人工智能+金融=颠覆性重塑金融业

新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入了新动能，并深刻改变着人们的生产生活方式，正在对金融行业进行颠覆性重塑，催生金融行业一系列产品和业务模式的创新。

人类正在走向智能时代。当前，新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入了新动能，并深刻改变着人们的生产生活方式。人工智能技术的不断发展，正在对金融行业进行颠覆性重塑，催生金融行业一系列产品和业务模式的创新。

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作为一项基础性技术变革，人工智能溢出带动性很强，能够推动传统产业实现技术革新和产品升级。在金融业数字化转型的过程中，人工智能也将发挥“头雁”带动效应，推动技术革命。

人类正在走向智能时代。当前，新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入了新动能，并深刻改变着人们的生产生活方式。

2019年被称为人工智能“大爆发”之年。人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，赋能各行各业，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。

人工智能技术的不断发展，正在对金融行业进行颠覆性重塑，催生金融行业一系列产品和业务模式的创新。

“在金融行业，无论从技术还是人才层面来看，人工智能技术在金融行业的落地与应用已具备成熟的条件。”平安银行行长特别助理蔡新发如是认为。

“头雁”带动效应凸显

业内专家认为，移动互联网、区块链、云计算、大数据等新技术应用正在日趋成熟，发挥各自优势，共同为金融行业的智能化转型升级奠定重要基础。

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从技术层面看，人工智能(AI)本质上是机器通过大量的数据训练作出智能决策的能力。基于传统的计算方式，机器只能按照预先编写的程序处理信息，一旦出现没有预设的情况，或者需要结合大量上下文的判断，机器就无能为力了。而人工智能能够赋予机器具有理解力的“大脑”，让机器能够解读文字、数据所包含的“语义”，通过自学的方式获得判断的规则。

因此，作为一项基础性技术变革，人工智能溢出带动性很强，能够推动传统产业实现技术革新和产品升级。在金融业数字化转型的过程中，人工智能也将发挥“头雁”带动效应，推动技术革命。

随着5G、大数据、区块链、人工智能、云计算等创新技术的进步，新技术与金融业务深度融合，金融服务线上化、数字化脚步不断加快，金融科技成为全球金融行业发展的引擎。当天下午，以金融科技为主题，专家还深入探讨区块链在推动传统金融行业转型升级中的重要作用，积极推动金融与科技双向融合。

人工智能发展不是一蹴而就的，需要不断迭代，产业界要充分把握技术应用规律，认识到人工智能技术的应用水平。比如运动智能产品，目前认知智能还远未成熟。 “要从客户、资金、生态三个角度入手，加强企业合作，创新商业模式。”数字化是未来银行的必然形态，人工智能将给金融领域带来诸多可能性。

在步入21世纪，网络及科技成为了首要改变人类生活模式的主要领域，而网络大数据更改革了各大市场的交易模式从智能电话到智能家居，现在乃至金融业也成为了人工智能的新趋势。人工智能技术不仅成为了全球巨头被寄予厚望的领域，在配合着区块链技术为金融业带来了新面貌。

来源：金色财经

“金融”＋“人工智能”未来能走多远？

随着云计算、大数据、人工智能等热门技术的发展，智能已经渐渐渗透到金融、家居、医疗等各个行业。而金融领域由于其海量的数据和可量化的特点，被认为是最适合应用的领域，也是人工智能落地最快的领域之一。

因为它是纯数字领域，而现实的发展也确实不负所料，目前已经有多个人工智能在金融领域的落地场景，例如智能客服、智能投顾、智能风控等等。通过更优质的服务来吸引更多的客户，降低投入成本，提高工作效率。

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智能金融如今热度正盛，正在一步一步改变着金融这个传统行业，慢慢向数字化迈进。除以上场景之外，工业界在反欺诈、大数据风控、智能信贷等真实场景中也有不少落地案例，如何将 AI 整合进金融业务中？AI 能为金融业务具体带来哪些收益？接下来智能金融相关技术演化趋势是怎样的，都是大家相对关注的热点话题，2021 年 1 月 8-9 日 QCon 全球软件开发大会（北京站）设置了“智能金融”专题，也邀请到了业内技术专家到现场演讲，分享他们各自在行业中的落地实践案例和技术原理讲解。当然还有更多热门技术话题：“人工智能驱动业务发展”、AIOps 最佳实践”、“大前端趋势”、“业务架构”等等，更多内容先让我们一睹为快吧！

