零壹智库报告:华夏银行人工智能应用布局研究( 三 )
银行的数字化和智能化转型是大势所趋 , 在智能化应用的赋能下 , 银行的多个业务场景发生了巨大变化 。 在短时间内 , 以人工智能和大数据技术为核心的银行智能化应用很难直接在业务层面带来巨大的效益 , 更多的 , 是银行长期的战略性布局 。 在银行转型道路上 , 华夏银行将科技兴行作为战略导向 , 重点推进以大数据、移动、互联、智能为基础的金融科技发展战略 , 金融科技战略已成为全行战略 。 创建金融科技子公司 , 与多家互联网巨头展开智能化应用合作 , 华夏银行在智能化转型道路上频频出手 , 彰显出转型决心 。 图1-1:华夏银行人工智能应用布局
资料来源:华夏银行历年年报 , 零壹智库 一、华夏银行基本情况 华夏银行于1992年10月在北京成立 , 目前已在全国112个地级以上城市设立了42家一级分行 , 70家二级分行 , 营业网点总数达1020家 , 员工人数近4万人 。 在金融科技布局上 , 华夏银行以“价值创造”为导向 , 聚焦人工智能、大数据、云计算等成熟技术 , 加快网络金融业务创新 , 加速平台场景融合 , 在多方面取得了有效突破 。 2019年三季度末 , 华夏银行总资产规模达3.02万亿元 , 较年初增长12.73% , 实现营业收入618.79亿元 , 同比增长22.23%;归母净利润152.44亿元 , 同比上升5.04% 。 二、华夏银行人工智能具体应用领域 1. 智能风控 在智能风控应用布局上 , 华夏银行不断迭代智能化和数字化信贷服务平台 , 通过引进外部先进风控技术和自主开发相结合的模式 , 优化审批流程和风控模型 , 利用人工智能和大数据等金融科技技术评估客户贷款场景 , 以及时对线上项目开展风险评估 。 目前 , 华夏银行打造的个人业务线上风控策略决策引擎 , 实现了风控规则策略全生命周期统一管理 , 能够对客户数据进行挖掘分析、导入风控模型并输出客户风险用户画像等功能 。 华夏银行的风控策略决策引擎搭载了多维度风控管理模型 , 还注入了机器学习技术 , 能够根据审批结果不断迭代优化自身 , 强化风控能力 。 针对小微企业贷款审批 , 华夏银行将金融科技与传统风控逻辑合二为一 , 打造了“小企业授信业务决策引擎” , 形成了“标准化审批、全流程防控、多维度管理”的小微企业业务风控体系 。 据了解 , 华夏银行的小微企业风控体系以客户经理、风险经理、专职审批人三位一体的风险管理体制 , 配合线上智能风控技术 , 对授信准入、项目审批和贷后检查形成了线上和线下有机结合的统筹管理机制 。 在智能风控赋能下 , 华夏银行通过线下模式加强了银行对信贷所属行业分析和企业经营状况评判 , 跟踪分析企业信用变化;线上模式强化了授信客户动态调整和管控机制 , 做到风险预警研判 。 在普惠金融业务方面 , 华夏银行通过引进外部互联网金融合作平台数据 , 丰富自身智能风控体系的数据维度 , 专门为小微企业打造“龙e贷”、“龙商贷”、“龙惠贷”等线上贷款产品 。 在反欺诈业务条线上 , 华夏银行运用人工智能和大数据技术 , 上线了反欺诈智能风控平台 。 目前 , 该平台能够实现事前、事中、事后的全流程风险监控 , 在2018年末累计止付金额达1.45亿元 。 另外 , 华夏银行还上线“i先知”人工智能服务基础平台 , 能够为银行的多个应用场景提供知识推理、深度学习等基础服务 , 提升了银行自主风控决策能力 。 2019年三季度末 , 华夏银行不良率为1.88% , 较年初上升0.03个百分点 。 整体来看 , 华夏银行不良率呈现逐年递增趋势 , 资产状况不断恶化 。 另外 , 华夏银行还曾因不良认定遭质疑 , 在2018年有近141亿元逾期超90天贷款未计入不良贷款 , 若将该部分计入2018年不良贷款 , 那么不良率会提升0.87个百分点 , 至2.72% 。 图2-1:华夏银行不良率
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