BAT能解决银行小微的哪些大问题？(2)
第二，AI的应用优化资产定价，解决收益风险匹配问题。
金融的风险具有滞后性，对于放贷机构而言，在风险爆发之际，可能赚的是利息，损失的却将是本金。小微业务相关数据的缺失使得传统的事先风险评价难以有效进行，在激励机制设立不当的情况下，业务扩张可能意味着道德风险的急剧加大。尤其是宏观经济增长速度放缓的当下，小微企业首当其冲，风险暴露加速，资产端收益受制于合同规定以及法律上限规定具有粘性，收益风险不匹配问题将愈发突出。
人工智能的优势在于基于丰富的数据源以及多种算法预测各种潜在的风险以及各种情形对应的概率，对于小微借款者的信用评价更具有多维度性以及动态性，有效提升对于借款人的还款能力与还款意愿的预测能力与效率。例如百度金融推出的“般若”大数据风控体系，无论在风险的识别和反欺诈领域都效果凸显。
在信用领域，央行征信数据加百度数据可以将客群的风险区分度提升13%；在反欺诈领域，百度由于拥有百亿节点、五百亿边的运算能力，可以达到秒粒度图快照和秒级查询响应。诸如此类的智能风险评价体系减少了人为的主观因素，有效防范小微业务中的道德风险问题，同时提升了风险定价的实时性，对体系庞杂、层级冗繁的大型金融机构而言具有革命性的意义。
人工智能在商业银行开展信贷业务中的意义一方面在于有效的成本与风险控制，另一方面在于推动其变革传统的信贷业务理念。农业银行联姻百度打造智能银行正是题中之义。具体而言，在人工智能时代，即商业银行将有望基于前瞻性的预测主动挖掘乃至创造信贷新需求，由信贷服务的被动满足者向信贷服务的主动供给者转变，从而华丽转身为智能银行。传统商业银行在服务借款人时几乎总是等着客户主动找来，客户提交贷款申请之后，商业银行需要花费一定时间进行信贷审核，银行信贷审核的严格程度与借款人获取信贷的便捷性一般存在负向关系，过于快捷的信贷审核流程往往意味着风险把控不严。
人工智能的应用为贷款机构在强化风险把控能力的同时提高信贷获取的便捷性方面提供了可能，智能响应模型可以通过分析客户的网络搜索记录挖掘客户的潜在贷款需求，主动推介相关的贷款服务。例如，当智能机器人发现某客户近期经常搜索培训信息时，判断其存在助学贷款的需求，在客户提交贷款申请前即对客户进行初步信贷审核并进行定向信贷产品推荐。这里，贷款机构成功实现了由一个满足信贷需求的被动方向创造信贷需求的主动方的转变，正切合信贷市场由卖方市场向买方市场的转变历程。
在互联网企业和传统商业银行合作深化的未来，我们也期待这些互联网企业对于传统银行的贡献能够突破传统的助贷模式，带给传统商业银行金融产品在设计理念上根本性的变革和企业运营上持续性的优化。(责任编辑：方向)
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