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這個還是挺安全的，沒有問題的，一般這種都是有網絡安全保護的。有保障你的權益隱私的。
拓展:小程序（Mini Program）是一種不需要下載安裝即可使用的應用，于2017年1月9日首次推出，其理念是應用“觸手可及"“用完即走”。其優勢是用戶不用再關心應用安裝太多的問題，也避免了頻繁的切換應用。隨著APP市場的飽和，大部分用戶已經養成了使用習慣，開發新的APP很難在市場生存。此外，APP開發和推廣成本高也是不爭的事實。易觀2018年3月份的報告顯示，移動電商APP的下載成本高達120-200 元，而且這些后期未必能形成轉化。互聯網金融、二手車電商APP的新客戶成本，更是動輒高達數千元。

未來的銀行就像**一樣，云淡風輕之間化險為夷。

呂文勇在未來銀行大會2021上的演講

新希望金融科技公司執行總裁呂文勇

從股份行、城商行到持牌消金，近二十年的工作履歷上，呂文勇只做了一件事——風險技術。在這個“穩”字當頭的行業中，呂文勇一直在思考，如何在行業里或者某個細分領域做得更細致？

“未來銀行大會2021”現場發布的“國內銀行零售業務現狀分析”顯示，2021年第一季度，國內全社會零售消費總額單季增長幅度達到33.9個百分點，但國內各家銀行信貸規模增速僅9個百分點，問題出在哪里？

呂文勇分析，按揭的規模受限或是重要因素之一。在此背景下，區域性銀行皆欲求解：業務增長的新路徑該去向何方？

呂文勇

縱觀上市銀行的年報數據，2020年，國有四大行和股份行的個人dai增速約為12%-16%。在以寧波銀行為首的地區城商行方面，2020年個人dai增速竟突破40%，亮眼的數據惹人深思。查閱非住房帶款在個人dai中的占比，竟達到91%！很多人問，這是做的什么業務？

**是：個人消費dai、個人經營dai、信用卡業務。呂文勇表示，這幾項業務的平均收息率之和達到了7.79%！

新希望金融科技服務的銀行相關業務的資產收益率（ROA）可達5%，若以ROE計算，將更讓人激動。這樣的數據表現離不開一套專業的風險管理方法。

例如：通過客群分類管理和差異化風險控制策略，把控銀行此類業務的風險成本；此外，借助CROS搭載的智能拓展工具和營銷打法，“內控+外拓”，實現銀行業務資產收益率的顯著提升。

用戶關注人工智能新成果

理論體系固然重要，但結合實際需求，源于實踐的理論才能成為業務的指導方針，否則再先進的理論體系、工具策略都是鏡中月、水中花。

統計顯示，近一年來，不論是貸前、貸中還是貸后，新希望金融科技為合作銀行提供了風險和營銷策略咨詢及建議服務1600多次，對各家銀行業務發展的迫切需求積極響應。

基于銀行業務洞察與合作研究，新希望金融科技針對性地開展了大量模型開發工作：消費貸領域評分卡、經營貸領域評分卡、房抵業務模型、金融圖像識別模型、深度學習模型……

金融圖像識別引擎

當前，人臉識別已經司空見慣，從小區到機場、從零售支付到機密管控。但在不同行業，圖像識別技術的應用都一樣嗎？**是否定的。在金融業、銀行業，就需要懂銀行的圖像識別技術。

例：如今，銀行客戶習慣于線上業務，或者通過手機銀行開戶理財，假設客戶上傳彩打或者翻拍的照片，系統能不能準確識別？

例：用戶上傳的信息（姓名、地址、發證機關等）被PS過，系統能不能發現篡改點？

新希望金融科技自研的“金融圖像識別引擎”通過深度學習算法捕捉到的圖像噪音等高線，紅**域即被機器捕捉到篡改痕跡嚴重的區域，綠**域相對輕微。

金融圖像識別引擎的算法由新希望金融科技自研完成，能夠同時完成證件識別、人像識別、未來風險預測等。產品的核心在于使用了大量機器學習的視覺算法，涵蓋了34個核心模型，模型跑完僅耗時220毫秒。這也意味著，以往用戶進行人臉識別或者證件上傳只是簡單的身份核查，而通過金融圖像識別引擎可以無感完成34項風險檢測。根據測算，金融圖像識別引擎對不良率的降低有顯著貢獻，平均降幅約8%。

