貝殼金服徐翎:AI 在居住場景中的應用

12月 21 日，由CTOA首席技術官領袖聯盟、ITShare共同發起的2019CTDC第三屆年度技術領袖頒獎盛典暨首席技術官領袖聯盟年會，在上海召開。貝殼金服受邀參加了此次活動：貝殼金服副總裁徐翎發表了《AI 在居住場景中的應用》的主題演講，貝殼金服小微企業生態CTO史海峰主持了下午的會議。

（圖為貝殼金服副總裁徐翎受邀參會）

此次會議旨在讓更多的企業負責人深入理解技術驅動是企業發展和變革的關鍵因素，同時讓更多企業一起見證技術創新如何促進企業的變革升級。在演講中，徐翎就人工智慧等技術在海量非結構化數據處理、自我優化模型建立等方面的應用進行了分享，深度解析了AI在居住領域中，如何改善和提高服務的質量和效率。

在居住服務中，信任是一個關鍵問題。徐翎認為，用戶在交易中花費越大，就越希望建立信任。而和電商不同，房產交易很難通過線上的簡單展示讓用戶產生信任。房產交易中存在各種複雜的問題，需要大量的線下溝通和專業服務。居住場景需要在獲得用戶足夠的信任的基礎上，才能提供足夠好的服務；這也意味著，服務提供者能夠足夠地了解用戶。作為專注於居住場景的金融科技服務商，貝殼金服起步於2006年成立的鏈家金融事業部，多年深耕「住」的場景，淬鍊「住」的數據，知悉「住」的痛點，與用戶建立了良好的信任。

（圖為貝殼金服副總裁徐翎在進行主題演講《AI 在居住場景中的應用》）

據徐翎介紹，AI主要包括四大因素：智能的算法、大數據、計算力以及場景。從上世紀70年代發展至今，算法和計算能力已經比較成熟，場景和數據則決定了AI所能發揮的效能究竟幾何。房產交易過程較長，充滿著海量的確定數據和非結構化數據。相對于姓名、性別、行業、家庭關係等這些確定數據，非結構化數據（如用戶的需求、想法等）更多，並且這些信息可能只是文字、照片甚至錄音。AI在處理海量非結構化數據處理、自我優化模型建立等方面，具有很大優勢，可以幫助我們把海量非結構化數據，變得可理解、可處理，進而幫助我們了解數據背後用戶的深度意願和用戶想要的服務。

基於此，居住行業中已經產生了一些沉澱和運用，如樓盤字典、房屋估價庫、VR看房等。這些應用，提高了交易過程中用戶的體驗以及交易的效率。由於房產交易時間通常為幾個月乃至超過一年，因此居住金融服務中，如果能夠判斷出何為提供金融服務的合適時間點，以及何為合適的利率、還款方式等服務內容，可以極大地提高金融服務質量。「貝殼金服希望通過AI算法優化整個模型，以智能推薦的方式為用戶提供金融服務，從而使我們的服務質量更好、用戶體驗更好。」徐翎表示。

徐翎認為，AI可以讓居住金融有更多的改善，貝殼金服藉助AI可以為用戶設計更具個性化的金融服務方案，為用戶提供其可接受、可承擔的金融服務，從而提高用戶整體生活效率。未來，貝殼金服將繼續以金融科技為驅動，結合人工智慧、場景風控技術與獨家大數據，連結數百萬家庭與主流金融機構，在房屋買賣、家裝、租賃、安居等場景中，滿足用戶各類金融需求，讓每個家庭都能享受高品質的居住生活。