1智能金融

本专场将结合金融科技场景，从用户增长跟风险智能入手，介绍工业界在反欺诈、智能风控、智能信贷等真实场景中的实际落地案例，探讨技术如何在快速变化的形势中自我进化，催生金融智能各种技术。

2人工智能驱动业务实践

本专题重点介绍人工智能在大规模业务场景（比如推荐、广告、搜索等）的实际落地案例和实践经验，启发大家思考如何将人工智能整合到业务中，了解 AI 能为业务具体带来什么收益，提升人工智能对工业界影响的认知。

3人工智能前沿技术

本专场将重点关注人工智能前沿技术发展，包括认知智能、多模态语音交互、强化学习等，将邀请国内外一线技术专家为大家分享最新技术进展和落地实践，希望可以给大家带来新的启发。

4AIOps 最佳实践

智能运维热度不减，本专题将邀请相关技术专家，分享 AIOps 最新技术进展和实践，详细解读 AIOps 技术落地，包括应用场景、业务痛点、如何破局等宝贵实践经验，并就 AIOps 的发展趋势进行探讨和展望。

5云原生技术应用

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云原生热度不减，如何少走弯路，成功实践云原生？

本专题将聚焦于云原生的实践，实践者们将分享他们在云原生演化过程中收获的经验与教训， 帮助更多的团队少走弯路，成功实践云原生。

6大数据实时计算与分析

随着业务高速发展，大数据实时计算也在不断成熟，目前该领域都有哪些最新落地实践了？

大数据计算经历了离线计算、实时计算的演进，还在不断成熟，整个生态领域也得到了很大发展。本专题主要介绍大数据实时计算和分析领域的最新趋势和最佳实践，用以为公司提供更加智能的服务。

7业务架构演进

降本增效的需求驱动下，企业如何靠架构演进赢得数字化时代的技术红利？

随着业务和产品快速发展，不管是互联网企业还是传统企业，都会发生一系列的架构演化，本专场将邀请不同行业的一线架构专家，和大家分享架构演进的成功案例，帮助企业赢得数字化时代的技术红利。

8大前端工程化

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前端工程化探索永无止境，有哪些更好的解决方案支撑业务快速发展？

为了提升研发效率、保障大规模协同等，各大厂的前端团队在工程领域不断拓展思路，本专场将为大家带来这些伴随业务形态转变、团队规模扩大和技术快速升级沉淀下来的经验和实践。

9前端新趋势

伴随着移动互联网、物联网的不断发展，用户产品形态日新月异，加上用户需求千变万化，导致近年来前端技术更迭速度越来越快。为了保证更好的用户体验，前端工程师需要持续关注新技术趋势。

10团队建设与个人成长

随着新技术的层出不穷，以及公司业务的快速发展，如何提高自身实力以及团队成长，成为了摆在所有工程师面前不可避免的难题，如何在技术实战中更快成长？在团队建设与管理中有哪些需要注意的事项？

11微服务

聚焦微服务如何助力业务发展，思考下一代微服务体系的发展方向又在哪里？

本专题挑选具有代表性的微服务落地案例，结合实际业务中的经验，讨论微服务实践中可能遇到的问题、对应的解决方案，并探讨下一代微服务体系的发展方向。

来源：腾讯网

黄奇帆：产业互联网金融是金融科技下一个“蓝海”

上证报中国证券网讯（记者 张艳芬）“在大数据、云计算、物联网、人工智能等技术赋能下，金融科技发展带来前所未有的历史机遇。未来，符合科学、契合规律的金融科技应当走什么样的发展路径？”10月25日，在第二届外滩金融峰会上，复旦大学特聘教授、重庆市原市长黄奇帆提出了这样的问题，并给出了答案：发展前景巨大的是产业互联网金融。

