21世紀經濟報道記者 申俊涵 成都報道
“對國內的四千多家中小銀行來說，它們的技術實力、人才儲備相對薄弱，在數字化轉型方面并不具備優勢，我們希望通過金融科技產品為它們提供服務。”近日，新希望金融科技公司執行總裁高斌在接受21世紀經濟報道采訪時說。
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新希望金融科技公司成立于2018年，致力于為金融機構數字化轉型提供全棧式綜合解決方案。截至2023年二季度，新希望金融科技已與上海農商銀行、陜西信合等超過400家銀行建立合作關系，支持銀行自有產品、自主風控、自主放款超5000億元，為近1700余萬人實現了精準的普惠金融服務。
比如在人口3953萬人的陜西省，一家當地的銀行借助新希望金融科技提供的技術能力，其數字化產品已覆蓋接近13%的人口，且這個數字還在不斷地增長。
“對一些大行在陜西的分行、支行來說，總行給予的資源是有限的。當地銀行使用我們的產品之后，數字化能力快速提升，當地銀行使用我們的產品之后，數字化能力快速提升，可以快速具備比肩大行的服務能力，獲得更多客戶也服務更多當地市民。”高斌說。
他還談到，金融機構的數字化轉型需要體系化建設，涉及從前端獲客到后端風控、運營的方方面面。原來，很多金融機構傾向于把每一塊業務分開建設相應的系統，很難形成綜合的生產力。新希望金融科技所提供的“整車式”交付的服務模式，將更利于銀行在數字化轉型中構筑核心競爭力。
脫胎新希望集團，堅持戰略定力與自主創新
“當前的銀行平均離柜率已逾90%，全國銀行業的網點數量年均減少約1000個，數字化轉型的必要性和緊迫性進一步凸顯。”6月13日，在“未來銀行大會2023”活動上，新希望金融科技執行總裁呂文勇說。
他表示，新希望金融科技作為新希望集團在數字科技領域的重大布局，創立之初就堅定以AI技術研發與應用為核心，致力于幫助中國銀行業實現更快速、更簡單、更可持續的普惠數字化轉型。
背靠新希望集團的產業資源，為新希望金融科技的起步發展帶來一定的優勢。高斌告訴21世紀經濟報道，首先，新希望集團在銀行領域有豐富的資源和經驗，給公司的起步帶來幫助。
據了解，以現代農業與食品產業為主導的新希望集團，也是較早投資金融的中國民營企業。在過去大概30年里，新希望集團已布局銀行、證券、保險、金融科技和基金等多種金融業態。其發起并組建中國民生銀行，并且作為第一大股東發起設立中國第三家互聯網銀行新網銀行。集團在銀行領域的積淀，給新希望金科的發展帶來助力。
第二，新希望集團起家的農業板塊業務覆蓋全國各地，讓團隊有更大的視野和格局，對農村金融形成深刻理解，這在一定程度上奠定了新希望金融科技的市場發展方向。
第三，新希望集團對團隊的充分信任和授權，讓新希望金融科技的發展更有定力。高斌解釋稱，團隊的定力體現在兩方面。
一方面，團隊擯棄賣軟件的方式，選擇做服務的發展思路。傳統金融科技公司提供的是每塊業務相應的系統軟件，新希望金融科技的核心產品天翔（CROS）智慧零售平臺提供的是“整車式”交付的服務模式，綜合解決銀行獲客難、風控貴、運營弱和系統維護升級難的問題，這使得公司的客戶黏性也更高。
另一方面，團隊堅持自主創新，不是花大量資金去買軟件做系統集成，而是從一行行代碼、一個個專利入手，堅持自主研發，將核心技術掌握在自己手中。“這兩方面的企業定力，也是讓公司能夠穿越周期、邁向未來的關鍵。”高斌說。
聚焦金融垂直場景輸出AI生產力
今年以來，隨著ChatGPT的火爆出圈，各行各業愈加關注AI在垂直領域落地應用的進一步深入，新希望金融科技同樣有所行動。
在當天的活動現場，呂文勇發布了CROS as a Service的全新產品理念。公司跳出“按版本迭代”的純產品模式，將數字化營銷、數字化管理、智能化風控、數字化產品和精細化運營等能力有機融合，從提供產品到構建平臺再到CROS as a Service，將直接面向行業輸出AI生產力和服務新范式。
“CROS相當于是金融領域的大模型，在金融的復雜場景中，能夠解決數據采集、授信、營銷等一系列的難題。我們不是在跟風，而是真正在垂直領域利用AI技術解決金融場景遇到的復雜問題。”高斌說。
5年來，新希望金融科技吸納了來自全國銀行的3萬余個創意，通過200多次超大的迭代升級，14萬次以上的服務版本發布，服務400多家銀行創設了1300多個數字信貸產品，在此過程中也沉淀出“1+N“的數字普惠技術服務能力，其中“1”代表以CROS為核心的銀行數字化轉型底層操作系統，“N”則代表通過基礎能力和衍生能力解決問題的多元方式。
比如新希望金融科技自主研發的創新 AI 新品——天鏡AI視頻面簽解決方案，融合了創新的AI反欺詐技術與傳統的視頻面簽能力，集成了聲紋比對、翻拍識別、語音合成、AI質檢、智能問答、文本識別、電子簽章、人臉識別、微表情分析等多種能力，是傳統視頻面簽和數字人、多模態反欺詐、遠程銀行等新技術的有機結合。
談及AI能夠給未來銀行業發展帶來的改變，高斌表示，原來銀行可能需要20人的數據分析團隊，未來基于AI智能營銷體系，數據分析的相關工作能夠被AI所替代。同時，銀行內部的經營決策會變得更加簡單。原來銀行的管理層需要發現問題、解決問題，最終得到結果。現在可以讓AI去發現問題、給出解決方案，由管理層做出最終的決策。
