2015年、極度の貧困に苦しむ愛甲町は「地元人材」政策を打ち出し、地方経済の活性化を支援するために大学生に草の根活動に取り組むよう呼び掛けた。
その結果、葉毛さんの人生の軌道は変わりました。当時、20代の葉毛さんは高給取りの医薬品会社の仕事を思い切って辞め、故郷に戻って黄経を植える起業家としての道を歩み始め、東平村の村長選挙に立候補して見事当選した。そしてこの地域で最年少の村長になりました。
同氏が就任した当初、東平村の貧困世帯57世帯すべてが貧困から脱却できておらず、一部の農民は再び貧困に戻った。葉毛さんは、漢方薬加工工場で培った技術経験と、近年自分の土地にタデを植えた成果を頼りに、貧困問題を解決するためにタデの栽培を拡大しようと試み始めた。
2019年上半期、貧困脱却の道を歩む葉毛さんは「小満支援プログラム」に出会い、アザラシ栽培協同組合の発展と規模拡大のために自ら10万元の無利子融資を申請しただけでなく、彼は漢方薬の栽培に携わり、私が申請した村の 10 軒近くの農家にも 10,000 から 100,000 の範囲の無利子融資を申請しました。
2015年以来、葉毛氏は東平村を率いて黄京、スイカズラ、アトラクチロデス・マクロセファラ、ゴマノハグサなどの貧困緩和産業を設立し、外国技術と資金の導入を通じて産業規模を拡大し、中国の漢方薬の栽培面積を拡大した。村の面積は1500ムーを超えました。
政策 + 産業 + 金融サービスの組み合わせにより、葉毛氏は東平村の貧困緩和のためのより完全な計画を立てています。現在、東平村は55人を貧困から脱却することに成功しており、残りの貧困世帯2世帯も今年中に貧困から脱却できる見込みだ。
34歳の葉毛さんは貧困緩和の経験を振り返り、「我が国の産業発展を支えてくれた杜暁満と『小満支援計画』に感謝する」と強調した。
2019年初めに提案された民生貧困緩和プロジェクトとして、「小満市支援計画」は重慶、貴州、湖北、甘粛、陝西、四川、青海、中国など10以上の省、市、自治区で実施されている。寧夏回族自治区、村落のミクロ、小規模、ミクロを対象に「多帯・広帯」の地域農業支援方式を模索する。
半年前（2022年11月）、「金融を活用した地方創生総合推進の典型事例」に「科学技術金融が産業を支え、人材育成が活性化を促す——杜暁満氏の農業支援・農業繁栄の模索と実践」が掲載されました。サポート"。
2018年4月、Du XiaomanはBaiduから分離され、独立して運営されました。
「Financial Brain」のリリースから、人工知能の最先端技術の探求に至るまで...過去 5 年間、Du Xiaoman 氏は小規模および零細企業の発展を支援するための技術アップデートを繰り返してきました。
5年間の集中栽培を経て成果も現れ、杜暁満氏は5月8日、「2022年環境・社会・ガバナンス（ESG）報告書」を発表した。報告書によると、杜暁満氏はこれまでに1800万人以上の中小企業経営者や工業・商業自営業者に融資を行っており、2022年には5200億元以上の信用融資を中小企業・零細企業に発行する予定だという。
技術の反復の道はまだ止まっていません。
Du Xiaoman の CEO、Zhu Guang 氏は以前、ChatGPT の誕生により、「いつでもテクノロジーの力を信じることができる」という点が改めて確認されたと述べました。杜暁満関係者はまた、金融分野における大規模モデル技術の応用を積極的に検討すると述べた。
テクノロジーのビジョン: 金融をより包括的に支援する
5 年前、Du Xiaoman は Baidu Group から分離され、その後独立して運営されました。誕生当初、Du Xiaoman 氏はかつて、さらなる金融包摂への要望を実現するために、金融業界での人工知能技術の応用を促進したいと考えていました。
欲望の上に現実が重ね合わされることもあります。杜暁満氏の関係者らは、5年前に「金融をより包括的にしたい」という願望の種が蒔かれた一方で、百度の検索シーンによって杜暁満氏は小規模・零細市場の発展状況を知ることができたと回想した。
「毎日、多くの中小企業経営者がビジネスチャンスや原材料、取引先を探しており、その背景には膨大な信用融資需要がある」と前出の関係者は語る。
一方で、これは Baidu の技術的な恩恵によるものです。Baidu から生まれた Du Xiaoman Finance には、中小企業や小規模企業にサービスを提供するシナリオ、データ、テクノロジーの点で独自の利点があることは明らかです。
人工知能とビッグデータ技術を使用して、中小企業および零細企業を正確に「肖像」化し、デジタル小規模および零細金融を探索し、企業責任者の個人信用の識別に基づいて企業信用識別を重ね合わせ、情報技術を使用して分析する企業の運営能力と運営状況....
