人工智能的蓬勃發(fā)展改變了商業(yè)銀行的傳統經(jīng)營(yíng)模式，降低銀行的運營(yíng)成本，提升風(fēng)險管理水平，重塑銀行業(yè)組織結構和競爭格局。2017年5月，中國人民銀宣布成立金融科技委員會(huì )，明確提出運用包括人工智能在內的信息技術(shù)來(lái)豐監管手段，提升風(fēng)險甄別、防范和化解能力。同年7月，國務(wù)院在《新一代人工智能發(fā)展規劃》中正式提出發(fā)展“智能金融”，要求“創(chuàng )新新智能金融產(chǎn)品和服務(wù)，發(fā)展金融新業(yè)態(tài)”。隨后，工業(yè)和信息化部印發(fā)的《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計劃(2018-2020年)》也提出積極推動(dòng)智能產(chǎn)品在金融領(lǐng)域的集成應用。2018年10月，中國人民銀行發(fā)布聲紋識別技術(shù)金融行業(yè)標準規范，這是央行首次發(fā)布針對具體某一人工智能技術(shù)的金融行業(yè)標準。同年12月，央行、發(fā)展改革委、科技部等六部委聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于開(kāi)展金融科技應用試點(diǎn)工作的通知》，在全國10省市啟動(dòng)金融科技試點(diǎn)，探索人工智能等新一代信息技術(shù)的應用，提高金融服務(wù)的質(zhì)量和效率。2019年8月，人民銀行正式發(fā)布《金融科技發(fā)展規劃（2019—2021年）》，旨在進(jìn)一步增強金融業(yè)科技應用能力，實(shí)現金融與科技深度融合、協(xié)調發(fā)展，提高人民群眾對數字化、網(wǎng)絡(luò )化、智能化金融產(chǎn)品和服務(wù)的滿(mǎn)意度，推動(dòng)我國金融科技發(fā)展居于國際領(lǐng)先水平。誠然，政府和監管部門(mén)支持人工智能在金融行業(yè)應用相關(guān)政策推出，為我國銀行等金融業(yè)人工智能創(chuàng )新與發(fā)展營(yíng)造了良好的環(huán)境。

　　人工智能近年來(lái)被廣泛應用于金融行業(yè)中，對社會(huì )經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生了深刻的影響。銀行業(yè)作為人工智能應用發(fā)展最快的行業(yè)，其所擁有的龐大客尸群體與數據量，為人工智能的數據分析和建模提供了堅實(shí)可靠的基礎。人工智能不僅為商業(yè)銀行帶來(lái)了技術(shù)，也對傳統銀行業(yè)務(wù)模式和經(jīng)營(yíng)理念產(chǎn)生了巨大影響。

　　一是有效降低運營(yíng)成本，提升金融服務(wù)效率。金融科技和互聯(lián)網(wǎng)金融降低了銀行業(yè)客戶(hù)對人的依賴(lài)，但是，程式化和結構化的單向交流方式使得銀行業(yè)在降低成本的同時(shí)，也失去了創(chuàng )造更多金融價(jià)值的機會(huì )，降低了了銀行等金融服務(wù)業(yè)的獲客能力降低。隨著(zhù)人工智能技術(shù)的日趨成熟，智能化技術(shù)在商業(yè)銀行得以廣泛應用，如機器人客服以及核心區域的巡檢機器人，可提供全天候不間斷互動(dòng)服務(wù)，這些技術(shù)可以?xún)?yōu)化銀行的業(yè)務(wù)流程、提升服務(wù)效率并降低運行成本。

