突如其来的疫情在相当一段时间内切断了各行业线下办理业务的渠道，幸而多数头部金融企业及时通过“数智化”管理进行远程业务办理，成功支撑了整体运营系统的基本流转和健康发展。氪信科技率先将人工智能技术应用于风控领域，也是首批在银行场景中成功落地生活化服务技术的人工智能企业，随着行业的技术场景运用的发展共同成长。在行业实践中，氪信发现，打造高效精准的“非接触式服务”，而非简单的线上化业务渠道，已被诸多产业领头者作为拓宽服务边界、抵御物理风险的重要战略布局。
降本增效，深钻信息“矿井”
智能时代，中国是拥有世界*用户数和数据量的市场，尚有巨大潜力可以挖掘。想要数据挖掘维度切入更深的层次，既要运用先进的科技作为工具，也需要释放相应的人力。人工智能引擎可通过机器解决95%的重复性问题，从繁琐的流程中解放出的人力可以用来进行更具有统筹性、挑战性的新探索。
就银行业务而言，目前传统的线下网点直推、电话销售等营销模式存在获客成本高，推广渠道狭窄等问题，而在金融行业占据核心地位的风控领域，也面临着人力审核的误差率高、人力成本居高不下的困境。从营销获客的需求来看，能否通过深入挖掘客户信息抽象出作用于业务的特征，是银行为客户提供精准个性化服务、实现精准营销的基础。只有从客户的角度出发，沿客户的整个体验流程来优化经营，才能打通“线上+线下”全渠道，真正做到优化客户体验。
根据权威咨询机构麦肯锡的调查，银行虽然拥有海量数据，但却无法深度挖掘和分析客户特征，仍然存在客户画像不完善、营销规则模板化导致的营销行为响应率低的状况。针对底层数据挖掘层面，氪信在与头部银行的合作中沉淀场景经验，形成全域知识图谱的技术，同时构建了精准预测模型，利用先进的数据技术和机器学习、深度学习算法，构建基于多领域数据的高维个体学习模型，引入个体周围的群体识别，增加预测模型的信息角度，短时间内用较低成本整合异质异构数据，突破业务数据边界。
“非接触式服务”成关键需求
疫情时期，大量人群居家隔离，对手机、电脑等智能终端依赖极强，传统的线下网点服务方式不再行得通，对此，多家银行推出“非接触式服务”，如何搭建优质的线上服务成为了关键。
疫情阻击战中，针对中小企业员工贷款难问题，氪信推出基于“非或然引擎”的智能金融解决方案，帮助金融机构高效防范风险，让更多有需要且风险低的个体获得信贷。在智能风控方面，氪信采用*的数据处理技术构建全维客户风险画像，利用机器学习技术深度挖掘金融场景中客户行为数据、时序数据、文本数据的潜在价值，生成高表现力的风险特征，构建全流程、闭环、自迭代的基于高维机器学习和集成学习、结合图与网络挖掘技术的“智能+”反欺诈模型决策流程和框架体系，填补人工审核带来的管理上的漏洞，在大幅降低信贷审批成本、提高通过率的同时，降低逾期率，为银行全面开展智能化业务赋能。
提升“非接触式服务”的质效，不仅是对银行线上服务布局和能力的一场考验，也是各行各业在数字化转型中努力的方向。一套既能开源节流，又能大幅提升运营效益的科技解决方案将成为行业的“利器”。对于提早适应电子渠道发展和客户习惯变化的银行，疫情中对其业务的影响相对较小；对于线上服务能力不足的机构而言，新兴智能化服务方式有助于审视自身的业务和科技短板，倒逼行业数字化转型加速。
数字经济的大潮已呈奔腾之势席卷而来，作为“产业数字化”的重要支撑，疫情之后，产业势必更深地体会到主动拥抱科技与变革的必要性，氪信也将深化与行业间的创新探索，在实践中攻破行业痛点，为产业提供新技术发展思路。