“对国内的四千多家中小银行来说，它们的技术实力、人才储备相对薄弱，在数字化转型方面并不具备优势，我们希望通过金融科技产品为它们提供服务。”近日，新希望金融科技公司执行总裁高斌在接受21世纪经济报道采访时说。
新希望金融科技公司成立于2018年，致力于为金融机构数字化转型提供全栈式综合解决方案。截至2023年二季度，新希望金融科技已与上海农商银行、陕西信合等超过400家银行建立合作关系，支持银行自有产品、自主风控、自主放款超5000亿元，为近1700余万人实现了精准的普惠金融服务。
比如在人口3953万人的陕西省，一家当地的银行借助新希望金融科技提供的技术能力，其数字化产品已覆盖接近13%的人口，且这个数字还在不断地增长。
“对一些大行在陕西的分行、支行来说，总行给予的资源是有限的。当地银行使用我们的产品之后，数字化能力快速提升，当地银行使用我们的产品之后，数字化能力快速提升，可以快速具备比肩大行的服务能力，获得更多客户也服务更多当地市民。”高斌说。
他还谈到，金融机构的数字化转型需要体系化建设，涉及从前端获客到后端风控、运营的方方面面。原来，很多金融机构倾向于把每一块业务分开建设相应的系统，很难形成综合的生产力。新希望金融科技所提供的“整车式”交付的服务模式，将更利于银行在数字化转型中构筑核心竞争力。
脱胎新希望集团，坚持战略定力与自主创新
“当前的银行平均离柜率已逾90%，全国银行业的网点数量年均减少约1000个，数字化转型的必要性和紧迫性进一步凸显。”6月13日，在“未来银行大会2023”活动上，新希望金融科技执行总裁吕文勇说。
他表示，新希望金融科技作为新希望集团在数字科技领域的重大布局，创立之初就坚定以AI技术研发与应用为核心，致力于帮助中国银行业实现更快速、更简单、更可持续的普惠数字化转型。
背靠新希望集团的产业资源，为新希望金融科技的起步发展带来一定的优势。高斌告诉21世纪经济报道，首先，新希望集团在银行领域有丰富的资源和经验，给公司的起步带来帮助。
据了解，以现代农业与食品产业为主导的新希望集团，也是较早投资金融的中国民营企业。在过去大概30年里，新希望集团已布局银行、证券、保险、金融科技和基金等多种金融业态。其发起并组建中国民生银行，并且作为第一大股东发起设立中国第三家互联网银行新网银行。集团在银行领域的积淀，给新希望金科的发展带来助力。
第二，新希望集团起家的农业板块业务覆盖全国各地，让团队有更大的视野和格局，对农村金融形成深刻理解，这在一定程度上奠定了新希望金融科技的市场发展方向。
第三，新希望集团对团队的充分信任和授权，让新希望金融科技的发展更有定力。高斌解释称，团队的定力体现在两方面。
一方面，团队摈弃卖软件的方式，选择做服务的发展思路。传统金融科技公司提供的是每块业务相应的系统软件，新希望金融科技的核心产品天翔智慧零售平台提供的是“整车式”交付的服务模式，综合解决银行获客难、风控贵、运营弱和系统维护升级难的问题，这使得公司的客户黏性也更高。
另一方面，团队坚持自主创新，不是花大量资金去买软件做系统集成，而是从一行行代码、一个个专利入手，坚持自主研发，将核心技术掌握在自己手中。“这两方面的企业定力，也是让公司能够穿越周期、迈向未来的关键。”高斌说。
聚焦金融垂直场景输出AI生产力
今年以来，随着ChatGPT的火爆出圈，各行各业愈加关注AI在垂直领域落地应用的进一步深入，新希望金融科技同样有所行动。
在当天的活动现场，吕文勇发布了CROS as a Service的全新产品理念。公司跳出“按版本迭代”的纯产品模式，将数字化营销、数字化管理、智能化风控、数字化产品和精细化运营等能力有机融合，从提供产品到构建平台再到CROS as a Service，将直接面向行业输出AI生产力和服务新范式。
“CROS相当于是金融领域的大模型，在金融的复杂场景中，能够解决数据采集、授信、营销等一系列的难题。我们不是在跟风，而是真正在垂直领域利用AI技术解决金融场景遇到的复杂问题。”高斌说。
5年来，新希望金融科技吸纳了来自全国银行的3万余个创意，通过200多次超大的迭代升级，14万次以上的服务版本发布，服务400多家银行创设了1300多个数字信贷产品，在此过程中也沉淀出“1+N“的数字普惠技术服务能力，其中“1”代表以CROS为核心的银行数字化转型底层操作系统，“N”则代表通过基础能力和衍生能力解决问题的多元方式。
比如新希望金融科技自主研发的创新 AI 新品——天镜AI视频面签解决方案，融合了创新的AI反欺诈技术与传统的视频面签能力，集成了声纹比对、翻拍识别、语音合成、AI质检、智能问答、文本识别、电子签章、人脸识别、微表情分析等多种能力，是传统视频面签和数字人、多模态反欺诈、远程银行等新技术的有机结合。
谈及AI能够给未来银行业发展带来的改变，高斌表示，原来银行可能需要20人的数据分析团队，未来基于AI智能营销体系，数据分析的相关工作能够被AI所替代。同时，银行内部的经营决策会变得更加简单。原来银行的管理层需要发现问题、解决问题，最终得到结果。现在可以让AI去发现问题、给出解决方案，由管理层做出最终的决策。
[责任编辑：安远]
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