　　二是提高風(fēng)險管理和控制能力，風(fēng)險度量和評估精準科學(xué)。風(fēng)險管理是金融的本質(zhì)，金融業(yè)務(wù)的核心是風(fēng)險控制。商業(yè)銀行利用人工智能技術(shù)強化風(fēng)險管理水平，提升風(fēng)險評沽準確率和靈敏度。通過(guò)人工智能技術(shù)建立風(fēng)控模型，不斷更新企業(yè)與個(gè)人風(fēng)控水平，有效提高金融防范能力。借助機器學(xué)習技術(shù)，銀行可以實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)監控借款人的還貸能力，以減少因壞賬造成的損失。利用人工智能技術(shù)，銀行可完善客戶(hù)服務(wù)水平，提高客戶(hù)滿(mǎn)意度。例如，將人工智能應用于大數據分析，可使缺乏信用記錄的客戶(hù)有獲得服務(wù)機會(huì )，從而提高了金融服務(wù)的普惠性和包容性。尤其對真實(shí)有融資需求的中小企業(yè)而言，采用人工智能技術(shù)，通過(guò)數據挖掘和分析獲取企業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)狀況、盈利水平和信用狀況，深挖優(yōu)質(zhì)客戶(hù)，為銀行客戶(hù)貸款提供決策服務(wù)，。

　　三是改變銀行內部管理，完善和優(yōu)化組織架構。人工智能大發(fā)展和應用，推動(dòng)了銀行業(yè)內部管理將更加規范、科學(xué)。智能機器將使得越來(lái)越多的操作性崗位被人工智能替代。這將完善商業(yè)銀行組織構架，優(yōu)化商業(yè)銀行人力結構，提高銀行管理水平，將銀行管理體系從垂直化逐步轉變?yōu)楸馄交�，從而促使其內部結構發(fā)生變革。

　　四是促進(jìn)銀行業(yè)智慧化金融轉型，改變銀行競爭格局。當前，越來(lái)越多的商業(yè)銀行將人工智能作為轉型升級的戰略核心，這是銀行轉型的必然方向，也是銀行重塑核心競爭力的關(guān)鍵所在曰。圍繞核心競爭，銀行將進(jìn)一步提升行業(yè)的智能化水平，并對競爭模式進(jìn)行深度變革，這必然會(huì )改變銀行間的競爭格局。

　　目前，金融領(lǐng)域人工智能的應用場(chǎng)景包括以下幾個(gè)方面，一是智慧銀行和智能網(wǎng)點(diǎn)，如當前已經(jīng)出現的無(wú)人銀行；二是智能審批，通過(guò)智能算法進(jìn)行信貸評估，由系統代替人工完成審核，實(shí)現業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)辦理，大大提升了審批時(shí)效；三是智能投顧，通過(guò)智能算法推薦投資理財產(chǎn)品，替代人工投資顧問(wèn)。四是智能投研，通過(guò)人工智能，對金融市場(chǎng)數據、事件、結論等信息進(jìn)行自動(dòng)化處理和分析，為金融機構的從業(yè)人員提供投研幫助，從而提升工作效率和分析能力。五是智能支付，包括刷臉取款、聲紋取款、刷臉支付等創(chuàng )新的支付方式。六是智能管理和監管，一方面金融機構應用人工智能技術(shù)對用戶(hù)各方面數據進(jìn)行綜合分析、評估，實(shí)現對交易風(fēng)險的事前、事中、事后管控，同時(shí)，金融監管機構應用人工智能技術(shù)提升監管能力和監管效率；七是智能化營(yíng)銷(xiāo)和客戶(hù)服務(wù)，通過(guò)人工智能技術(shù)來(lái)為客戶(hù)提供個(gè)性化、柔性化的雙向服務(wù)，預測用戶(hù)行為、推薦服務(wù)產(chǎn)品，從而增強營(yíng)銷(xiāo)與獲客的精準度。

　　中國民生銀行信用卡中心立足于“信任長(cháng)在”的品牌定位，以“懂客戶(hù)”為目標，以“客戶(hù)體驗”為核心，以信用卡行業(yè)傳統的客戶(hù)電話(huà)聯(lián)絡(luò )渠道作為突破口，積極應用人工智能及大數據技術(shù)并結合業(yè)務(wù)風(fēng)險控制及客戶(hù)信息安全管理，打造可信、安全的智能客戶(hù)聯(lián)絡(luò )體系。

