12月7日~8日，在汽车金融20周年之际，由汽车金融大全APP主办，以“汽车金融20年·正青春”为主题的2018（第三届）中国汽车金融行业北京峰会在伯豪瑞廷酒店隆重举办。
来自主机厂、银行、VC机构、汽车金融公司、融资租赁公司、担保公司和SP等各领域的高管和行业人士汇聚于此，围绕汽车金融的资金、车源、客户、科技，回顾过去、审视当下、研判未来。
会上，思图场景CEO张璐做了“人工智能助力汽车金融高效运营”的主题演讲。
以下是具体的演讲实录：
张璐：大家好，我是思图场景的张璐，今天在座有很多老朋友，也有很多新朋友，非常高兴跟大家一起分享近期在汽车金融领域的一些新成果。按照惯例需要大概介绍一下我们，我们公司的名字叫做思图场景，就是思考图像在场景之下的应用。从名字就能知道，我们是一家做计算机的视觉公司。我之前一直在银行工作，有过十多年的工作经验，所以我们更多是在把计算机视觉应用于解决金融场景里面的问题，近来两年我们最主要就是扎根在汽车金融里面。我们还是一家比较年轻的公司，公司成立了大概两年左右的时间，虽然只有两年时间，但是还是取得了比较多的成绩，这些成绩都是归功于有很多大神级研发团队。公司研发团队很年轻，但是大多都来自于全球人工智能第一的*耐基卡**梅隆大学、清华等一些院校。
我们短短两年取得了很多成绩，一方面我的队伍非常年轻，而且能力很高。同时我的股东依图科技，这个公司大家都比较了解，它现在是计算机视觉领域里面的一个大独角兽，据说现在估值达到200亿左右。近两年时间我们取得很多成绩，其中有两项成绩重点跟大家分享一下。
第一是左边的图，这是全球最权威的一个人脸识别比赛，工业界黄金标准比赛。在2017年的时候我们是首次替中国拿到了第一名，最近的比赛结果现在咱们中国团队已经在整个前十里面几乎霸屏了，前十里面有6家是中国的公司，包括大家都熟悉的依图、商汤、Face++都在里面。第一名是我们，这是人脸识别方面取得的成就。
除了人脸识别以外，我们在今年全球非常权威的表情大赛里面也获得冠军，这是我们自己的算法团队取得的冠军。这个冠军相当于我们在让计算机看懂人、读懂人的行为上面又往前扩大了一大步。因为我们这样的世界级算法，所以我们的神瞳机器人现在的能力越来越高，在越来越多的场景之下它可以替代人去做可以看懂文件、看懂视频、做各种信息见证的能力，并且具备很强自我学习的能力，我们只需要比较小的样本就能让它的整个识别能力提高很多。后面的很多场景都是基于神瞳机器人形成的。
刚才讲了AI能力，光有技术解决不了具体金融场景的问题没有价值，重要的是看技术如何在场景里面很好落地。我们在汽车金融领域推出一些比较接地气的产品，提到产品能解决什么问题之前跟大家分享两个故事。第一个故事就是左边的这张图，大概一个月前听到汽车金融领域的一个朋友跟我讲起来的。当时是朋友的公司因为资方的要求上了一个新的系统，前端系统。而这个前端系统非常不好用，卡顿的厉害，总是闪退，有各种各样的Bug。因为这个系统非常不好用，当时他们的金融专员、渠道经理，甚至每天开机的时候先拜一拜这个系统，这就是当时他们拜这个系统的照片，我这有视频，是两个女生对着这个系统放了金元宝高箱在这个地方拜，他们还有男区域经理直接跪下拜这个系统。系统上线以后第一个月业务量就下滑30%，这个数据当时我听了非常惊讶，一个系统上线让前端工作人员的工作难度增加很多，居然让它第一个月的业务量下滑30%，可见前端业务系统好用不好用对业务量有很大差异。
第二个故事是我们的一个客户，我们的客户在8月份使用了我们的图像平台的系统，系统能够秒级应用很多能力，对于很多应用系统里头的文件各种各样的视频快速处理，因此助力了整个自动审批系统快速上线。这是我的客户非常开心在朋友圈里发出来，现在审批系统已经达到了秒批。同时他还给我反馈了一个让我非常惊讶的信息，告诉我用了你们的系统，不光效率提升很多，还有我的新增逾期率下降。当时我听完很奇怪，我的系统虽然反欺诈我们也有很多产品，但是我的这个系统更多的是提高它运营效率、节省简单重复人力，为什么让它的不良新增逾期也下降了呢？这位老总很开心跟我说，因为你们的系统节省了很多人力，我们国有企业不能开人，我节省的人力用来做更有技术含量的反欺诈风控方面的审批，所以我的新增逾期率也下降了。
