前言

2020年初的新冠疫情在金融领域“催生”的“零接触式服务”进一步推动了金融科技的应用与落地。在后疫情时代，随着5G、大数据、云计算、人工智能、区块链等新兴技术与金融业务的结合，金融行业的数字化大“变身”也在不断蓄力。近年来，AI在金融服务赋能和业务模式变革方面全面发力，从“千人千面”的智能营销到虚拟员工的智能客服，从“火眼金睛”的智能风控到无处不在的智能运营，AI都在为金融行业的科技之路保驾护航。

人工智能平台中的AI——实现规模应用的“哆啦A梦”

在人工智能平台前，金融行业特别是银行中的建模大都还是SAS、SPSS等统计建模软件的天下，虽然它们在评分卡等领域曾经辉煌过，但在大数据时代的长河里，它们渐渐失去了往日的光芒。这时，具有大数据基因，且整合了大数据机器学习框架以及多种计算机语言的人工智能平台应运而生。其不仅利用分布式计算部署能力和容器技术让计算能力和速度进一步提升，而且还降低了建模计算的使用门槛，让前线的业务人员也能体验小白上手大数据建模的快感，同时也能让建模与业务场景结合地更紧密，让建模结果更好地赋能业务。

▶ 更加精细化的客户管理：

将集中于客户关系管理系统中的人口属性数据、集中于交易系统，产品系统以及客户关系管理系统中的信用属性数据、集中于渠道和产品系统中的消费特征数据、来自运营商，电商等外部厂商的兴趣爱好和社交信息数据，都导入至数据市场中

（eg：将客户精分为获取期、提升期、成熟期、衰退期和退化期，从而可以挖掘找到高价值客户）