　　民生銀行信用卡中心智能客戶(hù)聯(lián)絡(luò )體系，在卡中心大數據平臺和風(fēng)控決策平臺的保駕護航之下，充分發(fā)揮智能聯(lián)絡(luò )平臺強大的交互能力，提供極致的客戶(hù)體驗，有效控制客戶(hù)聯(lián)絡(luò )成本，可以說(shuō)是建設數字化信用卡中心的一個(gè)奇點(diǎn)。一方面，借助這套體系，民生銀行信用卡中心“無(wú)微”不至，在客戶(hù)最需要的時(shí)候“秒回”客戶(hù)需求；另一方面，民生銀行信用卡中心始終堅持對“智無(wú)止境”的追求，不斷優(yōu)化和客戶(hù)的交互場(chǎng)景，提升交互體驗，打造一站式的服務(wù)。智能客戶(hù)聯(lián)絡(luò )體系已覆蓋客戶(hù)用卡全生命周期，在前端可以使服務(wù)更加個(gè)性化，支撐存量客戶(hù)經(jīng)營(yíng)、精準營(yíng)銷(xiāo)等各業(yè)務(wù)場(chǎng)景，智能的管理和挖掘現有客戶(hù)價(jià)值，快速拓展潛在新客戶(hù)；并利用語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)義理解、意向性分析、機器學(xué)習等智能技術(shù)，提升客戶(hù)體驗以及成功率；在中端可以支持各類(lèi)金融交易和分析中的決策，使決策更加智能化；在后端用于風(fēng)險識別和防控，使管理更加精細化。

　　民生銀行信用卡中心打造的智能客戶(hù)聯(lián)絡(luò )體系，利用了智能語(yǔ)音外呼平臺作為觸達客戶(hù)的渠道，將大數據平臺和智能風(fēng)控決策平臺作為支撐的模式，改變了傳統的信用卡行業(yè)獲客商業(yè)模式。2018年民生信用卡凈收入和責任利潤全行第一，累計發(fā)卡突破千萬(wàn)張，這套智能客戶(hù)聯(lián)絡(luò )體系，有效助力線(xiàn)上、線(xiàn)下發(fā)卡。依托于這套系統，民生銀行信用卡中心撤銷(xiāo)了全國各分支機構大量的地推營(yíng)銷(xiāo)人員編制，節省了大量的人力成本；同時(shí)，也極大的提升了現存營(yíng)銷(xiāo)團隊的產(chǎn)能，使用智能客戶(hù)聯(lián)絡(luò )體系篩選出來(lái)的高意向精準客戶(hù)名單，營(yíng)銷(xiāo)團隊的作業(yè)效率非常高，成功率也大大攀升。

