如何让金融插上AI的翅膀，进一步拓展科技服务边界？

 

对于这个问题，阿里、腾讯均给出了相应的回答。从结果来看，无论是深耕隐私计算、图计算、区块链等根技术多年的阿里，还是不断拓展应用场景试图打造数字化助手的腾讯，二者均走上了从技术驱动到技术赋能的转型之路，如今，另一巨头360数科也作出了类似的选择。

 

“如果我们只是一个金融行业参与者，我们能做到的就是1，而如果是能够作为金融行业的赋能者，我们能做到的是100”，360数科CTO王继平在刚刚落幕的第二届技术开放日上表示，实现从业者到赋能的转换，让技术释放出更大的能量，这既是360数科的愿景规划也是头部企业的责任担当。

 

此外，360数科还系统披露了旗下智能化技术版图及全场景业务应用。截至目前，360数科注册用户已超过1.9亿、撮合交易量突破万亿大关，而围绕数字化底座，360数科构建了智能获客、智能运营、智能风控三大核心能力，其中，依托于全渠道服务网络，用户触达服务率增长超过1.5倍。

 

面对这份成绩单，电厂记者独家采访了360数科平台研发部高级总监叶峰，试图了解在360数科打造的智能运营体系内，一支两百余人的团队是如何支撑亿级客服需求？面对复杂的交互场景，人机如何实现无缝转接、做到既智能又有温度？从外采到输出，360数科的基础与壁垒是什么？

 

 

智能运营的核心就是让用户留下来

 

360数科CTO王继平

 

“十年前你绝对不敢想象，用手机点一点，十几万贷款就到手了。”

 

从技术演进路径上来看，过去50年，科技领域经历了4次迭代，随着AI时代的到来，时代命题逐渐从信息变革转向服务变革，与此同时，金融行业也告别早期的野蛮生长，进入精细化运营阶段。二者共同作用下，产品形态、客户运营、盈利模型均发生了根本变化，这在以前是无法想象的。

 

对此，王继平表示，3.0时代的核心命题就是采用全流程的智能化技术去取代粗暴解决方式。比如，伴随大数据、云计算、AI、区块链等技术的成熟，以及与金融的内在流程和机制进行有效结合，很多需要人工参与的场景可以逐渐被系统和算法替代，而信贷便捷度也将被推上新高度。

 

不过，王继平认为，由于技术与金融的进化节奏存在一定时间差，包括AI等新兴技术并未在金融领域得到充分应用。其中，互联网金融作为技术先行者，智能获客、智能运营、智能风控的能力一直站在时代前沿，而传统金融机构对待技术的态度也逐渐走向开放，两者之间存在很强的赋能空间。

 

如果说早期的360数科，只是扮演了信息连接者的角色，那么，随着金融与科技的深度融合，360数科已经进化为流程再造者，王继平表示，下一个阶段，360数科的目标是成为金融行业的赋能者，重构金融价值链并打破行业内卷格局，而支撑这一角色转变的则是360数科构筑的技术底座。

 

作为技术能力的显性载体，360数科打造了第二代增长引擎Glaucus。据电厂了解，后者每天可以进行270亿次的运算，能在2ms内快速判断流量价值、流量的竞争力以及流量最适配的创意，并输出出价系数和创意ID, 峰值处理能力可达每秒41w次，如今，360数科投放规模已位居行业第一。

 

除了智能获客，360数科的另外两大技术壁垒则是智能运营和智能风控。其中，风控方面，360数科以4w+策略规则数、400+机器学习模型、20w+用户数据维度，令优质客户占比提升20%，风控核心指标新客入逾率小于3.1%，首期30天逾期率小于0.25%，用户整体用信成本降低20%。

 

伴随整体利率下行以及金融逐渐回归本质，精细化运营能力的重要性日渐凸显。对此，王继平认为，金融科技3.0时代，平台的利润驱动力主要源自运营效率，而所谓的运营就是让用户留下来，从这个意义上来说，服务才是核心壁垒，而依托AI与大数据，360数科打造了智能服务系统。

 

据电厂了解，这套系统可以在30分钟内完成从策略创建到用户互动的全流程，覆盖的用户标签多达30个大类及1000+细分类目。过去一年，360数科凭借这套运营系统，平台运营人效提升6倍，放款额提升20%，而通过自研的多模态机器人和视频机器人，用户触达服务率增长超过1.5倍。

 

除了支持自身业务之外，360 数科也开始向外部输出技术及服务能力。根据叶峰介绍，360 数科的服务方案涵盖从获客、营销、风控、客服、催收的全场景。其中，智能客服系统已经覆盖13 家金融机构，上线各场景机器人超过203款，实现智能语音沟通近1700万次，智能进化超400轮。