すべての技術パスの探索と拡張は、リスク管理コストを削減し、サービスの境界を拡大し、最終的には中小企業の資金調達コストを削減するという 1 つの目標を達成することを目的としています。
5年間のサービス実務を経て、Du Xiaomanは小規模および零細顧客の資金調達ニーズ、資金利用のリズム、ローン返済の特徴について徐々に理解を深め、さまざまな業界の特性を組み合わせた独占的なサービスも立ち上げました。中小企業向けの金融サービス ソリューション。
統計によると、過去 3 年間で、小規模および零細顧客にサービスを提供する Du Xiaoman の平均金利は 26% 低下しました。2023年2月5日に開始された「小規模・零細ガソリンスタンド」活動を例に挙げると、杜暁満氏は全国の中小企業・零細企業経営者に総額10億元の低利信用融資を年換算総合金利で提供した。 4.9%。
中小企業の市場規模はどれくらいですか? 現在、中国の市場主体の数は1億5,000万を超え、そのうち個人工業・商業世帯は1億を超え、膨大な数の中小・零細企業と個人工業・商業世帯がGDPの60％、80％を生み出している。雇用機会の割合は、経済と雇用の安定化の主な支えとなっています。
データによると、杜暁満聯合銀行などの金融機関は、1,800万人の中小企業経営者や個人の工業・商業世帯に融資を提供している。このうち60％以上が「従業員5人以下」の中小企業であり、中小企業・零細企業の半数は四級都市から六級都市に位置している。2022年には5,200億元以上の信用融資が中小企業や零細企業に発行される予定だ。
テクノロジーの反復: 中小企業の 3 つの主要な問題を解決する
顧客第一を堅持し、百度の人工知能技術に依存し、テクノロジーを通じて小規模および零細企業にサービスを提供する...上記のコンセプトに支えられ、Du Xiaoman のテクノロジーは、小規模企業向けの技術的道を見つけるために、過去 5 年間継続的に反復されてきました。そしてマイクロファイナンス。
小規模および零細金融テクノロジーの提供という点で、Du Xiaoman 氏の技術反復の全体的なアイデアは、人工知能、金融クラウド、ブロックチェーン、モノのインターネットの基礎となるアーキテクチャに基づいて金融脳を構築することであると理解されています。
さらに、Du Xiaoman 氏は、感情コンピューティング、関連ネットワーク、ナレッジ グラフなどのテクノロジーを使用して、認識エンジンと意思決定エンジンの操作を実行し、ビッグ データの処理能力を 1 日あたり平均 100 億回の計算に達し、インテリジェントなリスク管理を実現します。モデルは年間平均 100,000 の戦略をオンライン化します。
注目に値するのは、テキスト データと AI アルゴリズムで構築された事前トレーニング モデルを通じて、Du Xiaoman が信用報告書を 400,000 次元のリスク変数に解釈し、信用リスクを 25% 削減することができたことです。
上記の技術的な反復と探求の道は、Du Xiaoman 氏が中小企業の資金調達に関する 3 つの主要な問題を解決するのに役立っています。
中小企業にとって資金調達が難しく、費用がかかる最大の理由は、リスク管理の問題です。リスク管理の問題の背後にある本質的な理由は、中小企業や零細企業の規模が小さいこと、経営リスクが高いこと、担保が不十分であることにあります。
世界的な問題に直面する中、Du Xiaoman 氏の技術的解決策は、AutoML (自動機械学習) テクノロジーを使用して、独自の AI アルゴリズムに基づいて個人信用報告書と企業情報から 400,000 を超えるリスク指標を自動的にマイニングし、自然言語処理とグラフを使用することです。コンピューティング技術により、リスク管理モデルのランク付け能力が大幅に向上し、リスクレベルは変わらないまま、中小企業経営者の信用承認率が 20% 増加しました。
また、小規模・ミクロなリスクは急速に変化するという特性に直面しています。従来の金融機関のリスク管理モデルは数か月ごと、場合によっては 1 年ごとに更新されますが、Du Xiaoman のリスク管理モデルは毎日更新でき、毎年平均 100,000 の戦略が開始され、モデルの機能は毎日更新されます。時間ベースで監視され、モデルの効果は分ごとに監視されます。
金融テクノロジー調査アナリストは、人工知能とビッグデータモデリング技術の助けを借りて、個人信用に基づいて企業信用企業のポートレートを重ね合わせることが、リスク管理コストと安全性を考慮した効果的なソリューションであると述べた。
多くの中小企業経営者の目には、中小企業は資金調達が困難で費用がかかるだけでなく、業務プロセスの遅さや融資の遅さなど資金調達の遅さの問題にも直面している。