听完当然非常开心，这就是两个故事的对比来看，一个系统对一个公司会产生什么样的影响。汽车金融现在在前端和后端都有一些业务痛点，现在在汽车金融里面，我们大多数在前端收集资料的时候都是由金融专员或者渠道经理把客户的资料先去复印、扫描，进到系统里面，然后再到PC端一个一个上传，这样上传效率很低，而且有什么问题，重新返回来的时候还得再重新走一遍。当然，当大家已经很习惯这种方式的时候，也不会觉得很困难，因为他们已经习惯了。但是当有更好用的系统出来的时候，作为一个4S店的金融专员，有着四到五家金融公司同时在抢这个业务，你们觉得他会把这个可选择的业务切给谁家呢？大家心里是有答案的。
除了前端人员体验比较差，再有就是后端人员工作量很大，工作人员工作量大就意味着运营效率低，而运营效率低意味着我们很难做到秒批，但是现在是否能*速放快款**，也决定了我们是否能留得住在这里*款贷**的客户。所以这些业务系统好像刚才我们点融李晶总所说的，金融科技是很好地把金融和行业融合在一起，融合得不够好就会损失很多的业务。
我们把传统的业务流程和现在人工智能化的流程做了一个对比，左边传统的业务流程是属于客户提交材料的时候，前端的金融专员把所有的材料一块都扫描，一块传到了影像系统里面。后端审核人员再逐一慢慢审核，审核完了不符合要求再退回去，我们这边有比较多的统计数据，如果前端的系统给金融专员用的，大概退回的比例在20%左右。现在好多公司做给C端的APP，如果是给C端客户用的，它的比例超过50%，不知道大家现在开始做了没有，但是如果你们在做C端的系统是需要特别关注的。
如果是用了AI化的作业模式，就完全不需要像我们传统的方式，而是可以通过前端资料采集的时候，随时对不符合要求的材料退回去。这个地方我们做了一个简单的视频，方便大家更好的理解。这是神瞳智能图像平台，它的能量很大，我们可以一次性录入几十上百张的文件资料，通过快速处理能够对资料中哪些符合要求、哪些不符合要求快速过滤。比如像这张很模糊的立刻就会返回到前端金融专员，告诉他这个地方应该换。还有包括像重点字段未填写的也会及时发现，马上返回来。这些都是实时的，并不是你要把所有的材料到了后端才完成。
在所有的材料符合要求以后，我们会快速分类。分类了以后，每一个文件、每一个证件都有很多不同的审核点，比如说像身份证，最重要的是先确定这个证件是真的还是假的，我们通过图像识别的方式判断真假，再把里面的重点字段提取出来。像驾驶证属于汽车金融领域非常重要的文件，我们先识别它是真假再做判断。做完判断以后再把里面的重点字段提取出来。除了证件，每一笔汽车金融还会有很多的文件，这些文件我们先要识别到底是什么样的文件，看这个文件照歪了，首先把它自动校正，自动校正以后会把里面重点需要识别的字段都列举出来，除了字段要跟其他的文件做逻辑匹配，还有包括签字的地方是否都已经签了，所有必填的字段是否都已经填了。这些都是通过我们神瞳机器人实时反馈。比如像重点字段没填写，如果是必填项当场就会返回去。还有像合影，可以快速识别里面的两个人，一个是金融专员叫什么名字，另外客户人脸跟身份证是否是同一个人。
所以对于前端金融专员做的很多事情，神瞳机器人都替他做了。整个作业逻辑就是这样一张图，首先在图像输入环节我们会自动检测，不符合要求马上自动退回，这样到后期全部审核完的时候全部打回去，影响效率。都符合要求以后先自动分类，分类完成了对里面重点证件去确认是真的还是假的，我们不需要后台的数据，只需要看这个图像文件本身。
