近日，由《亚洲银行家》集团银行学院主办的“深圳香港创新之旅2024”活动带领30余位国际银行家参访代表走进乐信深圳总部，探访数字金融领域的技术创新和应用前沿。凭借覆盖数据资产、智能分析和洞察工具、智能决策等数字信贷全流程的创新技术探索，乐信获得参访团的一致认可。此次参访团由《亚洲银行家》组织，由恒生银行、渣打银行、马来西亚GX银行、越南投资发展银行等的高管组成。除参访乐信外，参访团还参访了腾讯、渣打银行(香港)有限公司、微众银行等港深两地领先的金融相关企业。
数字金融加速进入下半场，科技创新与应用正成为企业的核心竞争力和决胜关键。参访中，乐信CTO陆勇重点向参访团介绍乐信十年技术演进的历程，以及当前最新的技术创新与应用，包括：数据资产标准化工具“高斯”客户数据平台、智能分析工具“黎曼”异动归因系统、助力决策智能化的“图灵”仿真系统、助力企业运营提质增效的“奇点”AI大模型。在陆勇看来，正是乐信不断夯实内功、创新技术与应用，驱动乐信业务向着数据驱动、智能决策的数智化方向发展。
数智化的基础是对客户信息多维结构化。基于业务诉求，乐信“高斯”客户数据平台打通多源客户数据、通过时间轴记录客户旅程，为每一位客户生成多维、全面的标签档案，构建客户360度的全景画像。区别于内容平台、电商平台等应用场景，信贷领域因为对风控要求更高、风险容忍度更低，因而对用户数据的准确性和使用场景的适配性要求更高。为了更好地服务业务需要，“高斯”客户数据平台构建了包括客户价值分层、生命周期等更符合信贷业务需要的融合标签，打造业界领先的即席OLAP（Online Analytical Processing）分析能力，支持业务对用户数据的深度挖掘和实时可视化分析，助力业务快速调整策略，达成业务目标。
基于海量底层数据资产，AI大模型通过算法让数据在多个维度发挥价值，提升企业运营效率。通过乐信金融专属数据预训练、业务数据精调，乐信自研AI大模型“奇点”落地并加速与业务结合落地，大幅提高工作效率和客户体验。业务交互层面，今年一季度，乐信引入大模型实时意图识别技术，通过公司多年积累的客服和销售场景数据，学习训练并提高客户意图识别大模型的精确度，在客服和电销场景上为客户量身打造个性化解决方案，大幅提升客户满意度。生产力提升层面，大模型在研发代码辅助场景中深入应用，累计输出代码改进建议4万多条，助力研发提效40%。风控核心层面，通过持续训练，大模型自动分析和识别用户所在行业、还款意愿等信息的能力提升，准确率超70%，有效助力分客群精细化运营。
“黎曼”异动归因系统是乐信自研的集异动检测、计算归因、事件归因、响应处理、治愈恢复于一体的自助化、智能化分析平台。众所周知，金融行业故障的代价很大，短短数小时损失就可能达百万元级，并且排查难度极大：传统思路通常是根据经验圈定事件范围，然后找人一一排查，耗时长且很容易纰漏。“黎曼”异动归因系统可以实时监测业务指标变化，并通过PAA时序降维技术、MK-TEST趋势检测、PSD能量谱滑窗分析等提高日常监测的准确度、降低漏告和误告率。当业务出现指标异常时系统会第一时间捕捉，通过以贡献度为锚的统一数学量化基架，自动化进行计算归因和事件归因，快速定位根本原因，及时挽回异动导致的业务损失。目前，“黎曼”系统的平均异动分析和归因耗时从传统人工模式的数周级缩短到小时甚至分钟级，相当于给业务和风险配上“高科技稳定器”，助力决策数字化和智能化。
数据驱动的重要目的是智能化决策，“图灵”仿真系统则是乐信助力业务智能化决策的重要工具之一。所谓仿真，指的是利用模型模仿和预测实际行为所产生效果的测试和实验。对于信贷行业，无论是外部变化还是内部调整，平台都经常需要部署新的策略，一旦策略不当，将面临昂贵的损失。图灵决策仿真系统的价值正在于此：有了基于真实业务丰富的数据血缘关系构建数据仿真测试，提前模拟宏观环境、行业环境、消费者环境可能发生的变化，然后将新的策略等变量“扔进”仿真系统，让业务先做一场“模拟考”，提前预测新的策略等对于业务的具体影响，助力业务提前调整和及时应对。
作为中国领先的新消费数字科技服务商，乐信此前连续5年获得《亚洲银行家》大奖。此次参访，乐信的新技术探索与创新应用再次得到《亚洲银行家》的认可。参访中，双方就大模型等新技术的研发范式、应用场景延展性，以及技术助力海外市场拓展等话题展开研讨。未来，乐信将继续加强研发投入、创新技术与应用，助力业务在数字信贷下半场向着更数智化、高质量发展。
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