黄奇帆介绍说，产业互联网金融以企业为用户，以生产经营活动为场景，提供数字金融服务。由于产业价值链更复杂、链条更长，目前数字化的比例仍然很低，金融服务还远未达到面向个人端的数字金融智能化、便捷化的程度，所以，产业互联网金融是金融科技发展的下一个“蓝海”。

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在黄奇帆看来，产业互联网金融的现实意义，在于解决中小微企业融资难、融资贵的难题。他认为，数字化平台与金融机构各尽所能、各展所长，是最合理的发展模式。“在产业互联网时代，任何数字化平台的发展，不能靠简单的‘烧钱’来扩大市场占有率，也不能让客户有成本无效果、长期赔钱，这是不可持续的行为。”

他认为，合理的数字化平台，应能够通过四种渠道取得效益：

一是，通过物联网、大数据、人工智能的运筹、调度，降低产业链、供应链的物流成本；

二是，通过大数据、云计算、人工智能的应用，提高金融业务的工作效率；

三是，由于全产业链、全流程、全场景的信息传递功能，降低金融运行成本和风险；

四是，实现数字公司和金融业务的资源优化配置，产生优化红利。

来源：网易财经

潘云鹤院士：AI创未来 我国当用好人工智能“头雁”效应

经济日报-中国经济网杭州10月17日讯（记者杨秀峰） 10月16日，中国工程院院士、中国工程院原常务副院长潘云鹤院士在2020全球人工智能大会智能金融高峰论坛上表示，考察金融领域的客户服务、风险控制、精准营销、资产管理、金融监管等主要方向后可以发现，人工智能2.0在上述各领域均有非常大的渗透性，其中大数据智能更是已应用于全领域。而这仅仅是开始。随着进一步深入的创新，AI的覆盖面将越来越大。我国需要抓住当前重要的时机，突破基础研究和技术攻关，用好人工智能的“头雁”效应。

中国工程院院士潘云鹤在2020全球人工智能大会智能金融高峰论坛上发言。

潘云鹤院士表示，当今世界正从原来的二元空间进入新的三元空间；空间变化带动信息流的新变化；新的信息流会生成认知的新变化，进而推动产业与社会的新变化。互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、在线社区的兴起，数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间的交叉融合与相互作用，汇合而成了驱动人工智能走向2.0的强大的外在动力和应用需求。

在潘云鹤看来，这股浪潮席卷全球，也推动着金融行业发展到全新阶段。人工智能、大数据等新技术成为继互联网技术之后变革金融行业的全新力量。智能金融强调金融科技和人工智能的结合，人工智能、大数据、互联网、分布式技术和安全技术等关键软硬件已成为金融领域的新基础设施。

2017 年国务院印发《新一代人工智能发展规划》，不但提出了人工智能2.0 的关键理论、技术及应用场景，还明确提出要发展智能金融，建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力。2019年8月，央行印发《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》，明确了未来一段时间金融科技工作的指导思想。

时至今日，中国金融行业已从电子化、数字化跨越至智能化，形成了人工智能技术与金融业深度融合的新业态，在银行、保险等传统金融业中，技术创新正在催生智能投顾、智能风控、供应链金融、金融区块链、第三方支付、监管科技等一系列新兴领域。

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潘云鹤院士指出，金融科技成为中国可能走向并跑和领跑世界的一个重要领域，值得在人工智能时代花大力气推进。人工智能从1.0走向2.0时代出现了新的发展动向与技术机遇。人工智能技术在大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能、自主智能系统五大方向上均有金融创新的机遇。考察金融领域的客户服务、风险控制、精准营销、资产管理、金融监管等主要方向后可以发现，人工智能2.0在上述各领域均有非常大的渗透性，其中大数据智能更是已应用于全领域。而这仅仅是开始。随着进一步深入的创新，AI的覆盖面将越来越大。

新冠疫情期间，“非接触式”金融服务加速推广，智能金融技术加速发展，应用加速落地。面对人工智能、大数据、云计算等技术带来的剧烈变化，金融机构正在不断加速向技术驱动型机构转型，变革其组织、流程、运营、技术等业务，构建新形态，建立新体系。

