對(duì)于年輕一代來(lái)說(shuō)，紙質(zhì)賬單、借據(jù)乃至現(xiàn)金都可能已經(jīng)成為了歷史。只需要智能手機(jī)在手，他們就能在網(wǎng)上獲得大部分金融服務(wù)。

金融科技公司正在競(jìng)相開(kāi)發(fā) AI，分析公司采集的大量數(shù)據(jù)，以提供更好的客戶服務(wù)并改善后臺(tái)操作。

總部位于越南的金融科技公司 MoMo 開(kāi)發(fā)了能夠?qū)⒅Ц逗徒鹑诮灰滋幚砉δ苷显讵?dú)立在線商務(wù)平臺(tái)的超級(jí)應(yīng)用。憑借其便利性，這個(gè)一站式移動(dòng)平臺(tái)已經(jīng)吸引了超過(guò) 3000 萬(wàn)越南用戶。

為了提高該平臺(tái)聊天機(jī)器人、“認(rèn)識(shí)你的客戶”（eKYC）系統(tǒng)和推薦引擎的效率，MoMo 使用在 Google Cloud 中運(yùn)行的 NVIDIA GPU，GPU 通過(guò) NVIDIA DGX 系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練和批量處理。

在短短幾個(gè)月的時(shí)間里，MoMo 取得了令人驚艷的成果，它大幅加速了更加穩(wěn)健且易于拓展的解決方案的開(kāi)發(fā)。相比 CPU，使用 NVIDIA GPU 進(jìn)行 eKYC 推理任務(wù)的速度提高了 10 倍。MoMo 還使用 TensorRT 將 MoMo 刷臉支付服務(wù)的訓(xùn)練和推理時(shí)間減少了 10 倍。

AI 提供另一角度

MoMo 數(shù)據(jù)科學(xué)總監(jiān) Tuan Trinh 表示公司使用 AI 以不同的角度開(kāi)展業(yè)務(wù)。其中一個(gè)項(xiàng)目需要處理大量數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)視覺(jué)資料或圖表，分析它們能夠改進(jìn)應(yīng)用中用戶之間的連接。

MoMo 開(kāi)發(fā)了自己的 AI 算法，這套算法以超過(guò) 10 億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為參考，向客戶推薦更多的服務(wù)和產(chǎn)品，幫助公司與用戶群保持溝通，進(jìn)而增加互動(dòng)和轉(zhuǎn)化率。

該公司還在其超級(jí)應(yīng)用程序的主屏幕上增加了推薦框，通過(guò) AI 為客戶提供有用的建議并保持互動(dòng)，顯著提高了點(diǎn)擊率。

MoMo 表示，借助 AI，他們可以評(píng)估過(guò)去一到兩個(gè)月內(nèi) 1000 萬(wàn)活躍用戶的習(xí)慣以訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型。此外， NVIDIA Triton 推理服務(wù)器幫助統(tǒng)一了推薦引擎的服務(wù)流程，顯著減少了在生產(chǎn)環(huán)境中部署 AI 應(yīng)用的工作量。TensorRT 還使 MoMo 的支付服務(wù) AI 模型推理性能提升了 3 倍，提高了客戶體驗(yàn)質(zhì)量。

聊天機(jī)器人推進(jìn)對(duì)話

通過(guò)使用 AI 聊天機(jī)器人，MoMo 的超級(jí)應(yīng)用將能夠在適應(yīng)及接觸用戶時(shí)，加速擴(kuò)大規(guī)模。聊天機(jī)器人服務(wù)在移動(dòng)設(shè)備應(yīng)用上的效果尤其顯著，比起打電話給客服，年輕用戶更喜歡使用聊天機(jī)器人，因此這項(xiàng)服務(wù)往往受到年輕用戶的歡迎。

聊天機(jī)器人用戶能夠在單個(gè)界面查詢產(chǎn)品，并在購(gòu)買前獲得評(píng)估所需的支持，這對(duì)于像 MoMo 這樣的一站式超級(jí)應(yīng)用來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。

MoMo 表示，聊天機(jī)器人還能有效地進(jìn)行追加銷售或向客戶推薦額外的服務(wù)。結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)，聊天機(jī)器人還可以對(duì)不同產(chǎn)品或服務(wù)的目標(biāo)受眾進(jìn)行分類，以提供量身定制的應(yīng)用體驗(yàn)。

AI 聊天機(jī)器人的另一優(yōu)點(diǎn)是能夠讓 MoMo 的客服團(tuán)隊(duì)騰出手來(lái)處理其他重要任務(wù)。

更準(zhǔn)確的信用評(píng)分

MoMo 3000 多萬(wàn)用戶的歷史信用記錄數(shù)據(jù)可以通過(guò) AI 算法應(yīng)用于金融服務(wù)風(fēng)控模型。MoMo 已將信用評(píng)分應(yīng)用于其超級(jí)應(yīng)用內(nèi)的借貸服務(wù)。該公司并不完全依靠傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)來(lái)處理相對(duì)簡(jiǎn)單的任務(wù)，因此 MoMo 的開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)能夠以更短的處理時(shí)間實(shí)現(xiàn)更高的準(zhǔn)確性。

MoMo 應(yīng)用可以在不到 2 秒內(nèi)作出貸款決定，并且能夠通過(guò)更準(zhǔn)確的 AI 預(yù)測(cè)減少高風(fēng)險(xiǎn)的貸款目標(biāo)。這將幫助客戶避免承擔(dān)過(guò)多的債務(wù)，同時(shí)避免 MoMo 錯(cuò)過(guò)潛在的收入。

AI 能夠處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此它能夠納入傳統(tǒng)信用評(píng)分以外的信息，比如客戶是把錢花在必需品上還是奢侈品上，以更準(zhǔn)確地評(píng)估貸款風(fēng)險(xiǎn)。

AI 在金融科技領(lǐng)域的未來(lái)潛力

隨著金融科技公司越來(lái)越多地將 AI 應(yīng)用于其海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，MoMo 團(tuán)隊(duì)預(yù)測(cè)，該行業(yè)將需要評(píng)估如何保證用戶數(shù)據(jù)安全，否則客戶忠誠(chéng)度將會(huì)越來(lái)越低。在證明了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模型能夠大幅改進(jìn)公司的運(yùn)營(yíng)后，MoMo 計(jì)劃擴(kuò)大對(duì)它們的使用。

MoMo 團(tuán)隊(duì)還認(rèn)為 AI 有朝一日將淘汰信用評(píng)分。AI 能夠根據(jù)更廣泛的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)做出決策，因此可以通過(guò)考慮信用評(píng)分以外的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)確定貸款審批結(jié)果。這將有助于為 MoMo 這樣的金融科技應(yīng)用開(kāi)辟潛在用戶群，覆蓋服務(wù)匱乏和缺乏銀行服務(wù)的人群。此類人群可能沒(méi)有信用分?jǐn)?shù)，更不用說(shuō)“良好”的信用分?jǐn)?shù)。

約有四分之一的美國(guó)成年人是難以獲得貸款或信用卡的“缺乏銀行服務(wù)者”；超過(guò)一半的非洲人口是完全沒(méi)有銀行賬戶或信用分?jǐn)?shù)的“信用隱形人”。MoMo 認(rèn)為 AI 可以向這些人群提供銀行服務(wù)，為金融科技應(yīng)用開(kāi)辟新的用戶群。