如何用金融科技手段将成本降下来是关键。随着大数据、人工智能等技术的不断发展,金融难题将得到解决。传统银行在普惠金融方面面临最大的问题就是成本高,这包括时间成本、金钱成本和人力成本。普惠金融基本是小额贷款,但是银行为其付出的成本与其他大额贷款业务相当,这些零散的小微贷业务成为了很多传统银行的负担。为此,通过大数据、云计算和人工智能这些新兴技术手段,取代贷款申请人资料繁多而又缓慢的人力审核过程,可以更为高效地完成这项工作。
目前人脸识别已广泛应用于金融领域。人脸识别功能的融入有望深刻改变使用密码进行身份认证的传统用户习惯,奠定以人脸识别为代表的生物特征识别大规模推广的基础。而平安银行日前表示,要在信用卡业务上大力推广人脸识别技术,目前平安银行信用卡直销团队已实现PAD申请全应用,并将推广至全国所有分中心。
“人脸识别等生物识别和图像识别技术的规模化商业应用已初见端倪,人工智能行业产业化进程进入加速发展阶段。未来,ATM机将与银行、公安等系统联网,持卡人取款采集到的人脸图像与身份证登记图像不符,就不能进行取款操作,未来拥有海量全面、权威的人脸数据来进行机器学习,将成为提升人脸识别准确率及商业可用性的关键点,也是今后业内厂商核心竞争力的体现。”平安普惠有关负责人介绍说。
基于平安普惠以互联网、大数据和机器学习为基础的智能风控系统。平安普惠拥有面对每一个陌生用户,并从零开始做风险识别和判断的能力。凭借决策引擎系统这项技术,结合大数据风控和反欺诈模型,平安普惠已经实现最快 3 分钟放款。对于那些从未拿到银行贷款、征信记录为零的“信用白户”,平安普惠也能够实时在线审批,数秒就能完成审核。
平安普惠人脸识别技术可以在1秒内迅速识别,误识率十万分之一条件下做到98%以上的识别通过率,大大高于人类肉眼识别准确率。在国家鼓励金融创新、技术创新的当下,谁能在行业内率先启用大数据与人脸识别技术,谁将在行业率先拥有一席之地,也能极大地促进普惠金融发展。