　　隨著(zhù)民生銀行信用卡中心科技和業(yè)務(wù)水平的快速發(fā)展，網(wǎng)申在線(xiàn)發(fā)卡已成為主要發(fā)卡模式。經(jīng)過(guò)大數據統計分析，發(fā)現每日平均成功核準發(fā)卡的客戶(hù)數只占當日在線(xiàn)申請客戶(hù)數的20%左右，故卡中心利用大數據技術(shù)捕獲“跑”“冒”“滴”“漏”的客戶(hù)信息，主要是在網(wǎng)申系統的輸入框欄位進(jìn)行埋點(diǎn)捕獲未完成用戶(hù)信息登記的客戶(hù)信息，經(jīng)過(guò)實(shí)時(shí)大數據流計算技術(shù)和數據挖掘模型給這些客戶(hù)建立畫(huà)像標簽。同時(shí)，結合貸前授信風(fēng)險管控，以包括人行、設備指紋、共享欺詐黑名單等在內的近60個(gè)三方數據作為授信依據傳入決策進(jìn)行審批決策，篩選出符合授信資格的未完成用戶(hù)。最后，通過(guò)智能語(yǔ)音外呼平臺觸達這些客戶(hù)，從客戶(hù)的中斷節點(diǎn)直接入手，利用語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)義理解等技術(shù)進(jìn)行人機交互，解答疑問(wèn)，提供個(gè)性化的引導推薦；在處理客戶(hù)家庭地址和單位地址填寫(xiě)時(shí)，利用智能聯(lián)絡(luò )體系中的全國精準地理位置與對應語(yǔ)音適配功能，實(shí)現智能機器人準確識別，完成信息登記，并將包含客戶(hù)姓名、聯(lián)系方式等信息通過(guò)H5頁(yè)面或短信形式進(jìn)行二次核實(shí)，確保信息準確，以此幫助客戶(hù)補充完善辦卡所需信息，完成卡片申請的辦理。即使采用這種方式，依舊會(huì )有部分客戶(hù)因為種種原因中斷交互，智能客戶(hù)聯(lián)絡(luò )體系將及時(shí)通過(guò)雙邊電話(huà)喚起電銷(xiāo)團隊進(jìn)行人工跟進(jìn)，爭取在單次交互場(chǎng)景中完成意向客戶(hù)轉化為真實(shí)客戶(hù)。

　　智能客戶(hù)聯(lián)絡(luò )體系帶來(lái)了民生銀行信用卡中心獲客商業(yè)模式的創(chuàng )新，為民生銀行信用卡獲客業(yè)務(wù)發(fā)展帶來(lái)了很大的提升，線(xiàn)上網(wǎng)申和電銷(xiāo)渠道、線(xiàn)下?tīng)I銷(xiāo)團隊每日平均成功核準發(fā)卡的效果提升了35%。其中電銷(xiāo)發(fā)卡團隊縮編近百人，全國各營(yíng)銷(xiāo)中心地推團隊縮編數百人。

　　在卡片激活業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，由傳統的等待客戶(hù)主動(dòng)激活，或者單一的簡(jiǎn)單通知，轉換為全新的采用智能語(yǔ)音外呼觸達為客戶(hù)主動(dòng)辦理的模式，可以為客戶(hù)解答所有卡片激活的相關(guān)問(wèn)題，為符合在線(xiàn)辦理條件的客戶(hù)提供直接在線(xiàn)激活功能、并可同時(shí)設置查詢(xún)密碼、交易密碼，同時(shí)告知客戶(hù)卡片激活后所享有的各項權益。整套完整的服務(wù)體系簡(jiǎn)化了客戶(hù)需要多次多渠道的辦理以及咨詢(xún)環(huán)節，節省了客戶(hù)辦理時(shí)間，提高了卡片激活率及卡片使用率。

　　民生銀行信用卡中心智能語(yǔ)音外呼在人工智能技術(shù)的應用上，主要使用了文本語(yǔ)音合成、語(yǔ)音識別、自然語(yǔ)義理解、機器學(xué)習等人工智能技術(shù)和手段，實(shí)現對客戶(hù)姓名、商戶(hù)名稱(chēng)等實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)播報，捕捉客戶(hù)意圖，提供場(chǎng)景豐富的知識問(wèn)答、業(yè)務(wù)講解等，極大提高了交互性。基于直接或間接獲取到的文字信息，進(jìn)一步分析客戶(hù)的意圖、情感，同時(shí)能獲取客戶(hù)額外的訴求，為進(jìn)一步提高服務(wù)提供大量的真實(shí)數據，同時(shí)，將大量的客戶(hù)數據進(jìn)行聚類(lèi)、分析，為后續業(yè)務(wù)的開(kāi)展提供了大量真實(shí)、精準的數據。

