“益弘商学院股友交流群：AI新技术”

益弘商学院股友交流组的信息从益弘商学院股友交流组来看，平台化的根源在于科技企业提供的工具也越来越多样化。 在当前的市场环境下，我们正处于史无前例的金融科技时期。 大数据、区块链、5g、iot、量子计算、所有新技术的应用，都意味着越来越广阔的市场。

如果金融科技前半年的增长来自经济发展带来的增量市场，那么后半年的剧变来自技术创新带来的增量。

公司如何选择取决于管理层如何考虑产业的结局。 就像一个机构试图向中小企业者提供融资一样，一个机构会选择应用杠杆化的特点来扩大支出。

信达相信市场上还有很多增量市场。 在千人千面营销咨询项目中，索信达精准营销平台向银行新增客户2.27万人，胜利交易金额转化为103亿元，产生收益940.95万元，提高了高校客户的交易数量和金额，实现了长期并购。

正确的营销平台正是运用了人工智能技术。 就像阿尔法狗应战人类聪明巅峰围棋一样，人工智能对人力的超越也在金融科技中得到考证。

一家银行原本与四大咨询企业之一合作，效果不理想。 这家咨询企业可以指出问题所在，但不能解决问题。 不，这家银行找到了索信达，使用数学建模、机器学习等技术停止了管理，市场营销等效果明显提高。 这家银行迄今为止的服务商作为世界最大的咨询企业之一，聚集了最优秀的会计师、审计师，但仍在这个例子中被人工智能打败。

为了领先于同行的技术特点，索信达设立了金融人工智能实验室，专注于神经互联网和深度学习、自然语言处理、图像识别和处理技术三个领域的研发。 在他的实验室里，科学家们推荐可以说明机器学习技术，在金融场景中停止了考验。 该技术开辟了ai和人类信息表达的可能性。

不是机器学习的解释变得不好，而是在ai和人类共存的社会里，了解ai变得很重要。 李开复曾提到过机器学习的弊端，作为黑匣子技术，其决策过程和理由不得而知。 为什么周三获得贷款的借款人能比往常提前还清贷款？ 人工智能可能有自己的算法，但是要让人类工作者和顾客认可机器学习的结论，诉求逻辑和常识。 信达在机器学习的范畴进行了先进的尝试。

可以说明目前机器学习技术曾经有过应用场景，其中之一就是中高端顾客的恢复。 经过模特流失的警告，向下落说明为什么顾客会流失的详细理由，停止更加鲜明的营销战术。 一家银行有60万中高端客户，每季度可看到20%的自然流失，但在使用可解释的机器学习技术调整恢复战术后，流失率降至10%。 与其开发新顾客，不如挽留老客户只呼吁银行破格的费用拿出新本金的三分之一。 这项技术的应用，间接使这家银行每季度盈利6000万元，年利润2.4亿元。

金融科技下半场，将开启技术创新的新征程，每一步都将成为新的起点。

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