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随着大数据、云计算、智能认知等新兴技术的逐步成熟，科技和金融正在发生紧密结合。在金融科技（Fintech）呼啸而来的今天，多家银行开始主动出击，以全新技术颠覆传统的金融经营理念和方式，重塑其核心竞争力。
作为一家极具创新基因的前卫银行，平安银行近年来持续推进零售战略转型，通过客户迁徙和科技创新，全力打造具有平安特色的智能化零售银行。日前，平安银行零售风险管理部总经理兼信用卡中心风险总监张慎接受本报记者专访，详解了该行智能化转型的进展与成绩。
记者：金融科技是当下最炙手可热的一个词。您如何看人工智能、大数据等新兴技术在银行业中的趋势和应用？
张慎：当前整个金融行业正在经历一场以大数据和人工智能为代表的技术革命浪潮，现在有一个比较时髦的名词叫金融科技，英文叫做Fintech。但是目前，大家认为用Techfin来形容国内的市场可能更为贴切，因为在国内，很多是新兴的技术公司跨界进入了金融领域。这些新兴的企业层出不穷，或者是利用新技术降低成本，或者是利用独特的场景改善客户体验，其独特的优势都会给传统银行带来重大的挑战。
时刻保持危机感是平安文化中非常重要的一环，平安银行早已意识到这个挑战的紧迫性和重要性。我们认为，银行未来唯一的出路是拥抱大数据和人工智能，优化客户体验、提升效率、降低成本，借此改变和颠覆自我，携带着传统的银行的优秀基因进化成为一家行业领先的Fintech公司。这也是平安银行在零售转型的过程中，提出了要成为“更懂您的智能银行”的主要原因。
其实，Fintech和Techfin是异曲同工的，都需要金融和新科技的结合。而大数据和人工智能，就是我们银行零售转型战略中提出的两大能力之一。目前，平安银行在大数据和人工智能方面已经投入了大量的人力和物力，我们认为，大数据和人工智能将成为平安银行发展的重要竞争优势。
记者：在向智能银行转型的过程中，平安银行对于金融科技应用在哪些方面？
张慎：平安银行在大数据和人工智能这两个方面做了相当大的投入，实际上也已经取得了一定的成绩。
在平安零售转型的四大策略中，大数据是特别提出需要建设应用的两大能力之一。
在风险管理方面，平安银行不仅在使用逻辑回归和决策树一类的传统模型技术，同时也掌握了包括GBM、链式聚类分析等在内的前沿大数据模型技术。在此基础上，采用目前行业流行的模型集群技术将这两类模型结合。目前我们已经在涉及客户的各个结点上，部署了约40多套的风险模型来全方位地监控和评估风险，这些模型已经成为我们风险管理及伪冒防范体系的基石。
在行业领先的大数据建设和应用背景下，我们进一步推动人工智能领域建设，引入了人脸识别技术。平安银行也是行业最早开始大规模使用人脸识别技术的银行，从2015年年初就开始了大规模的测试，前期通过对约一亿正负人脸比对样本的测试来检测模型的精准性，并在此基础上建立了人脸识别风险应用策略。从2015年年中开始，我们就上线并开始在业务中大规模使用人脸识别技术。到目前为止，使用人脸识别技术的信用卡申请件中，还没有出现过一笔被伪冒申请的案件，充分体现了这一技术应用的精确性。
大数据和人脸识别技术在风险管理应用上大获成功之后，我们也已开始在精准营销方面结合大数据和人工智能技术实现对客户“千人千面”的个性化服务。所谓“千人千面”，就是为每一个客户在最佳的时机用最佳的渠道提供最佳的产品和服务。
例如，在传统模式下，一个客户如果要在网上申请信用卡，要填写大约30-40个栏位，而且每个人都是一样的。而平安银行最近上线的分段式智能申请流程，通过人工智能和大数据的驱动，可以做到判断不同的客户并给予不同的填写要求——部分优质客户只需填写四项基本内容就可以提交申请并快速获得审批结果；对于被系统判断可能存在一定风险的申请客户，则需要填写相对多一些的申请信息；部分被系统判断风险较高的客户，除了填写申请信息，可能还需要在平安银行口袋银行APP上补充一些其他资质资料进行申请。真正做到“千人千面”的个性化申请流程。
另一个“千人千面”的应用案例是：产品、服务功能和消费活动等在平安银行口袋银行APP上对客户的展示和推送的个性化应用。通过对客户行为的分析和预测，在APP的首页，除了摆放常用功能，还通过大数据模型预测得到的每一个客户独特的、最可能要使用的下一个功能，包括出国服务、一键借款、保险购买、活动报名等服务项目，精准推送给客户使用，想客户所想，减少客户在APP上寻找功能键的时间，让客户可以在APP上用最短的时间完成想要办理的业务。
另外，平安银行也已上线包括智能投顾、智能客服等在内的一系列创新服务功能，希望通过大数据和人工智能的应用，为客户提供更加智能的服务，从而大幅提高客户体验。
记者：银行自身丰富的数据是大数据应用的基础，请问平安银行的数据来源于哪些渠道？特别是实施精准营销的数据是如何收集到的？
张慎：说到大数据都会提到一个数据来源的问题。平安银行非常注重客户隐私的保护和数据来源的合法性、合规性。
在数据来源方面，平安集团是国内少数具有全套金融牌照的世界500强企业之一，截至2016年底，整个集团已经积累了约1.31亿的个人客户，及超过3.5亿互联网用户和海量的数据，现阶段我们大数据分析工作的一个重要方向就是深度挖掘集团和银行的海量内部数据，充分发挥综合金融的优势，服务好集团内的海量客户，洞察客户需求，优化客户服务，从而吸引更多的客户来体验我们的产品和服务，从而形成良性循环。
精准营销的数据可以来自多方面，深度挖掘银行客户的内部行为数据本身就可以为银行提供大量精准定位客户需求，优化客户服务的机会。我们的大数据系统已经能将客户在银行各服务结点的行为数据进行汇总、分析，并预测客户下一个需求。以出境服务为例，信用卡客户到银行进行换汇，因为分析显示换汇客户一个月内出境的概率在50%以上，我们的系统会自动推送一个包括一键调额，境外消费参数调整，境外优惠活动在线查询与报名等完整覆盖出境前、中、后期需求的服务包给客户，从而全面提升客户满意度。
记者：通过金融科技创新实现转型升级，是商业银行的必然选择。但目前很多银行的智能化转型还不尽如人意，造成这种现象的原因是什么？
张慎：当一家银行想要把大数据和人工智能真正运用到业务中的时候，会面临至少以下三个方面的障碍：
第一是系统的巨大投入，无论是大数据和人工智能都需要非常强大的系统，在业务初期，都需要有大量的投入，但这也是最容易克服的一个障碍；
第二是人才的缺乏，目前市场上既懂业务、又懂大数据或者人工智能的人凤毛麟角，如何建立一支专业的大数据人工智能团队，是一个比较难克服的障碍；
第三是业务架构和公司文化的改变，在大数据和人工智能驱动的业务模式和思考逻辑，与传统银行的思维是非常不同的，这也是传统银行最难逾越的障碍。
平安银行在零售转型过程中，非常注重对传统思维的自我颠覆，并在系统、人才、技术方面进行了大规模的投入，且依靠背后强大的平安集团的支持，平安银行才能在这些方面取得较好成绩。
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