　　智能客戶(hù)聯(lián)絡(luò )體系在識別用卡風(fēng)險后，第一時(shí)間通過(guò)智能語(yǔ)音外呼平臺觸達到客戶(hù)，為客戶(hù)精確描述用卡信息供客戶(hù)確認。智能語(yǔ)音交互技術(shù)，為客戶(hù)在線(xiàn)普及風(fēng)險常識，解答客戶(hù)問(wèn)題，通過(guò)一系列的智能風(fēng)險預警，真正為客戶(hù)打造最安全的用卡環(huán)境。智能風(fēng)控平臺扮演了重要的角色，通過(guò)大量本行行為數據衍生多張評分模型，對于優(yōu)質(zhì)客戶(hù)，精準識別客戶(hù)需求，并在第一時(shí)間為客戶(hù)提供服務(wù)。對于高風(fēng)險客戶(hù)，及時(shí)有效識別風(fēng)險，熔斷交易，有效防控風(fēng)險。

　　智能語(yǔ)音外呼平臺能夠有效覆蓋客戶(hù)用卡全生命周期，借助智能電話(huà)渠道，兼顧高端客戶(hù)以及長(cháng)尾客戶(hù)，急客戶(hù)只所急、想客戶(hù)之所想，為客戶(hù)提供易用、主動(dòng)、可靠的伴隨式服務(wù)。銀行業(yè)務(wù)的復雜度為客戶(hù)服務(wù)帶來(lái)極大的不便，客戶(hù)經(jīng)常出現由于繁瑣的操作無(wú)法辦理業(yè)務(wù)，為了增加業(yè)務(wù)辦理的簡(jiǎn)易性和便捷性，我們不斷突破傳統的服務(wù)模式。例如通過(guò)語(yǔ)音交互模式代替了傳統的按鍵操作，只需要客戶(hù)通過(guò)語(yǔ)音交互表達需求，系統可為客戶(hù)提供多渠道以及智能推薦最便捷的辦理渠道及方式供客戶(hù)自主選擇。智能外呼模式即可以有效擺脫時(shí)間限制，持續追隨客戶(hù)需求亦能夠保障服務(wù)的新鮮度，由實(shí)時(shí)大數據觸發(fā)、準實(shí)時(shí)啟動(dòng)智能外呼，對客戶(hù)需求“秒回”。通過(guò)智能外呼，可以及時(shí)對客戶(hù)進(jìn)行用卡風(fēng)險提示，可以及時(shí)告知客戶(hù)刷卡失敗原因，可以在線(xiàn)為客戶(hù)辦理卡片激活、卡片止付、密碼設置、賬單分期、在線(xiàn)還款等業(yè)務(wù)。智能外呼系統釋放了人力，并提供了標準化的服務(wù)。使用了標準業(yè)務(wù)話(huà)術(shù)，提高業(yè)務(wù)規范性，規避了業(yè)務(wù)辦理的風(fēng)險性，確保用戶(hù)認同度。

　　精準營(yíng)銷(xiāo)的特點(diǎn)在于“精準”，大數據是營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的“顯微鏡”和“導航儀”，幫助銀行篩選重點(diǎn)客戶(hù)，根據客戶(hù)的基本信息、賬戶(hù)信息、消費記錄、行為軌跡信息等建立客戶(hù)畫(huà)像、精準分群，哪些客戶(hù)是高價(jià)值客戶(hù)，哪些客戶(hù)低價(jià)值客戶(hù)，針對不同分群客戶(hù)制定差異化的營(yíng)銷(xiāo)策略，譬如為忠誠度高且利潤貢獻度高的客戶(hù)提供刷卡返現金、代金券、消費打折、機場(chǎng)貴賓服務(wù)等高價(jià)值增值權益；相反，忠誠度較低且利潤貢獻度較低的客戶(hù)提供一些諸如積分紅包、禮券等低價(jià)值增值權益。提升客戶(hù)忠誠度的同時(shí)又能提高銀行投資回報率。

