近年來，隨著高質量的大數(shù)據(jù)積累和強大的并行計算能力發(fā)展，特別是深度學習算法的突破，人工智能技術成果如雨后春筍般涌現(xiàn)，人工智能技術正處于大有可為的戰(zhàn)略機遇期。

從宏觀面來看，人工智能已連續(xù)第三年進入政府工作報告，而且已升級成為“智能+”概念，強調與各大產(chǎn)業(yè)進行深度融合，成為經(jīng)濟發(fā)展的新動能。

李開復曾經(jīng)說過：“人工智能最好的應用領域之一是金融領域，因為金融領域是唯一純數(shù)字領域。”事實上，在人工智能的落地應用方面，互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)已經(jīng)搶在銀行前開展了全方位的業(yè)務實踐。

人工智能?？啥x為用于執(zhí)行以往需人類智力執(zhí)行任務的計算機系統(tǒng)理論與發(fā)展。機器學習是人工智能的分支，可定義為設計一系列行動來解決問題的方法(即算法)，通過學習經(jīng)驗來實現(xiàn)有限或無需人力干預下的自動優(yōu)化、預測、分類，但不能用于因果推理。

深度學習是機器學習的一種形式，使用受大腦的結構與功能所啟發(fā)的“分層”算法。其算法結構被稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡，可用于監(jiān)督式學習、無監(jiān)督學習、增強學習。近年，它在圖像識別與自然語言處理(NLP)等諸多領域取得豐碩成果。

自然語言處理是計算機科學領域與人工智能的一個重要發(fā)展方向，研究實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。大數(shù)據(jù)分析可定義為對大型、復雜的數(shù)據(jù)集進行分析的過程。由此，人工智能概念包含廣泛，有諸多分支。

秦蒼科技買單俠深諳人工智能領域對于消費金融行業(yè)的助力，自主研發(fā)了一款智能分期技術“八爪魚Octopus”，一套端到端的消費金融分期平臺。從數(shù)據(jù)獲取，用戶特征提取，到信用評分提取、反欺詐決策、定價策略、額度策略、營銷策略等方面，均有機器學習技術的深度應用。

同樣的，秦蒼科技買單俠會在用戶申請分期的瞬間，將所提供的申請信息和聯(lián)系人名單會加入特定的團模型。將眾多的申請用戶通過一個共同的節(jié)點聯(lián)系到一起，視為一個團。以團為單位，提取用戶的一些社交網(wǎng)絡特征。在用戶申請至放款過程只需大約2.8秒，行業(yè)領先。而在用戶完成購買并還款的過程中，買單俠會繼續(xù)深化用戶畫像，在風控領域多加關注。

金融行業(yè)的良好聲譽，市場營銷遠不夠，需要加強技術手段，提高自身競爭力，為客戶提供安全便利的業(yè)務體驗。。基于人工智能的全自動風險管理，可以在更好控制風險的情況下，提供更加快速友好的服務，提升用戶體驗，同時降低運營成本。相信在不久的未來，人工智能將成為中國消費金融業(yè)內主要的創(chuàng)新力量，惠及生活。

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