“我认为未来十年将是我国人工智能发展的关键时期。它将催生更多的新技术、新产品、新业态、新产业、新区域，使生产生活走向智能，供需匹配趋于优化，专业分工更加精准，从而引发经济结构的重大变革。我国需要抓住当前重要的时机，突破基础研究和技术攻关，用好人工智能的“头雁”效应，勇闯'无人区'，向更高的水平创新性地发展”，潘云鹤院士表示。

来源：中国经济网

智能金融“聪明劲儿”如何体现？

从电子化、数字化时代一路走来，时至今日，中国金融行业已跨越至智能化时代，形成了人工智能技术与金融业深度融合的新业态，在银行、保险等传统金融业中，技术创新催生出了智能投顾、智能风控、供应链金融、金融区块链、第三方支付、监管科技等一系列新兴领域。“金融科技成为中国可能走向并跑和领跑世界的一个重要领域，值得在人工智能时代花大力气推进。”10月16日，在以“普惠金融智能共创”为主题的2020全球人工智能大会智能金融高峰论坛上，中国工程院原常务副院长潘云鹤表示，新冠肺炎疫情防控期间，“非接触式”金融服务加速推广，智能金融技术加速发展，应用加速落地。面对人工智能、大数据、云计算等技术带来的剧烈变化，金融机构正在不断加速向技术驱动型机构转型，变革其组织、流程、运营、技术等业务，构建新形态，建立新体系。

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而这种变革，在中国人民银行科技司原司长陈静看来，就是中国金融业在全球同行面前的“比较优势”。

这些天，不少电商围绕“双11”促销活动开始造势。而每年“双11”，每秒几万笔的网上交易和实时结算，其背后支撑力是商业银行网上银行支付结算的快速、高效与安全。难怪很多业界人士认为，我国的互联网金融服务已达到世界先进水平。

“当前，我们面临的重要问题，则是金融科技如何进一步在中国金融业的发展中发挥重要作用。”成绩之外，陈静不讳谈发展中的问题。在他看来，目前，中国金融业正在加强、加快推动人工智能的应用，主要场景包括机器学习、神经网络应用与知识图谱，其中：机器学习针对财务、交易数据进行建模，可以分析其显著特征，并利用回归分析等预测交易策略；神经网络应用与知识图谱的应用则大多在风控、征信领域；授信的决策要通过数据筛选、建模和预测打分，以此将不同的资产分类和做分别处理，借助机器学习完成传统金融企业无法做到的放贷过程中对借款人还贷能力进行实时监控，及时对后续可能无法还贷的人进行事前的干预，以减少因坏账而带来的损失；智能投顾则采用多层神经网络，实时采集所有重要的经济数据指标，不断进行深入学习，完善合适的资产分散投资策略算法，实现大批量的不同个体定制化投顾方案。为客户提供资产管理和在线投资建议与服务。

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围绕推动我国银行金融机构人工智能应用，陈静也给出了自己的建议：首先，人工智能在金融领域的应用不应全面开花，一定要与适宜的应用场景相结合；其次，金融服务竞争的实质上是面向市场的能力、成本和质量的竞争，加快金融人工智能应用必须建设与管理好云计算、分布式架构应用和大数据平台；第三，要切实加强与社会的合作，发挥市场优势；第四，要防范在人工智能应用中可能产生的风险，银行业金融机构和相关企业、科研机构等应从最初制定人工智能技术与应用战略发展规划到研发、应用的全过程都给予高度重视，真正实现人工智能持续健康地发展，更好地为我国金融和经济、社会服务。

今年以来，人民银行数字货币落地进程不断加速；60项金融科技创新监管试点在全国9个地区全面落地；国务院批复在京设立国家金融科技风险监控中心。可以说，面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求，人工智能等技术正加速金融数字化转型，为实体经济提供“精准滴灌”式金融服务，为统筹推进疫情防控和经济社会发展注入金融创新活水。

