金融科技经过这几年的应用实践，已被证实在提升银行业务能力、流程效率、用户体验以及降低风险与成本上有很大作用。大型银行或自己研发技术推出科技金融业务，或与互联网巨头合作实现互利共赢，而中小银行虽也意识到转型科技金融机构的重要性，并进行探索与实践，但由于资金、技术、人才的不足，导致大量场景被占据。根据《中小银行金融科技发展报告》显示，当下中小银行面临的问题主要有传统获客渠道逐渐失效、年轻客群流失严重等。移动互联网端操作习惯已经在用户的日常生活中普及，尤其是作为消费金融产品核心客群的年轻工薪族，这种行为模式的转变倒逼传统银行不断提升产品的便捷度、时尚度等。中小银行在发展金融科技的路径上与大型银行有所差别，它们往往选择与第三方服务机构合作。依托科技赋能，中小银行实现了从产品为主到服务为先的思维转变，运用人工智能技术精准识别用户需求，提供差异化、定制化服务。
加速中小银行实现敏捷数字化运营
与上海前隆信息科技有限公司(简称：前隆科技)合作的某城商行负责人表示，以往自身在数字化产品的设计研发上存在明显短板，如：不够了解用户需求导致定位不精准，产品迭代慢导致不能及时响应市场变化，以及交互体验差等。双方的合作成效在于：首先，通过历史数据分析找出用户痛点，实现对用户的精准营销，提升用户对产品的忠诚度;然后，在运营阶段通过对用户提交的反馈和行为数据的分析，完成对产品的优化，并做到快速开发上线。
记者了解到，由于金融服务涉及到复杂严谨的流程，目前中小银行普遍关注大型银行和金融科技公司已经实践成功的应用场景，并要求第三方服务机构十分熟悉银行的业务流程。上述城商行负责人表示，金融行业门槛、风险、复杂度、敏感度均高于一般传统行业，对第三方服务机构的行业认知要求很高，之所以选择前隆科技，是因为其核心高管50%来自国内外知名大行，技术和风控团队整体占比超过70%。该公司采用人工智能、生物识别、云计算等技术，通过多场景在线营销获客、“人机对抗”风控技术支持、全流程IT系统解决方案的服务体系，帮助合作的中小银行提升运营效率和用户体验，降低风险成本和获客成本。
前隆科技负责人表示，“人工智能技术是科技赋能金融的核心，它与大数据、云计算以及区块链技术是相互依存的关系。大数据技术为人工智能技术在机器学习训练、算法优化等方面提供丰富的养料;云计算技术为大数据技术提供超强的运算和存储能力，显著降低运营成本;区块链技术解决了大数据、云计算、人工智能技术存在的信息被泄露、篡改的问题，提升整体的安全性。”
多场景AI深度学习，让金融与实体更近
在智能风控方面，上海前隆信息科技有限公司自主研发的星辰平可以帮助银行对市场风险、信用风险、操作风险进行有效监控和预测，结合银行所掌握的用户交易、活动数据，通过联合建模、共建数据实验室等方式，全方位刻画客群，找出借款人与其它实体之间的关联，对信息的一致性进行验证，提前识别出欺诈行为，精细化评估贷前风险，降低不良率，缩短审批时间，提升客户体验。贷中环节，前隆科技基于BSCORE和其他数据，对旧用户依据风险水平进行客群划分，采取不同运营策略，提前发现可能风险，实时预警并启动相应的干预机制。贷后方面，启用智能催收技术，减少人力成本。
在生物识别方面，海量消费数据与多元化消费场景叠加下计算机视觉技术也展开了深度应用，如人脸识别、指纹识别、虹膜识别、声纹识别等生物识别载体渐渐成为主流。就今年的双11来说，某支付巨头公布的生物支付数据中，指纹、刷脸完成的支付比例高达60.3%。对于前隆科技而言，目前生物识别技术主要应用于用户的身份认证上，通过前端设备的人脸捕捉与证件信息提取，然后再通过人脸检测、特征提取并与云端服务器数据进行信息比对，识别准确与真实性。
在智能营销方面，传统的金融产品营销主要通过实体网点、电话、短信、线下活动等渠道将标准化产品推介给潜在用户，这样的营销方式不够精准，无法满足不同人群的差异化需求。前隆科技通过深度学习、知识图谱等人工智能技术构建相关模型，帮助合作的金融机构与渠道、人员、产品、用户等环节相联通，从而可以覆盖更多的用户群体，并对其实施个性化营销，最终提升金融机构客户的整体效益。
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