系列报道7:科技金融 数字广发
发布时间:2018-09-11   来源:广发银行  作者:

  编者按:由总行办公室策划的30周年系列专题媒体报道(共包括“科技金融”、“跨境服务”、“支持实体经济”等10个专题)本月起陆续见报。《南方日报》9月3日报道,近年来广发银行以“数字广发”作为金融科技战略目标,在人工智能、大数据领域取得了诸多实践成果,在为客户提供高质量、高效率、全方位的金融服务的同时,切实提高银行风险控制能力,不断实现自我升级,推动金融行业的全面进步和发展。

  作为唯一一家总部设在广州的全国性股份制商业银行,广发银行自1988年成立以来,三十年来坚持改革发展和创新引领。近年来,广发银行以“数字广发”为金融科技战略目标,在人工智能、大数据领域取得了诸多实践成果。在为客户提供高质量、高效率、全方位的金融服务的同时,切实提高银行风险控制能力,不断实现自我升级,推动金融行业的全面进步和发展。

  顶层设计为“数字广发”护航

  “数字广发”战略目标的实现离不开制度保障和顶层设计。广发银行董事长杨明生提出“争取用三年左右的时间,重点推进‘三大工程’”的战略部署,“三大工程”即基础管理工程、科技创新工程和文化重塑工程。2017年,广发银行正式推出新一轮五年发展规划纲要,明确提出“建设全国一流商业银行”的战略目标,实现“功能完备、业务多元、特色鲜明、同业一流”的发展愿景。在这一份新五年规划中,广发银行将数字银行建设作为其中的重头戏之一,各项资源投入予以倾斜。

  广发银行网络金融部总经理关铁军告诉笔者,“数字广发”还得到了有力的组织保障。按照新的战略发展重点,广发银行总分行优化组织结构及人员配置,还加强了各子模块的协同化和体系化推动。

  为实现“数字广发”目标,近两年广发银行对科技的投入占比持续提升。广发银行信息科技部总经理黄文宇向笔者介绍,该行确定了“两步走”的五年规划战略目标。其中,第一步是云化和大数据的平台准备;第二步则是智能化与生态化互联,建设业界靠前的云服务体系,打造共享服务中心平台。

  金融科技离不开人才建设。黄文宇透露,广发银行正开展研发中心直属机构化转型改革,以“自有技术、自有平台、自有队伍”为转型目标,进一步完善研发人才梯队,扩大自有研发队伍。

  “‘数字广发’没有终点,广发银行会持续推进,致力于实现银行与客户的‘双赢’。”关铁军表示。

  科技推动前中后台创新变革

  “数字广发”赋能广发银行承担了多条线业务发展。例如,人工智能技术在信用卡、零售、对公条线均有规划和落地应用,全面赋能业务发展。

  值得一提的是,在“数字广发”蓝图规划中,人工智能与大数据是亮点和创新点。据介绍,人工智能的应用将在未来贯穿广发银行前台、中台及后台全流程。

  以信用卡条线为例,其利用人工智能对改进服务管理做了全面规划。如客户营销服务,智能化的精准营销将结合客户画像和地理位置、时间等因素,自动匹配最适合的产品推荐,并且根据客户响应情况,更新客户画像,提高营销的精准度和成功率。此外,广发银行还打造了智能客服,实现智能语音导航、智能在线客服等智能对答服务,为客户带来全新的优质服务体验,搭建智能知识库,支持人工坐席与客户互动,快速获取客户标签和基本信息以向客户推荐有价值的产品。

  在渠道建设方面,广发银行借力人工智能等金融科技力量,于今年初启动了手机银行4.0重构重建项目,预计最终于今年四季度推出。该项目引入业内领先的mPaaS平台,将实现手机银行底层平台架构的全面升级,支持亿级并发访问,增强信息发布、内容推送、扫码等交互能力,服务性能、响应速度和用户体验均得到全面提升,不断加强平台化的专业化运营能力,致力于将手机银行从一个单纯的线上渠道工具逐步转变为综合性的移动金融服务平台。

  在中台领域,广发银行实现实时业务处理判断,为客户提供综合化服务,为客户刻画更准确的信用评分,建设智能投顾应用。在后台方面,广发银行数据仓库则实现了更好的模型训练和收益预测,打造更好的安全审计手段,通过多种关联分析,准确找到风险事件,在科技运维方面也可使用人工智能技术更准确地预测故障和定位故障。

  大数据和人工智能为风控提质增效

  风险管理是广发银行近年重点建设方向之一。笔者了解到,在当前的大环境下,广发银行依托大数据和人工智能技术已经做出了不少有益尝试,有效地防控了信用风险、市场风险和操作风险。

  以客户风险信息查询平台为例,该平台为各业务条线统一提供反洗钱查询、征信查询和有权机关查控服务,建立包含企业、个人、事件的关系图谱等信息。

  为解决实时交易反欺诈业务课题,广发银行以大数据平台海量客户特征数据为基础,首次把人工智能技术应用于交易反欺诈,创造性地将专家规则与人工智能相结合,打造实时、精准、智能的交易反欺诈引擎,实现了信用卡实时交易毫秒级的反欺诈识别与拦截。

  此外,广发银行还为客户“画像”,基于客户资金往来、推荐信息、电话号码等数据,整合加工形成客户关系及客户视图,并通过社群划分算法迭代挖掘银行客户资金关系圈,以客户关系圈为基础辅助进行客群分类及模式识别,开创新的业务模式。

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