微众银行自诞生之日起就锚定普惠金融这一目标，坚持运用人工智能、大数据、云计算、区块链等前沿技术，以进一步提升数字金融服务大众和小微企业质效的同时，实现了稳定增长的业绩表现，受到外界关注。
微众银行的普惠金融成绩不可谓不亮眼，以企业金融为例：
- 累计触达企业188万家，其中提供信贷服务的民营、小微企业客户数量超过56.7万户。
- 2020年小微企业管理贷款余额较年初增长207%，全年新增“首贷户”达10万户。
- 企业客户总成本中，利息成本占比低于千分之五。
- 累计为全国2.7亿个人客户提供了线上银行账户、存款理财、小额信贷和支付等服务。
- 约80%贷款客户为大专及以下学历，约78%从事非白领服务业或制造业。
- 笔均贷款仅8000元，约70%的贷款总成本低于100元。
微众银行之所以能交出这样一张优异的普惠金融成绩单，显然离不开他们在金融科技上的长期投入。
将普惠金融从纸面目标变成实际的服务，科技手段所发挥的作用不可代替：提升用户体验、优化风控水平、扩宽服务范围、降低服务成本等……
人工智能正是众多科技手段中的重要分支，作为其中一只风帆，助推着微众银行这艘大船向金融服务“既普且惠”的目的地航行。AI金融评论也注意到，微众银行已在人工智能深耕多时，并将AI技术成果在多个业务环节或细分场景顺利投入使用。
微众银行的普惠金融AI版图
·智能风控
普惠金融所服务的客群，往往是数据地图上的“盲区”，缺乏有效完整的用户数据，难以形成准确的用户画像。微众银行累计服务的全国2.7亿个人客户里，就有将近1900万获得授信服务的客户，不曾有人行信贷征信记录。
再叠加去年开始的新冠疫情影响，和复杂严峻的市场环境，风控难度与日俱增——没有高水平的风控能力，普惠金融也就无从谈起。
微众银行所建立的基于大数据的全面风险管理体系，在叠加AI能力之后，全方位优化、丰富覆盖贷前准入、贷中审核、贷后监测的各类算法、策略、模型及量化工具，持续开发和完善各类风控规则、策略、评分卡和内部评级系统。
除建立全线上风控体系外，微众银行通过与各类O2O平台的广泛合作，将风控触角延伸到线下场景。基于线下场景和植入于内控流程的风控手段，微众银行从身份识别、欺诈排除到信用评估、贷中监测、贷后管理的各个环节，将线下资源有效地组织起来，形成与业务流程和客户体验有机结合的全流程风险管理。
目前，微众银行全行的风控模型数量已超过600个，累计建立风险参数超过10万个。
值得注意的是，微众银行已将联邦学习这一前沿AI技术应用到信贷风控当中，通过联合建模等方式，在同业中率先推进联邦学习在金融领域的落地。
通过联邦学习等大数据安全技术，微众银行将贷款客户信用数据与发票登记信息进行联合建模，优化风控模型，为小微企业进行信用风险评估，解决70％以上无历史信用信息的小微企业贷款难的问题。
AI金融评论也曾报道，微众银行此前发布了全球首个工业级人工智能联邦学习开源框架FATE，其自主研发的联邦学习平台完成十亿级数据业务支撑及多样化联邦数据服务建设，无论是从交互体验上，还是从数据服务上，都进一步提升了信贷风控的联邦建模效果。
2020年，微众银行的不良率为1.20%，贷款拨备率为5.17%，拨备覆盖率为431.26%，主要指标均符合并优于监管要求。
·智能核身与质检
除了对信贷全生命周期的风控，微众银行也将AI技术运用于电核录音质检、身份识别核查等风控领域，采用业内领先的人脸识别与活体检测技术，推出金融级远程身份认证产品，为信用、欺诈等核心风险的识别和监控再上一道“保险”。
在核身环节，微众银行通过证照、人脸、语音多维度甄别用户身份，其自主研发的人脸识别技术具有高准确率和充分保护隐私两大特征，利用人工智能对抗学习等先进技术极有效的防御欺诈攻击对于各种攻击类型（抠图面具、高清屏幕、视频生成剪辑等）均可防御，准确率高达99％。
值得一提的是，微众银行在身份核实识别环节的AI技术运用，也并不只关注风险防控这一点。
微众银行同时也考虑到了视障用户获取金融服务的需求。通过AI视觉、AI语音等方向的前沿技术，微众银行针对视障用户的使用习惯，优化微众银行App的无障碍功能及服务，大幅降低视障群体独立完成银行开户的难度。
在过去一年中，微众银行通过调研700多名视障用户，综合采用光线活体、AI语音合成、加速度传感器、实时图像处理、震动传感器、人脸边缘检测等前沿技术，更新迭代20余个版本，首创实现了无障碍人脸识别和身份证识别。
比如，视障用户在人脸识别过程中常遇到难以对准人脸、眨眼动作等难题，微众银行App采用光线活体识别技术，不需要视障用户进行点头、眨眼、读数字等其他的辅助动作，通过识别实际人脸和检测区域偏移情况，再配合语音提示用户移动手机对准人脸，与此同时，手机也会通过振动频率，来告知用户偏离程度。