　　通過(guò)大數據技術(shù)精準捕獲到客戶(hù)地理位置，感知到客戶(hù)的狀態(tài)，識別出客戶(hù)的特征偏好，從而提供善解人意的服務(wù)；以大數據平臺為基礎，通過(guò)客戶(hù)年齡、性別、地理位置、消費習慣、瀏覽習慣等數百個(gè)特征標簽，建立360°客戶(hù)畫(huà)像，為客戶(hù)開(kāi)放智能服務(wù)API，打造個(gè)性化、場(chǎng)景化的智能服務(wù)體系。例如某男性客戶(hù)的地理位置在北京，且為未婚工薪階層，消費類(lèi)型為超前消費型，消費偏好多為旅游和電子產(chǎn)品，就可以為該客戶(hù)提供量身定做的分期業(yè)務(wù)產(chǎn)品，再通過(guò)智能語(yǔ)音外呼系統自動(dòng)在線(xiàn)觸達該客戶(hù)進(jìn)行精準化營(yíng)銷(xiāo)。通過(guò)精準分析后，系統為客戶(hù)智能選擇了最為合適的業(yè)務(wù)種類(lèi)及觸達模式，對客戶(hù)開(kāi)展活動(dòng)推廣。并實(shí)時(shí)獲取客戶(hù)的行為傾向以及額外訴求，為后續活動(dòng)開(kāi)展提供有力的數據支撐。

　　數據源包括民生信用卡中心內部金融數據、客戶(hù)在自主渠道的點(diǎn)擊流數據與行為數據、外部數據、影像和語(yǔ)音等非結構化數據通過(guò)數據倉庫和大數據平臺分別對內部數據和外部數據、結構化數據和非結構化數據、近線(xiàn)數據和歷史數據進(jìn)行了整合，形成了包括客戶(hù)、事件、機構、財務(wù)、產(chǎn)品等12大主題的數據模型，形成了完善的大數據平臺體系。同時(shí)構建了360度客戶(hù)畫(huà)像，充分整合民生銀行信用卡中心內外部海量大數據資源，為各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供一站式大數據服務(wù)。運用大數據Hbase和MPP架構的數據庫，定義了多種數據類(lèi)型，包括日期型、字符型、金額型等，同時(shí)還定義了數百個(gè)內部特征標簽和數十個(gè)行為數據標簽，定義了近線(xiàn)有效數據和遠期低效數據，增強了數據的敏感性和可用性。

　　大數據智能應用平臺秉承標準化、平臺化、產(chǎn)品化、智能化的建設理念，為業(yè)務(wù)應用系統提供標準化、產(chǎn)品化的統一服務(wù)接口，直接服務(wù)與客戶(hù)的使用，具備很強的實(shí)用性和通用性。平臺建設并不僅僅是指技術(shù)意義上的大數據平臺，還包括基于整個(gè)大數據平臺體系分析挖掘的生態(tài)圈，以業(yè)務(wù)需求為導向，充分整合民生銀行信用卡中心內外部海量大數據資源，為各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供一站式大數據服務(wù)。因為以業(yè)務(wù)需求為導向，使得實(shí)時(shí)大數據平臺的功能和服務(wù)接地氣、可落地，數據服務(wù)具備很強的實(shí)用性。

　　實(shí)時(shí)大數據應用經(jīng)過(guò)短短一年多的時(shí)間，為民生銀行信用卡中心的獲客（網(wǎng)申跑、冒、滴、漏二次獲客）、用卡推廣（營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)）、貸前風(fēng)控（機器學(xué)習授信評分）、貸中風(fēng)控（調額、反欺詐）、貸后風(fēng)控（催收、客戶(hù)失聯(lián)修復）、智能服務(wù)提供了100+以上的數據服務(wù)，得到各個(gè)業(yè)務(wù)條線(xiàn)的認可和信任。為不同客群提供智能化、精準化的服務(wù)的變革創(chuàng )新，引領(lǐng)了大數據應用的新發(fā)展。