Du Xiaoman のソリューションは、特定のビジネスにおける顔認証、電子署名、電子契約、リモート対面署名、リモート口座開設などの非接触サービスを提供するものであり、顧客管理の面では、顧客の識別、ポジショニング、マーケティング、サービス、リスク管理の観点からは、リスク評価プロセス全体のデジタル運用により、手動による介入が削減されます。
Duxiaoman は、与信承認時間の大幅な短縮、人件費の削減、ひいては与信コストの削減などの運用の恩恵を受け、少額およびマイクロクレジットの「即時承認と即時融資」を実現できます。
人間の介入と人間の操作によるモラル ハザードに直面している杜暁満氏は、ビジネス プロセスの重要なリンクに侵入し、リスク判断の客観性を向上させ、運用リスクを軽減するために RPA (ロボット プロセス オートメーション) を推進しています。
具体的な操作面では、Du Xiaoman氏が自社開発した音声ロボットは複数回の複雑な会話を実現でき、無感覚率は99％に達し、つまり99％のユーザーは話しかけている相手が実際にロボットであることを知らないという。
現時点では、Du Xiaoman の音声ロボットはクレジット業務における反復作業の 60% 以上を代替できることがわかっており、多くの金融機関のマーケティングおよび回収業務に広く使用され、人件費を大幅に削減し、また、感情を認識する確かな能力。
2019年末、Du Xiaoman氏のインテリジェント音声ロボット、インテリジェントリスク管理などのプロジェクトは、中国人民銀行による金融テクノロジーアプリケーションパイロットの第一陣に選ばれた。さらに、杜暁満氏は北京大学光華管理学院、中国科学院オートメーション研究所、西安交通大学とも連携して人工知能の最前線研究を模索した。
Du Xiaoman AI-Lab の多くの論文がトップ国際会議 (ACM、WWW、CIKM) に選ばれました。業界関係者らは、これは自然言語処理やコンピュータービジョンといった人工知能の最前線分野における杜暁満氏の研究が国際的に認められたことを示すものだと考えている。
今後の取り組み：大規模モデル応用金融の検討
Zhu Guang 氏は、ChatGPT よりも注目に値するのは、その背後にあるテクノロジーとテクノロジー トレンドであると考えています。つまり、ChatGPTよりも重要なのは、大規模言語モデルなどの最先端技術であるGPT（Generative Pre-trained Transformer、または「生成事前学習変換モデル」）です。この「根幹技術」をベースに開発されたAI技術を文章生成分野に応用したものです。
明らかに、金融分野における大規模モデル技術の応用を積極的に模索する杜暁満氏の姿勢は非常に明確です。
リスク管理の面では、Du Xiaoman 氏は、自然言語処理とグラフ コンピューティング技術を使用して、大規模言語モデル LLM をインターネットのテキスト データと信用報告書の解釈に適用し、リスク管理モデルのランキング機能を大幅に向上させました。 、中小企業および零細企業の経営者の信用承認率は20％増加しました。
さらに、ChatGPT によって実証される意味理解能力は、Du Xiaoman が自然言語処理 (NLP) の分野で注力している方向性でもあります。
Zhu Guang 氏の見解では、金融業界はデジタル化とインテリジェンスの先駆者であり、大規模モデル技術の実装に最適な分野でもあります。大規模モデルの能力が金融業界で本来の業務を処理できるようになれば、多くの仕事に破壊的な影響を与えるでしょう。
「顧客を最もよく理解する金融サービス プラットフォームを構築し、小規模および零細顧客にとって生涯信頼される金融パートナーになる」というビジョンにおいて、Du Xiaoman のテクノロジーの更新と反復は、小規模および零細企業を継続的に支援するための無尽蔵の動機と源です。 。
しかし、伝統的な技術革新は中小企業のリスクを特定するために使用されることが多く、そのような技術は非常に穏やかです。特別な企業グループである小規模および零細企業は、技術的な識別以外にも細心の注意を払う必要があります。
したがって、Du Xiaoman は従来のリスク管理テクノロジーに加えて、温かみのある小規模でマイクロなサービスの作成にも基づいています。Du Xiaomanのインテリジェントな顧客サービスは、エモーショナルコンピューティングを使用して、ユーザーの対話テキストを理解しながら、その背後にある感情や感情を知覚し、ユーザーの返済遅延の音声の信憑性を判断できることが理解されています。より柔軟な請求期間を提供するために延長が与えられました。
さらに、Du Xiaoman 氏は、このモデルを使用して、中小企業の業界特性と過去の支払パターンを分析し、最も資金が必要になる時期を予測し、中小企業の顧客に対して一時的に金額を増額して、満たすための一時的な割り当てを与えることもできます。資本回転のニーズ。
出典: ファイナンシャル・メイフラワー