金融业是高度数据化的行业，是人工智能和云计算等数据驱动技术的最好应用场景之一。AI+金融，会带来什么？
金融AI企业索信达控股有限公司（03680.HK）高级副总裁曹新建日前表示，人工智能可用于多个智能化的场景营销中，如预测银行客户是否会流失、判断是否有贷款需求及客户资产能否提升等，索信达曾用AI预测用户流失为某银行挽回了18.6亿元。
索信达控股于2004年在深圳特区成立，主要为中国各大银行、保险、证券等金融机构开发及交付大数据和人工智能解决方案及专业咨询服务。2019年12月，索信达控股在香港上市，被誉为“港股市场金融AI第一股”。
曹新建
以预测银行客户流失为例，曹新建介绍，索信达根据银行过去的流失客户数据，通过AI算法模型识别出流失用户的特点，“比如3个月没有登录手机银行、资产突然掉到只有十几元等。我们通过AI模型把这一类客户识别出来之后，再把全样本套进来，预测出下个月哪个用户可能会流失。”
银行拿到可能流失的用户名单后可采取措施挽留客户。曹新建表示，索信达曾用AI预测用户流失为某银行挽回了18.6亿元。
在为客户推荐产品时，曹新建举例，假如银行有10万人的名单需要做营销，但只能发送5万条短信，那么究竟应该把这些短信发送给哪些客户？
“如果发给某个客户的成功概率是80%，发给另一个客户的成功概率是60%，那肯定会发给前者。如果发给另一个客户的概率是70%，但他买高端理财带来的收益更高，最后策略怎么定？”曹新建表示，这就是一个优化问题，可以运用AI算法解决。
索信达基于AI技术开发的客户微细分产品可以将结构化数据进行合理的图像化，并运用深度学习算法挖掘反映客户资产偏好的深层特征，从而提升银行现有各模型的准确性，并通过客户在不同图像状态之间的转移概率预判客户资产配置的发展趋势，为一线客户经理提供覆盖全客户的营销方向。
通过客户微细分将银行客群区分得更细，甚至可以细分出上千个客群，数据处理效率提高400倍。这催生了两大应用场景，曹新建表示，一是针对不同类型的客群制定不同营销策略，从而实现精细化的客户经营；二是将客户的这一特征结果作为其他模型的特征带入模型中，提升客户流失预警等模型的精准度，在实际应用场景中模型准确率可提高20%-40%。
据索信达介绍，去年以来其持续推进AI创新研究与产品体系建设，研发投入同比增加141% ，加强对机器学习、自然语言处理、知识图谱等人工智能技术的投入。索信达首席执行官吴辅世表示，目前索信达已实现AI模型工厂系列包括客户微细分在内7款产品的研发布局。
面对金融行业数字化转型的需求，在产品研发上，吴辅世表示，接下来索信达将强化基础研究，深化产品应用，探索联合研发及SaaS化。持续加大创新与产品投入，完成产品体系布局及市场推广，在基础数据平台、AI应用及管理平台、精准营销平台方面不断升级迭代，以满足客户不断变化的需求和行业不断提高的标准。
目前索信达已与国内80%的头部银行合作，并拓展城商行、农商行、证券、保险及金控领域。吴辅世表示，接下来索信达在市场拓展战略上要力争实现头部金融机构全部覆盖，同时加速拓展中小金融机构。一是深耕细作大行，纵横双向发展，主打高价值服务，发展创新型服务；二是开疆辟地中小金融机构，帮助中小金融机构的数字化转型场景落地。