　　中國民生銀行信用卡中心智能風(fēng)控決策平臺是將科技系統的健壯性、大數據模型的準確性、業(yè)務(wù)規則的靈活性相結合，實(shí)現覆蓋客戶(hù)用卡全生命周期各節點(diǎn)的精準風(fēng)控。是將“科技”、“大數據”、“金融”有機融合，為客戶(hù)提供更優(yōu)質(zhì)服務(wù)，降低客戶(hù)用卡風(fēng)險，提高民生卡中心收益。以系統驅動(dòng)自動(dòng)化風(fēng)控管理，以系統自動(dòng)化運行替代手工執行，形成覆蓋全量客戶(hù)全生命周期各個(gè)節點(diǎn)的統一標準的風(fēng)控管理；以數據驅動(dòng)精準風(fēng)控，對客戶(hù)進(jìn)行精細化分群，以客戶(hù)為中心進(jìn)行風(fēng)控管理，聯(lián)動(dòng)貸前、貸中、貸后，實(shí)現對持卡人全生命周期的精準風(fēng)控管理；以智能決策部署實(shí)現風(fēng)控決策的靈活配置，操作簡(jiǎn)單，由業(yè)務(wù)人員靈活配置風(fēng)控規則，降低業(yè)務(wù)部門(mén)與科技部門(mén)的溝通成本，明顯縮短風(fēng)控決策上線(xiàn)時(shí)間，提升風(fēng)控管理的及時(shí)性；以及時(shí)響應監管要求，通過(guò)決策統一管理可以做到第一時(shí)間響應監管要求，統一配置策略，快速上線(xiàn)。

　　通過(guò)智能化全網(wǎng)域數據防泄漏平臺，基于數據安全治理理念，從數據安全防護視角出發(fā)，依托大數據技術(shù)、人工智能技術(shù)等金融科技手段，構建以數據驅動(dòng)、面向業(yè)務(wù)行為的安全防護體系，貫穿重要業(yè)務(wù)數據的采集、傳輸、存儲、處理、交換、銷(xiāo)毀等數據生命周期全過(guò)程，實(shí)現重要業(yè)務(wù)數據的感知、分析、展示和控制，配合、補充基礎安全防護，全面保障數據資產(chǎn)安全防護的水平與效果。智能語(yǔ)音外呼平臺實(shí)現了全流程的客戶(hù)資料封閉，完美的迎合了當下客戶(hù)群體對于個(gè)人隱私保密的期望，也是平臺的一大亮點(diǎn)之一。數據在個(gè)人隱私擁有“內部泄漏、外部竊取”的內在驅動(dòng)力，處于容易泄漏和濫用的高風(fēng)險狀態(tài)，而智能語(yǔ)音外呼平臺全流程封閉，客戶(hù)信息采集到存儲自動(dòng)化、傳輸加密、機器學(xué)習分析，多形式二次信息審查，智能語(yǔ)音播報，做到了全流程的數據安全。

　　截止2019年2月，中國民生銀行信用卡中心已在近百個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，實(shí)現了和客戶(hù)的智能交互，形成了貸前、貸中、貸后三大階段客戶(hù)用卡全生命周期的智能客戶(hù)聯(lián)絡(luò )體系：

　　貸前階段——獲客：新戶(hù)首卡申請業(yè)務(wù)，每日在線(xiàn)核發(fā)數萬(wàn)張信用卡，并將大量未完成在線(xiàn)注冊，中途放棄的客戶(hù)信息交由客戶(hù)所在地營(yíng)銷(xiāo)中心地推人員二次跟進(jìn)，極大提升辦卡成功率；