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2019年10月，杭州获批建设国家新一代人工智能创新发展试验区。一年来，杭州人工智能领域加强政策引领、夯实理论研究、突破关键技术、助力企业发展、重视融合应用，杭州人工智能产业的创新活力正在加快释放。在同盾科技联合创始人、CEO张新波看来，正是得益于杭州这片创业创新的沃土，同盾科技坚持自主创新，积极布局人工智能、大数据、云计算等高新技术领域，并以客户为核心，强化科技赋能，内建生态、外接场景，将自主研发的智能分析决策技术与服务广泛应用于智能金融、智能政务、智能城市建设等领域。截至目前，同盾的相关产品和解决方案已服务超过1万家企业客户，涵盖22大类行业、118个细分领域。

产业发展，标准先行。“随着长期不辍地在新兴科技领域的自主研发，我们推出了国产原创、自主可控、国际领先的知识联邦框架体系，并积极推动其落地应用。”据张新波介绍，这一理论体系交叉融合人工智能、大数据、密码学等前沿技术领域，有效解决数据流通中的数据割裂和数据安全问题，同时实现知识发现和归纳，有望成为我国引领全球人工智能3.0时代的重要理论基础之一。

来源：人民政协网

人工智能与金融如何彼此赋能？业界大咖这样说……

10月16日消息，作为2020全球人工智能大会的活动之一，以“普惠金融 智能共创”为主题的智能金融高峰论坛在杭州举行。

本次论坛汇聚政府、学术界及行业领军企业代表，畅谈人工智能与金融彼此赋能产生的强大效能。

潘云鹤：人工智能等新技术成为变革金融行业的新力量

论坛上，中国工程院原常务副院长潘云鹤院士表示，互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、在线社区的兴起，数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间的交叉融合与相互作用，汇合而成了驱动人工智能走向2.0的强大的外在动力和应用需求。这股浪潮席卷全球，也推动着金融行业发展到全新阶段。

潘云鹤指出，人工智能、大数据等新技术成为继互联网技术之后变革金融行业的全新力量。智能金融强调金融科技和人工智能的结合，人工智能、大数据、互联网、分布式技术和安全技术等关键软硬件已成为金融领域的新基础设施。

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陈静：人工智能等技术是未来金融创新重要的应用趋势

中国人民银行科技司原司长陈静指出，我国金融业的发展靠的是改革与创新、先进科学技术的应用。随着金融科技和数字金融的快速发展，人工智能在金融领域的应用正在不断深化。当前，机器学习、知识图谱、生物识别、服务机器人等人工智能技术在金融预测、反欺诈、授信决策、智能投顾等领域广泛应用，金融业正在加快实现网点智能化、营销智能化、运营智能化、客服智能化、风控智能化。人工智能等技术是未来金融创新重要的应用趋势和金融创新与发展的重大推动力。

陈静同时表示，人工智能技术在金融的应用一定要与适宜的应用场景相结合；要加快云计算、分布式架构应用和大数据平台建设；要加强与社会的合作，发挥市场优势；加快AI应用人才队伍，尤其是复合型人才的培养与建设；同时要防范在AI应用中产生的风险。

赵喜凯：人工智能等创新技术与传统金融业态深入融合

杭州市科学技术局局长赵喜凯在论坛发言中表示，目前杭州在人工智能领域，科研生态日趋完善，龙头企业引领发展，落地场景不断拓展，惠民项目扎实推进。

人工智能等创新技术与传统金融业态深入融合，从支付结算、智能投顾、供应链金融、智能风控，到区块链金融、云计算等领域的创新应用，提供了高效便捷、信息透明的多样化金融服务，拓展了金融服务边界，优化了金融产品特性，弥补了传统金融短板，成为服务实体经济、防控金融风险、深化金融改革的重要力量。

张新波：金融与AI加速融合使行业形成深度分工局面

同盾科技联合创始人、CEO张新波认为，人工智能等科技力量已从过去的支撑、保障的从属地位，发展成为引领、重塑的驱动力量，成为金融业重要的核心竞争力。

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张新波表示，人工智能等科技力量已从过去的支撑、保障的从属地位，发展成为引领、重塑的驱动力量，成为金融业重要的核心竞争力。另一方面，金融智能化加速推进，新技术不断被落地应用，又推动了人工智能等技术的进步，二者相辅相成相互促进。同时，金融机构进一步加强与人工智能等科技企业深入合作，智能金融领域行业深度分工的局面已经形成。

