金融行业——数字化转型案例

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目录

1、数字化转型案例:Synchrony依靠人工智能实现数字化转型 (2)

2、数字化转型案例:Tower保险与EIS集团进行了合作以加速数字业务的

转型 (8)

3、金融行业数字化转型案例:Capital One (美国第一资本金融公司)12

4、案例研究:平安的数字化转型之路 (20)

5、安联保险:数字化转型的五大支柱| 保险科技案例 (23)

6、拥抱保险科技,泰康保险推进全面数字化转型| 保险科技案例 (26)

7、案例| 农行数字化转型之移动应用平台建设思考与实践 (29)

8、案例| 招行零售金融3.0数字化转型实践 (42)

9、案例| 农商银行数字化转型的“浙江行动” (50)

10、大型保险企业都怎么做数字化转型?|最新案例 (55)

11、案例| 这4家数字化转型成功的银行,有什么“独家秘诀”? (64)

12、山西证券科技林永峰:数据智能驱动的数字化转型实践 (71)

13、思想交锋:证券业数字化转型实践 (79)

14、【中国建设银行信息技术管理部北京开发中心主任林磊明】银行数字化转

型实践 (86)

15、案例研究:国外保险集团的数字化转型之路 (94)

16、平安银行战略转向:从零售一支独秀到对公、同业均衡发展| 银行数

字化转型案例库 (108)

17、香港保险企业数字化转型案例分享 (124)

18、同盾蒋韬光大银行开讲: 信用卡智能金融数字化转型实践 (129)

19、青云QingCloud举办保险行业沙龙探讨保险业数字化转型实践 (142)

20、优秀案例展播|民生银行:人力资源数字化转型实践 (153)

21、银行数字化转型的逻辑与路径 (164)

22、清华大学全球产业研究院调研走访泰康保险集团数字化转型实践 (171)

23、豆包网出席2019北京国际金融安全论坛,分享保险数字化转型实践 (174)

24、企业资产管理数字化转型实践研讨会 (179)

25、企业数字化转型案例:Liberty Mutual数字化转型之路 (185)

26、玖富大厦喜迎长江商学院CEO12期师生集体到访,CEO孙雷分享企业数字化转型案例! (214)

27、一马“铛”先,农行数字化转型记 (219)

1、数字化转型案例:Synchrony依靠人工智能实现数字化转型

原创Clint Boulton CIO信息主管D1net

Synchrony目前正在使用人工智能来改善其客户服务,帮助处理和

确保每天超过7400万个账户的数百万笔信用卡交易。该公司为Gap、Lowe's和其他几家知名零售品牌管理自有品牌的信用卡。其首席信

息官Carol Juel表示,该公司还在招聘更多人才,以确保自己能跟

上人工智能和其他技术的发展步伐,这些技术为其数字转型提供了

支撑。

Synchrony正全力推进人工智能、机器学习和机器人流程自动化,以改善其客户服务、打击欺诈和自动化重复性的任务。

金融服务的客户希望在他们需要的时候能从任何计算设备上获

得他们的所有信用信息,并且所有的交易都应该是安全的。

Synchrony目前正在使用人工智能来改善其客户服务,帮助处理

和确保每天超过7400万个账户的数百万笔信用卡交易。该公司

为Gap、Lowe's和其他几家知名零售品牌管理自有品牌的信用卡。其首席信息官Carol Juel表示,该公司还在招聘更多人才,以确保自己能跟上人工智能和其他技术的发展步伐,这些技术为

其数字转型提供了支撑。

Juel说:“人工智能是我们以及合作伙伴的竞争优势。”随着人工

智能项目的激增,许多其他的首席信息官也有同样的感受。

根据研究公司Forrester Research对2,879位商业和技术领袖的调查,53%的全球数据和分析技术决策者正在实施或扩大他们对人工智能的使用,另有20%的人计划在未来12个月内实施人工智能。Forrester分析师Brandon Purcell表示,计算机视觉(22%)、语音分析(20%)、文本分析(23%)、自然语言生成(21%)和机器学习平台是企业正在使用或试验的核心人工智能工具。

进入聊天机器人的时代

Juel表示,Synchrony正在使用人工智能、机器学习( ML )和机器人流程自动化( RPA )来促进销售,改善客户的承保体验,并增强公司评估风险的能力。

Synchrony 的CTO Greg Simpson表示,其中一个人工智能工具是Sydney,它是一个智能虚拟助理,消费者可以向其询问问题,并通过手机的即时消息应用程序获得即时答案。Sydney已经被20多家零售商部署,它能够回答消费者关于开设新账户、支付选项、登录问题和奖励计划等问题的询问。Synchrony调整了Sydney的语调和语言,以匹配其合作伙伴。Simpson说,Synchrony使用了多年来从公司呼叫中心中收集的数百个话题来“训练”Sydney。

这种方法减轻了大多数公司使用的交互式语音应答( IVR )系统所

产生的摩擦,因为这些系统往往会因为冗长的菜单选项而激怒消

费者。Synchrony表示,Sydney使在线聊天量减少了50%以上。最终,Synchrony的客户服务代表将在向持卡人提供服务时使用Sydney,帮助提高Sydney的智能。

长远来看,目前尚不清楚Synchrony对Sydney的赌注将如何

发挥作用。事实证明,让消费者采用一个新的平台,更不用说在

他们使用服务的方式上进行转换,是一个很难解决的难题。Synchrony似乎完全押宝于这种方法;最终,该公司将在Sydney

中增加语音识别功能,使消费者能够通过语音查询聊天机器人。

欺诈检测和流程改进

Synchrony还在其信贷承销过程中使用机器学习技术进行欺诈

检测。以前,Synchrony通过手工来建立欺诈模型。现在,ML

系统运行的回归模型可以实时分析数百个数据点,例如电子邮件

的年龄,来电的来源以及消费者是否有抵押贷款。Synchrony

通过一系列组合来衡量这些数据,以检测潜在的非法交易。Simpson说,“ML在几秒钟内就能找出哪些因素与可能的欺诈

情况有关”。