华为中国政企金融业务部副总经理黄河

2019年，中国民生银行总行与华为科技有限公司(以下简称华为)关于建设科技在金融数字智能银行战略合作协议的框架下，中国民生银行信用卡中心（以下简称民生信用卡中心）和华为成立了民生信用卡-华为大数据联合创新实验室（以下简称联合创新实验室）。联创实验室旨在充分发挥各自的优势，继续专注于探索人工智能、大数据、云计算等新产品ICT技术在信用卡业务领域的应用，华为在人工智能、大数据技术积累和民生信用卡中心丰富的数据应用经验和业务场景，围绕改善客户体验、提高营销转化率、优化风险管理、降低管理成本、升级平台工具等基础研发主题，加快新技术应用研发进度，快速产生业务价值，打造行业领先的智能数据产品和服务。

一、联创实验室的研究与实践

联创实验室由民生信用卡中心、华为数据科学家、研发工程师、民生信用卡中心业务部专家共同运营。联创实验室一期规划实现两个目标：一是利用民生信用卡中心丰富的数据应用经验和业务场景，加快民生信用卡中心对先进机器学习和人工智能技术的研究和应用，更好地推动业务决策；二是创建领先的智能数据解决方案，充分释放数据价值，建设能力和平台工具赋能民生信用卡数字化转型。

在客户体验方面，联创团队探索了客户之声留言主题分类。目前，语音文本转写、客户留言、通话备注等非结构化数据已成为金融机构的重要数据资产。这些客户之声数据可以帮助金融机构更好地了解客户的关注点、客户对金融产品和服务的反馈和建议。它们是非常宝贵的资源，在帮助金融机构改进产品和服务方面具有巨大的价值。然而，传统的机器学习算法不能支持非结构化数据处理，也不足以利用和探索非结构化数据的价值。联创团队运用多种自然语言处理技术，构建了图1、图2所示的两级分类流程。该过程通过卷积神经网络(CNN)、BERT模型、Stanford Parser中文句法分析器embedding以及规则匹配等技术开发，实现了全民生活App客户留言的自动化主题分类，帮助业务部门更好地了解客户需求，为配额调整、分期付款、还款等业务提供数据参考和优化方向，实现年度智能服务超过4亿人次，进一步提高客户体验和信用卡业务收入能力。

在智能营销方面，联创团队专注于提高客户活动和转化率。移动端App它是连接客户和银行产品和服务的关键接触点，但由于客户每天都收到各种各样的接触App新闻推送，导致它看到后往往采取忽视的态度，并没有真正点击浏览。联创团队利用营销心理学深入分析用户行为，研究文案生成机制，创造性地设计了一套结构化的文案生成框架，自动生成有吸引力的推送信息，并将其命名为智能文案生成(PICK)方案(如图3所示)。

该方案应用了各种数据科学技术，如实验设计、自然语言处理、假设检验和回归分析。通过多种情况下的实际应用和测试学习，不断优化文案生成，大大改善了全民生活App点击率推送消息。目前，该计划取得了良好的效果，平均点击率提高了25%，在一些特定客户群体中，最高点击率提高了近80%，有效提高了营销活动的曝光率和营销转化率，有效提高了客户体验和业务利润。在中国信用卡市场激烈的竞争环境下，银行一直在寻找维持客户关系和寻找营销机会的有效方法。智能文案生成(PICK)该计划使民生信用卡在同行竞争中具有独特的优势。

在风险管理方面，联创团队以风险团体挖掘场景为重点。风险集团挖掘的核心问题是如何处理大量的客户关系。目前，基于图计算技术构建的关系图可用于深度数据挖掘，但常用Louvain算法只能处理数百万的节点关系，远低于信用卡客户的申请数量。联创团队通过深度优化定制Louvain算法实现了从百万级节点到千万级节点图中团体挖掘能力的突破，团体挖掘作业只能通过拖拉拉来完成。在项目实践中，挖掘1700万客户的8个相关数据只需5分钟，大大提高了算法效率。此外，集团挖掘结果可以显示在一个非常简单和清晰的网络良好的可视化和可解释性（如图4和图5所示）。

联创团队在信用卡团体申请欺诈和团体交易欺诈的场景下完成了算法论证，充分证实了Louvain该算法在信用卡场景中着陆的可能性和价值。该项目的后续结果也帮助民生信用卡中心制定了一些系统的风险防范策略，从公司层面完善了交易监控和决策体系，对监管合规具有重要的参考意义。

在平台技术方面，联创团队共同打造了机器学习算法创新平台。数字化转型是民生信用卡中心最重要的战略之一。在实现这一战略的过程中，业务线越来越信任、依赖数据和模型结果。目前，民生信用卡中心业务部门对模型解决方案的需求比过去增长了近两倍，但由于应用场景的限制，传统的商业分析软件无法满足其建模需求，主要面临以下挑战：

一是平台扩展性差，架构层面仍采用单机架构，建模运行时间长，无法处理大规模数据样本的模型培训；

二是算法和框架支持有限。传统的商业分析软件算法由制造商提供，更新周期长，数量有限，不支持行业源源不断的开源算法和框架，不能满足各种商业场景的建模需求；

三是深度学习支持能力弱，无法处理文本、语音、图像等非结构化数据；

第四，多算法框架无法集成。每次尝试使用新的算法框架，都需要建立新的系统，导致建模周期长，系统运行维护复杂。

为了解决这些问题，联创团队开发了一站式模型开发培训平台。该平台采用分布式框架和容器技术，最大限度地保证了平台的可扩展性，提供了从机器学习到深度学习算法框架的各种建模方法，基于此平台，数据科学家可以探索和研究最先进的机器学习和深度学习算法应用，缩短算法产品的迭代周期30%以上。

二、联创实验室合作成果与展望

回顾过去两年，与民生信用卡的合作也推动华为深入了解金融客户的业务和应用场景，走上了知识渊博的道路。懂行的本质是懂与行的融合。理解是指从金融机构的角度思考和发现其核心业务场景与数字技术应用的契合点；线不仅是指深度培育行业，具有识别行业关键业务场景需求的能力，也是指与金融机构和合作伙伴一起关注关键业务场景转型升级的实践，实现知识与的统一。在民生信用卡中心与华为的合作中，联创团队通过识别大数据和AI在信用卡业务场景中，验证和改进方案，然后将最终结果推向业务应用程序，实现业务价值，这只是华为的一次知识渊博的体验之旅。

2021年7月22日，联创实验室被《亚洲银行家》评为中国最佳AI创新实验室在探索数据授权业务、改进产品和服务设计、改善客户体验、提高内部运营效率等方面做出了突出贡献。双方围绕民生信用卡中心的业务场景进行应用探索和技术突破，特别是在突如其来的新冠肺炎疫情和技术突破，意义重大。

未来，华为将继续与民生信用卡中心深入合作，依托联创实验室启动联创二期研究项目。目前，我国信用卡市场已进入股票客户精细管理竞争的新阶段，联合实验室以信用卡股票客户管理为重点研究方向，有效利用新数据、新算法、新技术不断改善客户体验，在此基础上，围绕客户旅程相关场景的整个过程，不断丰富大数据和AI技术应用于营销推荐、智能风险控制、数字运营等领域，共同构建行业领先的场景数据应用解决方案，探索大数据 AI在数字化转型的驱动下。

2021年第11期《中国信用卡》

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