越南公司MoMo的超級應(yīng)用通過 NVIDIA DGX 系統(tǒng)進行訓練和批量處理

對于年輕一代來說，紙質(zhì)賬單、借據(jù)乃至現(xiàn)金都可能已經(jīng)成為了歷史。只需要智能手機在手，他們就能在網(wǎng)上獲得大部分金融服務(wù)。

金融科技公司正在競相開發(fā) AI，分析公司采集的大量數(shù)據(jù)，以提供更好的客戶服務(wù)并改善后臺操作。

總部位于越南的金融科技公司 MoMo 開發(fā)了能夠?qū)⒅Ц逗徒鹑诮灰滋幚砉δ苷显讵毩⒃诰€商務(wù)平臺的超級應(yīng)用。憑借其便利性，這個一站式移動平臺已經(jīng)吸引了超過 3000 萬越南用戶。

為了提高該平臺聊天機器人、“認識你的客戶”（eKYC）系統(tǒng)和推薦引擎的效率，MoMo 使用在 Google Cloud 中運行的 NVIDIA GPU，GPU 通過 NVIDIA DGX 系統(tǒng)進行訓練和批量處理。

在短短幾個月的時間里，MoMo 取得了令人驚艷的成果，它大幅加速了更加穩(wěn)健且易于拓展的解決方案的開發(fā)。相比 CPU，使用 NVIDIA GPU 進行 eKYC 推理任務(wù)的速度提高了 10 倍。MoMo 還使用 TensorRT 將 MoMo 刷臉支付服務(wù)的訓練和推理時間減少了 10 倍。

AI 提供另一角度

MoMo 數(shù)據(jù)科學總監(jiān) Tuan Trinh 表示公司使用 AI 以不同的角度開展業(yè)務(wù)。其中一個項目需要處理大量數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為計算機視覺資料或圖表，分析它們能夠改進應(yīng)用中用戶之間的連接。

MoMo 開發(fā)了自己的 AI 算法，這套算法以超過 10 億個數(shù)據(jù)點為參考，向客戶推薦更多的服務(wù)和產(chǎn)品，幫助公司與用戶群保持溝通，進而增加互動和轉(zhuǎn)化率。

該公司還在其超級應(yīng)用程序的主屏幕上增加了推薦框，通過 AI 為客戶提供有用的建議并保持互動，顯著提高了點擊率。

MoMo 表示，借助 AI，他們可以評估過去一到兩個月內(nèi) 1000 萬活躍用戶的習慣以訓練預測模型。此外， NVIDIA Triton 推理服務(wù)器幫助統(tǒng)一了推薦引擎的服務(wù)流程，顯著減少了在生產(chǎn)環(huán)境中部署 AI 應(yīng)用的工作量。TensorRT 還使 MoMo 的支付服務(wù) AI 模型推理性能提升了 3 倍，提高了客戶體驗質(zhì)量。

聊天機器人推進對話

通過使用 AI 聊天機器人，MoMo 的超級應(yīng)用將能夠在適應(yīng)及接觸用戶時，加速擴大規(guī)模。聊天機器人服務(wù)在移動設(shè)備應(yīng)用上的效果尤其顯著，比起打電話給客服，年輕用戶更喜歡使用聊天機器人，因此這項服務(wù)往往受到年輕用戶的歡迎。

聊天機器人用戶能夠在單個界面查詢產(chǎn)品，并在購買前獲得評估所需的支持，這對于像 MoMo 這樣的一站式超級應(yīng)用來說至關(guān)重要。

MoMo 表示，聊天機器人還能有效地進行追加銷售或向客戶推薦額外的服務(wù)。結(jié)合機器學習，聊天機器人還可以對不同產(chǎn)品或服務(wù)的目標受眾進行分類，以提供量身定制的應(yīng)用體驗。

AI 聊天機器人的另一優(yōu)點是能夠讓 MoMo 的客服團隊騰出手來處理其他重要任務(wù)。

更準確的信用評分

MoMo 3000 多萬用戶的歷史信用記錄數(shù)據(jù)可以通過 AI 算法應(yīng)用于金融服務(wù)風控模型。MoMo 已將信用評分應(yīng)用于其超級應(yīng)用內(nèi)的借貸服務(wù)。該公司并不完全依靠傳統(tǒng)的深度學習來處理相對簡單的任務(wù)，因此 MoMo 的開發(fā)團隊能夠以更短的處理時間實現(xiàn)更高的準確性。

MoMo 應(yīng)用可以在不到 2 秒內(nèi)作出貸款決定，并且能夠通過更準確的 AI 預測減少高風險的貸款目標。這將幫助客戶避免承擔過多的債務(wù)，同時避免 MoMo 錯過潛在的收入。

AI 能夠處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此它能夠納入傳統(tǒng)信用評分以外的信息，比如客戶是把錢花在必需品上還是奢侈品上，以更準確地評估貸款風險。

AI 在金融科技領(lǐng)域的未來潛力

隨著金融科技公司越來越多地將 AI 應(yīng)用于其海量數(shù)據(jù)存儲，MoMo 團隊預測，該行業(yè)將需要評估如何保證用戶數(shù)據(jù)安全，否則客戶忠誠度將會越來越低。在證明了圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模型能夠大幅改進公司的運營后，MoMo 計劃擴大對它們的使用。

MoMo 團隊還認為 AI 有朝一日將淘汰信用評分。AI 能夠根據(jù)更廣泛的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)做出決策，因此可以通過考慮信用評分以外的風險來確定貸款審批結(jié)果。這將有助于為 MoMo 這樣的金融科技應(yīng)用開辟潛在用戶群，覆蓋服務(wù)匱乏和缺乏銀行服務(wù)的人群。此類人群可能沒有信用分數(shù)，更不用說“良好”的信用分數(shù)。

約有四分之一的美國成年人是難以獲得貸款或信用卡的“缺乏銀行服務(wù)者”；超過一半的非洲人口是完全沒有銀行賬戶或信用分數(shù)的“信用隱形人”。MoMo 認為 AI 可以向這些人群提供銀行服務(wù)，為金融科技應(yīng)用開辟新的用戶群。