而智能质检系统，则会对客服与客户的对话录音进行分析、打分并生成详情质检报表，避免人工质检的疲劳、作弊等因素影响，将金融领域的GPT3预训练模型、深度语义模型和句法分析（Deep Parser）模型大规模应用，质检项的平均准确率在92％以上，将人力成本缩减90％以上，有效提升服务质量，控制风险。
·智能客服
微众银行紧贴互联网银行业务流程，打造了泛机器人技术，探索新一代AI人机交互新方式，落地了一系列具体的机器人产品，包括语音客服机器人、电核机器人、风控对话机器人、质检机器人、OCR机器人等，目前已经覆盖“业务咨询、身份核验、资料审核、操作放款”等业务全流程。其中，在客服场景，有超过98％的客户会话由智能客服机器人完成。
微众银行的智能客服拥有业务知识库灵活录入、金融类词汇自动发现、金融知识图谱等功能模块，解决了传统客服机器人对人工依赖度高、回答内容僵化、检索意图与匹配结果不符、缺少自主学习能力的问题。
目前微众银行打造的全智能化客服系统，智能客服机器人能够进行类别索引、关键词索引、众信精准问句匹配、推荐问题提示、完成任务型的问答，可提供7*24小时纯线上服务，真正实现“秒回”目标。
微众银行的智能客服系统结合了自身的高水平风控、智能核身等能力，充分发挥自身AI技术所长，可实现将信贷流程优化至线上化、无抵押、7×24小时、随借随用、分钟级获贷的水平。
譬如在小微企业服务方面，小微企业的资金需求存在“短、小、频、急”的特点，传统融资门槛高、手续繁、流程长、条件严苛，很难满足小微企业特别是轻资产小微企业的临时性、紧急性融资需求。同时，传统信贷业务依赖地面拓展，受限于网点布局，难以大范围触达需求客户群。
以微众银行的微业贷为例，客户可以仅凭一部手机，平均6分钟即可完成企业贷款从申请到借款资金到账的全流程。而在部分企业资金需求旺盛时点，微业贷在1分钟内提供授信服务的企业数量达到200家，极大提升了服务效率。
这不仅顺应了移动互联网时代客户对操作便捷性的要求，一定程度上打破了融资限制，提升了用户对金融服务的可获得性。
·智能营销和获客
在AI用于精准营销方面，微众银行也已有成功方案，即通过用户画像和AI推荐、AI广告实现精准营销和定制化服务。
基于大数据的智能算法，微众银行能够在不同渠道进行产品精准投放，不同属性的人群能在第一时间获得适合自己的产品信息，获得个性化定制服务。
此前AI金融评论曾报道，微众银行AI团队自研营销解决方案，结合长效推荐模型和智能运营平台，以“数据+算法+平台”驱动的站内广告形式，有效改善用户体验。
其中，长效推荐模型针对性解决用户在互联网平台的“复杂交互行为”和“长短期兴趣优化”的挑战，对用户复杂交互行为进行图结构建模，优化短期用户点击率。同时，以强化学习探索用户动态兴趣，有效避免信息茧，优化长期用户点击率。
目前微众银行AI营销解决方案已应用于多种银行业务场景。其中，微业贷的落地案例数据显示，引入微众银行AI精准营销解决方案后，广告前端点击数据最多可提升30％，在更大范围内让更多人获得“可见即可得”的金融服务；广告费用率最多下降17％，支持了普惠金融的可持续发展。
值得注意的是，由于金融营销过程需要收集多维度的用户偏好，以此最大程度唤醒并服务用户，但受限于单一金融业务数据，以及机构间数据分散、法律政策等现实原因，金融营销也面对着“数据孤岛”和“隐私保护”的难题。
为此，微众银行也研发了联邦学习在金融营销与广告投放的应用。通过联邦广告技术，广告主可以将点击转化数据混合加噪加密后完成数据对齐，在此基础上建立转化预估模型进一步应用于广告投放。
科技上的“长期主义”
长期的科技投入，无疑为微众银行初步实现商业可持续普惠金融发展，打下坚实基础。AI在普惠金融各处细节上的落地，其实也是微众银行的金融科技战略的缩影。
微众银行行长李南青曾经强调，“面向未来的银行不仅需要深度应用科技，更需要把科技能力转化为核心产品和服务。”
AI金融评论注意到，过去数年中，微众银行的科技人员始终保持在全行员工总数一半以上，历年科技研发费用占营业收入比重超10%，大大高于行业平均水平。
2020年，微众银行的研发费用为19.44亿元，较2019年同比增长41.72%；科技人员占比56%，本科以上学历占比98%，硕士及以上学历占比38%，既有金融科技特色，也与微众银行自身的发展需要相匹配。
六年来，微众银行申请发明专利超过2000项，其中2019年公开的发明专利申请量632件，位居全球银行业前列。
微众银行在AI能力的加持下，深耕长尾市场，广泛服务全国的大众和小微企业，并逐步构建起了微粒贷、微业贷、微车贷、微众银行App、小鹅花钱、We2000等金融产品矩阵。
未来微众银行将如何继续发挥自身AI实力，拓宽AI在金融服务的落地版图？可以肯定的是，这家互联网银行会以科技为马，继续在金融服务“既普且惠”的道路上稳步前行。
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