平安银行深耕数字金融 助力金融服务提质增效

李春海 心得 24

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  数字金融是指借助数字技术(如大数据、人工智能等)来推动金融服务创新的一类新型金融模式。数字金融凭借数字化的特点来提高金融服务的效率与便利性,降低金融服务的门槛和成本,从而让更多的人可以享受到优质的金融服务。2023年中央金融工作会议提出,要做好包括数字金融在内的“五篇大文章”,数字金融已经是当前银行业转型发展的重要课题。

  近年来,平安银行积极把握数字金融发展机遇,夯实技术、数据、创新等基础能力,加快推进科技赋能数字化转型,提升产品竞争力和服务便利性,提高经营管理效率,助力业务高质量发展。

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  AI专属顾问“小安”赋能金融服务

  当前手机银行APP服务模式,平台提供的产品、资讯、权益都以散点化的方式呈现,客户被动接受信息资讯,缺少参与感和粘性。

  为了解决这个痛点,平安银行利用AI和大数据技术打造了AI专属顾问小安,通过精准识别客户身份,外呼内应为客户提供个性化的金融服务方案。据了解,AI专属顾问小安能满足客户三大需求:基于客户生命旅程主动将银行内好的活动、服务、权益精准推荐给客户,提供千人千面的内容与服务;小安可根据客户需求提供7*24小时专属个性化服务,即时响应,随叫随到;通过打造2D/3D虚拟人小安专属顾问形象,用新颖自然角色形象和语音视频等自然流畅的交互方式,提供可视化的有“人情味”的便捷服务,让客户感受到更有温度的陪伴服务体验。

  如小安专属顾问(外呼)以客户为中心,将高频的生活场景作为长尾客户经营首入口,通过大数据实时消费事件+地理围栏(LBS)等技术在合适的时间、地点,对客户提供合适的服务。数据显示,平安银行积极探索新技术研发应用,加快“AI+金融”场景化落地。截止至2024年9月末,该行已落地超百个大模型应用场景。在深化AI技术能力应用方面,1月至9月AI外呼应用场景超550个,外呼规模约4.4亿通;AI质检配置模型超780个,调用量超6.84亿次。

  近年来,随着AI生成式预训练模型技术的突破发展,大语言模型在语义理解、文本创作、图片多模态生成等方面展现了突出的能力,带来了新的“AI技术范式”变化。一时间各类大模型技术呈爆发式发展态势,各行各业都在探索运用大模型的应用场景,在银行业大模型的应用潜力与价值巨大。

  平安银行大模型开放平台采用自主研发,构建统一的AI大模型底座,为各业务领域提供场景化通用能力模型,用大模型能力赋能业务需求的快速落地,解决大模型能力应用难、数据标注成本高、可复用性低以及重复造轮子等问题。

  平台投入应用以来,在零售、对公、资金同业等各业务线快速探索落地,覆盖营销支持、客服运营、风险管控和员工辅助四大类场景领域,迭代上线超100个大模型场景应用,包括营销话术生成、营销文案生成、海报图片生成、客户画像挖掘、商机挖掘、办公知识问答、风险政策问答等,部分应用已产生明显的业务价值。后续,平安银行将紧跟前沿技术的发展趋势,不断完善大模型平台,为公司业务发展提供专业技术支撑,创造长期可持续的价值。

  数字化汽车金融服务提质

  机动车抵押登记及解除抵押登记是车驾管的高频业务,在传统汽车消费贷款业务模式下,车主需要先向银行提请抵押贷款申请,前往银行签署抵押合同等纸质抵押申请资料后,再到车管部门线下窗口排队提交抵押合同和双方身份证明等材料,才能办理机动车抵押登记业务,客户需要在银行、车管部门来回跑腿,时间跨度长,客户体验不佳。

  近年来,平安银行汽车消费金融中心积极拥抱数字化转型趋势,在全国率先推出“平安警E通”智能车管平台,推进“互联网+交管服务”,将车管服务端下沉至金融机构,用“数据跑路”代替群众跑腿,用信息传输简化手续资料,全面推行抵解押无纸化、线上化,客户可直接在银行一站式办理机动车抵押业务,无需再到车管所办理;同时通过对车管业务前置整合,实现银行抵押资料数据共享,车管部门能实时了解银行抵解押的真实性,通过科技手段防范伪造纸质材料恶意操作的风险,做到了业务办理更严谨。

  目前“平安警E通”在北京、重庆、南宁、南昌等全国30多个城市联合当地车管所成功落地,实现了平安银行车辆抵押解押全线上无纸化办理,办理时间由传统线下模式办理平均3天提升至15分钟,为客户带来了更便捷的服务体验。

  “平安警E通”的落地将对平安银行全国抵解押业务流程、成本、效率方面带来全面改善。按照平安警E通在全国全面落地预估,将预计为平安银行节约抵解押外包成本每年1亿元,节约纸张成本费用每年900万,助力节能减排,促进了银行汽车金融业务更好的发展。

  展望未来,平安银行将通过“三数”工程践行数字金融,全面推进数字化经营、数字化管理和数字化运营,积极把握数字金融发展机遇,加快推进科技赋能数字化转型,不断加强业务与科技深度融合,提升产品竞争力和服务便利性,谱写金融高质量发展的新篇章。

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