近年來，金融行業(yè)發(fā)展勢頭迅猛，據(jù)相關(guān)部門統(tǒng)計，自2014年以來，金融公司數(shù)量快速上升，從業(yè)人數(shù)不斷增加，行業(yè)規(guī)模顯著擴大，在科技、人才、新興技術(shù)等多維度全方位提升。
而到了2018年中下旬，金融行業(yè)尤其是互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)，走向了明顯的兩極分化。一些優(yōu)質(zhì)的平臺在蓬勃發(fā)展利好不斷，而另一部分不合規(guī)、高風險的公司正面臨著深淵。從金融行業(yè)的冰火兩重天可見，金融行業(yè)正面臨前所未有的大轉(zhuǎn)型，合規(guī)、科技、風控并重將成為下一時代金融行業(yè)的主旋律，不合規(guī)，科技實力跟不上，不重視風險控制的金融公司將在行業(yè)轉(zhuǎn)型的道路上慢慢消失。
云計算技術(shù)作為當今互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中不可缺少的一部分，以其超大規(guī)模、高可靠、高擴展性、可通用性、虛擬化等因素，成為了金融行業(yè)轉(zhuǎn)型的重要助力。獲客成本高、業(yè)務(wù)風險大、服務(wù)效率低是目前金融行業(yè)亟待解決的三大難題，而云計算成為了解決這三大難題，當仁不讓的選擇。
首先是獲客問題，由于線上線下的流量紅利期結(jié)束，獲客成本高已成為金融行業(yè)普遍面臨的難題。
而云計算通過數(shù)據(jù)的粘連和分析，在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上給每個用戶描繪了精準的用戶畫像，在金融行業(yè)營銷的過程中，判別營銷標簽，適配精準用戶群體，實現(xiàn)精準營銷，可以最大程度上降低獲客成本，提高用戶質(zhì)量。如騰訊金融云等云計算，都已經(jīng)實現(xiàn)精準營銷的可能性，并且在眾多場景下實現(xiàn)可靠效益。
其次是業(yè)務(wù)風險問題。如何控制風險，成為了當前金融行業(yè)最渴望解決的問題。
云計算給出的解決方案是安全大數(shù)據(jù)與反欺詐服務(wù)。
以騰訊金融云為例，騰訊云基于20年業(yè)務(wù)發(fā)展過程中積累的業(yè)務(wù)安全大數(shù)據(jù)，建立了智慧金融風控平臺，為金融機構(gòu)提供一系列工具。
在事前和事中的欺詐防范方面，騰訊云天御反欺詐向業(yè)界提供金融級身份認證、金融反欺詐、交易反欺詐、定制化專家模型等反欺詐服務(wù)。截止目前，天御反欺詐服務(wù)為金融客戶累計識別高惡意金融行為超過4000萬次，累計挽回客戶損失超過1000億元。
貸后環(huán)節(jié)，騰訊云則提供催收機器人，運用心理學的原理和最佳實踐進行深度學習，在最合適的時間進行恰當?shù)脑捫g(shù)進行催收，有效降低不良率。
服務(wù)效率是制約目前金融行業(yè)發(fā)展的第三個瓶頸。
同樣以騰訊金融云為例，騰訊云基于機器學習平臺提供語音、機器視覺、文字識別等各類基礎(chǔ)的AI能力，結(jié)合金融行業(yè)不同場景，在不同場景下應(yīng)對用戶問題與需求，以產(chǎn)品化的形式將AI能力嵌入到金融服務(wù)的整個流程當中。
目前而言，云智能語音、智能客服、圖像識別技術(shù)已經(jīng)在銀行、保險、互聯(lián)網(wǎng)金融等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了廣泛的應(yīng)用。包括中國銀行、華夏銀行、微眾銀行在內(nèi)的數(shù)十家大中型金融機構(gòu)更是選擇了騰訊金融云的新一代智能客服系統(tǒng)，依托其深度學習能力，解決了多場景下協(xié)作服務(wù)效率低的大難問題。
科技推動金融，金融攜手科技。在我們可見的維萊里，云計算將成為助力金融行業(yè)前進的重要推動力。