再有，每一个文件需要的点不一样，把它切出来，同时用我们人工智能做审核，包括这里面的信息跟其他的信息逻辑是否一致，并且是否完备，还有是否签名，这些都会完成。同时还会把相关的重点字段一块OCR出来。要达到这样的能力，我们对不同的文件只需要很小的样本，每一类文件只需要500张样本就可以完成达到刚才的能力。而且我们现在能实现的就是分类和通用OCR的能力已经超出了百度，目前用我们的产品做出来的识别准确率达到了99.5%，而百度的公开算法现在是88%。但是当然并不是我比百度强，大家千万不要传出去，而是说百度的算法是一个通用场景的算法，我这个是专门针对我们金融场景A4纸和各种证件做的算法，我的精确性更强，所以我们的准确率才会更高。
证件系统的适用场景很多，包括我们在B端的证件系统和C端的证件系统。另外虽然不改变现在的前端系统，但是改变现在后台需要大量的人工录入工作。同时还有像ABS中的资产质量分析，因为有大量的*款贷**文件是很难做审核判断的，我们这个平台可以一块帮助完成。刚才除了介绍智能图像平台，再介绍一下视频面签，因为现在是监管和资方所提出的要求，我们视频面签的产品对几个主要的场景都已经做出来了，除了在前端视频面签以外，包括后面用人工智能质检，这也是一个成熟的能力，并且在业界是非常大的汽车金融公司在使用。但是人工智能不能达到100%，所以会需要配备一些人力，我们也可以一并提供形成一个完整的解决方案。
用视频简单演示一下视频面签的系统。整个产品体系都叫神瞳，这是在APP端先输入用户名登录，之后看到不同用户当前的办理状态。至于这个里面的菜单是各家公司的流程都不一样，所以我们只是把它截取出来了一个特别简单的流程放在这里，因为今天时间很有限。先把身份证上传，跟公安后台信息做了比对，再确定这个人是真实的到了现场，而不是只拿了一个证件出来。同时，有的公司还会要求有短信验证，进一步确定这个人的身份。在预审核阶段完成了以后就开始进件申报，把刚才的神瞳图像平台跟智能面签完美结合在一起，相当于视频面签里面把平台功能一块加上了。对不符合要求的文件马上有提示，看是否还需要重新上传和填写。
在确定所有的文件都符合要求以后，就会进入下一步，视频面签环节，视频面签大家看起来整个前端非常简单，似乎没有太多的功能，但是实际上我们是把很多人工智能功能嵌入到里面，并且在后端审核也用了很多，比如当整个签署过程中如果人脸不在镜头里就会马上做提示。同时大家看到刚才的动作，先是客户做了签字动作，接着把合同举起来，我们用了AI来做就是在他签字的过程中实时通过人体的姿态识别来确认是谁做了签字的动作。有的公司会要求自己的渠道或者金融专员必须要在旁边见证，连着旁边是谁在做的见证也一块能实时识别出来。同时我们拿了世界冠军的表情识别应用场景也非常多，我们还在研发对于在整个信贷环节里面的欺诈行为分析，这些是未来可以加入的功能。同时还有眼球追踪，可能大家看着觉得不太清楚怎么回事。眼球追踪的红点相当于计算机捕捉人的眼睛，看见它现在聚焦在哪里，现在是在用眼神控制着计算机界面上下滑动，都是用眼神来控制的。我们下一步会把眼神追踪放在视频自助面签里面，当眼睛总是盯着某一个点在看，其实就意味着他可能在看答案，所以这些都是属于用智能方式来辅助我们做业务和反欺诈。
视频面签有很多功能模块，大家可以根据自己的业务不同环节做选择。包括前端的系统，我们现在APP已经有成型的了，也可以用SDK的方式，同时可以把图像平台整合在一起，后端的影像系统、AI质检系统，或者AI质检之外还向配人工，我们还有合作的BPU团队一起完成质检，这是完成的质检服务。
身份核验是大家比较常用的产品，最主要的一个活体检测确认客户现在是现场做的客户，而不是远程通过照片或者视频，再有人脸的1：1比对，最后跟公安后台信息比对。我们的产品现在在银行、汽车金融为非常多的客户做服务，每年有5000万笔的身份核验在我们这里通过，10亿笔的人脸比对，这是我们现在在运营的业务量。同时现在的金融机构客户已经达到140多家。
这是我们现在所服务的客户列表，在汽车金融里面持牌机构已经有一半都已经是我们的客户。我的演讲就到这里，重点就是跟大家推荐了我们的一个进件系统，如果大家感兴趣可以到外面的展台跟公司的员工联系。好，谢谢大家。