近年來(lái)，隨著科技的迅猛發(fā)展和人工智能的廣泛應(yīng)用，各個(gè)領(lǐng)域都在不斷探索如何利用先進(jìn)技術(shù)提升效率、改善用戶體驗(yàn)。而金融業(yè)作為經(jīng)濟(jì)社會(huì)中至關(guān)重要的一環(huán)，在這方面也沒(méi)有落后。

針對(duì)借貸市場(chǎng)需求日益增長(zhǎng)且多樣化的現(xiàn)實(shí)情況，越來(lái)越多的銀行開(kāi)始引入智能服務(wù)系統(tǒng)，并將其運(yùn)用于貸款審批流程之中。這些智能服務(wù)系統(tǒng)通過(guò)強(qiáng)大的算法分析和數(shù)據(jù)挖掘功能，幫助客戶快速獲取更高額度貸款，并極大地減少了傳統(tǒng)申請(qǐng)流程所需要耗費(fèi)時(shí)間與精力。

首當(dāng)其沖得到全新變革是信用評(píng)估環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)上，信用評(píng)估主要依賴于征信報(bào)告以及手動(dòng)審核等方式進(jìn)行判斷；然而由于信息量龐雜且復(fù)雜性較高，在有限時(shí)間內(nèi)做出公正準(zhǔn)確判斷并非易事。但是隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等相關(guān)技術(shù)逐漸成熟，“無(wú)感知”式風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估已成為可能。

部分銀行推出了基于大數(shù)據(jù)模型構(gòu)建起來(lái)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)——“AI雷達(dá)”，該系統(tǒng)可以根據(jù)海量歷史交易記錄、消費(fèi)軌跡以及其他外部因素綜合考慮一個(gè)人或企業(yè)真實(shí)還款意愿與還款能力?！癆I雷達(dá)”的使用有效緩解了過(guò)去存在申請(qǐng)者信息不完整造成誤判問(wèn)題, 提供給客戶最具競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)指導(dǎo)；同時(shí)它也使得那些曾被排除在常規(guī)審查范圍之外類型案例重新回歸到可接觸區(qū)間,從而許多原本無(wú)法滿足條件擁有資格 的小微企業(yè)成功獲取低息票據(jù)轉(zhuǎn)賬權(quán).

此外，在數(shù)字化時(shí)代背景下，“AI顧問(wèn)”也嶄露頭角。相比傳統(tǒng)柜臺(tái)窗口式咨詢員形象，《AI顧問(wèn)》采取圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等前沿科技打造身份特定認(rèn)證檔案庫(kù)（PID），每位持卡人只需進(jìn)行簡(jiǎn)單操作即可完成驗(yàn)證程序。