说到人工智能(AI)，大家第一时间想到的是什么？是挑战演戏的“索菲亚”、会写诗的“小冰”，还是能战胜各国围棋大师的“阿尔法狗”？
其实，人工智能并不仅仅只有 “挑战人类智商”机器人这一种形态。作为一项前沿技术，它的意义更在于推动着各行各业往更高效的方向变革。这样的改变在金融业身上表现得愈加明显。
人工技能新技术的应用，在降低传统金融机构的服务与运营成本的同时，也大幅提升了工作效率、为我们带来了愈加优质的服务。更重要的是，它还推动了互联网消费金融为代表的新金融的快速发展，继而让金融服务触及到了更多尚未覆盖的群体。
发展人工智能对各行各业来说都很重要，在众多行业当中，我发现金融行业对于这项新领域的热情最为高涨。
这一点，可以在人工智能于金融领域快速落看出，它可以有效帮助金融机构解决着三大行业痛点：提高业务办理的效率，增强核心风控能力，打破传统金融服务的门槛边界。下面我给大家详细说说人工智能在行业的应用。
首先呢，我们可以看到人工智能的工作效率非常高，比如说机器可以一周工作7天，每天24小时，不会累，不会罢工，不会有情绪，不会犯错误。有了它的帮忙，我们在线地完成业务办理的整个流程，大大提升了效率。
其次，相较传统风控，人工智能在风控上的工作效率实现了几何级数的提升。其对复杂数据处理方面的效率要远远超过传统审核员的大脑，且能通过大量的计算分析辨别出诸如注册流程过快、身份证信息输入时间过长等肉眼很难发现的异常现象。
最后，人工智能有助于解决金融机构与我们大众之间的信息不对称问题。技术的助力让金融机构可以在更大的范围内收集和分析用户的数据，金融服务的门槛随之不断降低。
在互联网消费金融领域，人工智能的作用也不容小觑哦！
由于消费金融本就有着小额、分散、高并发的特点，再加上互联网消费金融机构的定位是长尾市场用户，面临着很大的风险挑战。还记得有段时间互联金融平台屡屡爆雷，让我和周围的小伙伴们都不敢轻易相信互联网金融机构了。
而正是大数据和人工智能技术的广泛应用，使得迎接这些挑战成为了可能。
更进一步来看，数据是智能风控的基础。
如果说大数据技术的普及提升了行业的信息丰富度，那么人工智能的赋能则让信息的利用效率和准确性得以大幅提高。有了大数据支撑的人工智能技术，便能够从搜集到的海量数据中快速获得有价值的信息，继而帮助企业重塑消费信贷业务的各个重要环节。
比如，在前端获客方面。人工智能技术可以动态实时形成精准的用户画像。在此基础上，一方面，企业可以全面捕捉潜在客户，通过将合适的产品精准地推荐给有需求用户的方式来降低成本。另一方面，企业可以有针对性地解决我们客户的需求痛点，实现消费金融服务的个性化、定制化。
在风控方面，机器学习与神经网络技术的应用，使得基于大数据建立的模型在实践中能够不断自我优化和迭代，减少了人工干预，大幅提高了信用评估的精准性以及速度和效率。
在贷后监控和催收方面。人工智能也实现了对用户信息的及时监测与更新，企业可以及时对后续可能无法还贷的人进行事前干预，尽量避免掉因坏账而带来的损失。
与此同时，人工智能在对逾期用户进行了特征的充分挖掘后，再设计出不同的催收策略，这在降低了催收成本同时，也提高了工作效率和用户满意度。
下面就要说说在业界很有名气的维信金科了，它在金融服务方面非常专业和完善。不仅如此，他还是将大数据和人工智能的优势集中应用到消费信贷服务上的典型。它是基于智能科技的消费信用服务平台，通过与多种场景的深度融合，在为合作伙伴提供智能风控技术支持的同时，也为许多用户带来了便捷的消费金融服务和信用管理服务，进一步完善和丰富了信用消费生态。
现在，维信金科自主研发的 “蜂鸟云风控系统”，通过拦截、大数据、评分、决策、机器学习等8大引擎，已经可以实现对获取的海量数据进行层层筛选、转化和加工，完成了个性化、定制化的风险定价和智能决策。
这其中，评分卡技术又是实现量化风控的核心。维信金科的评分卡体系使用“信用+补充”数据设计，主要基于中国人民银行征信以及多种累积的补充数据，利用大数据技术对申请人身份信息、信贷账户的历史记录以及外部数据，运用国际上流行的FICO评分建模方式建立评分模型体系，进行信用风险量化。
当然，我在上面所说的这些改变并不是互联网金融行业发展的重点，相信在未来，人工智能在互联网消费金融的应用还会有更多可能！
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