圖形化**決策引擎Pro

對金融機構而言，決策引擎是重中之重。很多國際巨頭提供的產品聲名遠揚，但對普通的風險從業人員來說仍有一定門檻，在軟件安裝層面就非常“厚重”。其次，還需要在不同菜單和數據表之間切換選擇，才能完成規則的建立。在強調敏捷的當下，有沒有可能采用圖形化模塊，通過極簡化的UI完成規則的建立呢？

新希望金融科技推出的“圖形化**決策引擎Pro版”，界面**作非常簡單，極簡UI下提供了非常豐富的算法，打造了無代碼開發平臺，采用“數據——決策節點——決策流——決策場景”的整體架構設計，降低風險管理從業人員的門檻。通過友好的圖形化界面，無需科技部門排期發版，風險策略人員自己就可以隨時靈活調整策略。

在運算符和算子層面，“圖形化**決策引擎Pro版”支持文本計算和邏輯計算。例如，直接把叫“XX”的人識別出來，進行拒絕或核準**作等。此外，“向下取整”等常用指令直接包裝成了運算符和算子，大幅提高工作效率。

為了讓風險管理更清晰明了，“整合式表達式”功能將傳統產品里的多行語句整合成一行，極大提高工作效率和可讀性。

我以前寫策略的時候，經常這么寫：

條件1：ABCD

條件2：EFGH

若想把滿足條件1和條件2的客戶拒絕或者核準時，得寫第三行條件3……

何必這么繞呢，能不能一行就搞定了？這次我們就做了一個改造，直接一行就寫完了，條件1：ABCD且滿足條件2：一二三四，則執行……

此外，通過高級腳本模式，不僅具有傳統產品支持的功能，還提供了更多獨特的亮點。例如，中文匹配數據庫表，讓**作人員不再需要記憶“ABC-DEF-…”等復雜的數據庫表，腳本編譯時，可直接按照中文搜索匹配出來，非常方便風險管理從業人員的代碼編寫工作。

與此同時，“測試可視化”能夠讓有問題的規則在測試中高亮顯示，幫助工作人員迅速**問題所在，大幅提高規則上線效率。同時，通過打通測試和審批流，支持審批之后一鍵熱部署至生產環境，杜絕上線時的人為因素風險，讓發布安全性提升。

AI建模平臺

搭建一個風控模型需要多久？

不懂代碼可以做出模型嗎？

模型評估報告能不能自動生成？

???

無代碼化的AI建模平臺給出了**

呂文勇

按照傳統建模流程，不僅需要提前準備大量數據，連接數據庫表，還需要求助于科技部門的接口對接。現在，這類IT實施方面的繁重工作，通過抽象整理，風險管理人員只需要拖拉拽就能完成連接，IT人員也能從排期準備數據中解放出來。

現場演示畫面

在未來銀行大會上，新希望金融科技的工程師用5分鐘快速構建了一個模型，全程0代碼，只需要拖拉圖塊，再次降低了風險從業人員的使用門檻。對于中小銀行而言，缺乏大行的財力和專業的技術人員，搭建評分卡等復雜模型難上加難。

因此，AI建模平臺把繁重的代碼編寫工作，用圖形化的方式展示出來，讓中小銀行也能具備和大銀行同樣的甚至是更加優秀的建模能力。

在銀行風險管理工作中，穩字當頭、安全為先。后端兜底的風險和前端沖鋒的業務，雖如魚與熊掌，但技術的創新，使其得兼。前端和后端的通聯，不僅可以實現業務的全生命周期運營，更有利于把控全鏈路風險實現未來趨勢預測。

拓展知識：

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