　　貸前階段——卡片激活：作為卡中心新卡、續卡等所有未激活卡片的促激活第一陣線(xiàn)，發(fā)揮了及其重要的作用。從發(fā)卡第7天至第90天，不同階段，通過(guò)不同的策略促動(dòng)客戶(hù)激活卡片，促刷成功率最高可達80.3%；同時(shí)，在線(xiàn)提供一站式服務(wù)，引導客戶(hù)在激活后完成查詢(xún)密碼和交易密碼的設置，避免客戶(hù)二次致電客服辦理，提升客戶(hù)感受的同時(shí)也為呼入業(yè)務(wù)節省了大量的座席資源；最后，將未完成激活且有較強激活意愿的客戶(hù)交由電銷(xiāo)團隊二次跟進(jìn)輔助客戶(hù)辦理，成功率非常高，為電銷(xiāo)團隊加裝了“瞄準鏡”。

　　貸中階段——風(fēng)險交易監控：通過(guò)風(fēng)控決策捕獲疑似風(fēng)險交易，實(shí)時(shí)觸發(fā)平臺聯(lián)系客戶(hù)確認是否本人刷卡，一旦否認，在線(xiàn)立即自動(dòng)凍結卡片，避免損失進(jìn)一步擴大。替代了近二十位風(fēng)險交易監控人員7*24小時(shí)三班倒的工作。

　　貸中階段——風(fēng)險換卡通知、身份證到期提醒、營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)推廣：每月呼叫量數百萬(wàn)，節省了大量人力。

　　貸中階段——衰減客戶(hù)經(jīng)營(yíng)：不動(dòng)戶(hù)促刷卡活動(dòng)，從30天至180天，不同階段，配合多種促刷策略，促刷成功率最高可達53.1%。余額衰減客戶(hù)，通過(guò)贈送禮品的方式，設置刷卡金額達標線(xiàn)，從而促動(dòng)客戶(hù)刷卡，通過(guò)禮品營(yíng)銷(xiāo)的活動(dòng)達標率可達30.1%。

　　貸后階段——催收：通過(guò)機器學(xué)習與多輪次對話(huà)識別客戶(hù)還款意愿，準備多套交互模板，話(huà)術(shù)層層遞進(jìn)，語(yǔ)氣逐步施壓，引導客戶(hù)在線(xiàn)還款或在指定時(shí)間內完成還款操作。M01階段客戶(hù)流出率達到70%。

　　2018年6月6日，中國民生銀行發(fā)布了全新零售銀行品牌口號——“懂你的銀行”，與“以客戶(hù)為中心”的零售業(yè)務(wù)轉型經(jīng)營(yíng)理念相契合。民生銀行信用卡中心積極響應全行經(jīng)營(yíng)策略，做“懂你的信用卡”。

　　在金融科技領(lǐng)域，中國民生銀行信用卡中心基于人工智能和大數據平臺的智能客戶(hù)聯(lián)絡(luò )體系初顯成效，力爭通過(guò)科技手段打造更加智慧的體系和更具人性化的場(chǎng)景服務(wù)。創(chuàng )新整合的智能體系架構正發(fā)揮著(zhù)1+1>2的作用，為客戶(hù)提供著(zhù)更全面、更貼心的私人管家式服務(wù)。中國民生銀行信用卡中心全業(yè)務(wù)場(chǎng)景、全生命周期的智能服務(wù)已經(jīng)開(kāi)啟。懂你，在每一個(gè)你需要的時(shí)刻；懂你，在每一個(gè)你疑惑的瞬間；懂你，在每一張信用卡的背后。中國民生銀行信用卡中心智能客戶(hù)聯(lián)絡(luò )體系，用技術(shù)創(chuàng )造價(jià)值，以懂你回饋信任。未來(lái)，民生信用卡將繼續加快場(chǎng)景建設，為客戶(hù)提供更便捷的金融服務(wù)，同時(shí)做好客群經(jīng)營(yíng)，滿(mǎn)足客戶(hù)差異化需求，發(fā)展金融科技、推進(jìn)數字化轉型。

　　特約評論員：黃國平，

　　中國社會(huì )科學(xué)院金融研究所研究員，

　　中國社會(huì )科學(xué)院投融資研究中心主任