 

 

市面上90%的产品做不到高效果转化

360数科平台研发部高级总监叶峰

 

回首过去，叶峰对电厂表示，360数科也经历了从外采到自研的探索之路。

 

“早期规模没有那么大的时候，借助外部的通用智能系统，可以快速的降低研发成本，并且，也可以实现一个不错的用户体验”，不过，叶峰指出，市面上林林总总分布着众多服务商，但真正拥有核心自研能力的不多，而随着业务规模不断扩大，服务预期与实际体验之间的落差却越来越大。

 

一个典型的案例就是语音识别。360数科早期也采用过某头部厂商的产品，叶峰表示，由于后者提供的是一个通用模型，具体到金融场景中， 字错率一般在10%左右，此后，360数科又尝试了另一互联网巨头的产品，依然无法满足业务需要，而要知道在实际过程中，字错率的高低会直接影响AI的语义理解。

 

此外，在叶峰看来，市场上大多数产品提供的只是工具而没有服务，360数科的目标是从更广泛、更多维的角度去理解用户，最终实现千人千面的个性化服务，自研由此成为了360数科的必选项。

 

从成本方面来看，这无疑是更重的模式，但叶峰认为，倘若研发效率足够高，反哺到业务上仍然可以产生非常直接的正收益，而360数科对于研发效率的信心主要来自三个方面：1.360集团在AI等技术领域的积累；2.360数科对于金融行业及业务场景的理解；3.前期的一系列用户调研实践。

 

不同于传统保险行业销售人员较短的服务半径，360数科所处的信贷行业需要面对多达上亿的海量用户需求，如何推动人、机融合成为第一道难关，而如何在算法中注入人文关怀则是另一拦路虎。

 

“对于AI来说，从语义理解到智能输出，这其中有一个巨大的断层”，叶峰表示，越是垂直、越是精准的数据库，越有助于AI的理解，而360数科的做法则是引入图灵奖得主朱迪亚·珀尔教授他提出的因果AI，再叠加360体系内的精准小数据库，以此突破原先单纯基于统计学大数据的算法偏差。

 

反映在数据上是，360数科自研系统的语音识别字错率只有5%左右，相较于此前外采厂商的数据降低了一半，根据官方透露，甚至在一些特别的金融场景中，这一数据更可降至百分之三点几。

 

在情感交互层面，360数科依托于预训练模型，引入音色、语调、语气等指标，从情绪识别及对话体感着手，进一步优化算法模型。叶峰表示，当用户接入后，系统会实时分析对方情绪的变化，比如，一旦识别到用户情绪低落时，机器人会放慢语速并调整语调，以此提升对话体感并促进成交。

 

据电厂了解，截至目前，360 数科已推出了短信机器人、语音机器人、视频机器人，并开始涉足多模态机器人，而通过这一全渠道服务网络，可以覆盖用户的全生命周期。针对复杂的交互场景，360数科会通过人、机协作，进行无缝衔接，中间既没有转接操作，用户也无需额外等待时间。

 

“对于用户来说，他会认为从头到尾是同一个人在对接”，叶峰解释道，这背后是一整套算法在起作用。比如，一旦预测到用户需要转接，系统会提前10秒钟左右，将用户信息及历史记录推送到相应的人工操作台界面，并且，工作人员也可以听到用户实时对话，必要时甚至可以转化成文字。

 

根据叶峰介绍，360数科的客服团队只有两百余人，而依托于这一人、机匹配模型，二者可以共同支撑起高达上亿的服务需求，不过，叶峰也承认，这套系统难以达到百分百的覆盖率，实际应用过程中，多多少少会出现一定的呼损率，根据官方披露，360数科的呼损率基本在0.05%以下。

 

“我们不仅追求高效率，还会强调高效果”，叶峰表示，这是360数科的两个关键指标，体现在数据上，从去年6月底、7月初，这套智能客服系统上线以来，用户触达覆盖率增长1.5倍，其中，授信用户规模翻了一番，整体运营能力提升一个数量级，而市面上90%的竞品做不到“高效果”。

 

事实上，360数科不仅会聚焦经营转化，还构建了一套可视化跟踪体系。据叶峰介绍，内部将其称为极光集成可视化平台，这个平台会根据与用户之间的交流数据，不断反哺算法并优化模型，通常两周会进行一次更新，一个月左右进行一次迭代，而相关业绩指标如何变动也可以通过系统呈现。

 

某种程度上，这就是360数科作为金融行业赋能者的底气与资本。据电厂了解，现阶段，360数科智能服务系统主要聚焦在金融行业，而叶峰表示，未来，360数科的服务触角将进一步向外延伸。