林晨：金融科技具有逆周期潜力 可更好服务实体和个人金融需求

香港大学商学院副院长、诺贝尔经济学奖提名专家林晨教授在视频演讲中表示，金融科技具有逆周期潜力，通过大数据分析可对中小微企业有更准确、深入的了解，从而更好的服务实体和个人的金融服务需求。在经济下行期，保持对中小微企业的金融服务，有助于中小微企业稳定生产、稳定就业；有助于中小微企业的雇员稳定收入、稳定需求，进而实现保持经济稳定的社会责任。

杨涛：金融新基建的重点应放在货币体系等领域

国家金融与发展实验室副主任杨涛围绕“智能时代的金融新基建”介绍说，支付系统、中央证券托管系统、证券结算系统、中央对手方、交易数据库是当前各国共识的五类金融市场基础设施。我国金融供给侧结构性改革，强调“补短板”，提高服务实体经济水平和防控金融风险能力。当前，我国金融新基建的重点应放在货币体系、支付清算体系、信用体系、技术基础与设施、金融标准化、数据治理与交易等领域。

徐志华：对互联网银行而言智能风险管理技术不是“照妖镜”

新网银行副行长兼首席风险官徐志华在演讲中表示，对于新一代互联网银行而言，智能风险管理技术不是一个“照妖镜”，必须是全生命周期管理。智能化风险管理一是要求流程自动化，所以我们必须建设一个智能风险系统；二是要求决策智能化，所以我们要建设一个智能决策模型。但是，零售信贷转型不止是建系统和模型，零售转型是一个业务综合性的系统工程，风险战略是零售风险管理的重点。

来源：新浪财经

金融行业已出现人工智能深度融合的新业态

当人工智能成为金融领域的新基建，金融与AI加速融合。近日，在2020年全球人工智能大会智能金融高峰论坛上，同盾科技联合创始人、CEO张新波在接受南都记者采访时指出，随着金融机构进一步加强与人工智能等科技企业深入合作，智能金融领域行业深度分工局面已形成。而面对数据安全、金融科技合规化监管进程加速等一系列新的市场趋势，同盾科技提出知识联邦概念，并发起成立了“知识联邦产学研联盟”，实现“数据可用不可见，知识共创可共享”。

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　　金融AI化加速，

　　深度分工局面已形成

　　当下，移动金融呈现多元化趋势，在银行、保险等传统金融业中，技术创新正在催生智能投顾、智能风险、供应链金融、消费金融、第三方支付和监管科技等一系列新兴的领域。金融云计算发展态势良好，创新能力显著提升；智能金融物联网产业生态已具雏形。今年以来，央行数字货币落地进程不断推进；60项金融科技创新监管试点在全国9个地区全面落地；国务院批复在京设立国家金融科技风险监控中心。一系列新的变化标志着我国金融智能化发展不断挺向纵深。

　　中国工程院原常务副院长潘云鹤认为，金融行业已经从电子化、数字化跨越到了智能化，形成了人工智能技术和金融业深度融合的新业态。张新波则认为，科技力量已从过去支持、保障的从属地位，发展成为引领、重塑的驱动力量，成为金融业重要的核心竞争力。在他看来，智能金融领域行业深度分工局面已形成。

　　从传统金融机构加大科技投入和智能化转型过程中已经可以总结出经验。中国人寿财险公司信息技术部总经理郭海涛指出，在很大程度上，保险科技已经成为了各家公司成败的关键，各家公司也想通过科技来铸造整个保险的护城河。他认为，保险行业是一个重数据资产的行业。上世纪90年代开始，大量的交易已经电子化和数字化，但数据在初期都沉淀在每家保险公司内部。如今，为了更大限度地唤醒这些沉睡数据的价值，保险公司开始引入一些外部数据，或与科技企业合作，共建保险云服务系统，来挖掘现有数据的价值。

　　作为一家人工智能创业公司，同盾科技能如何帮助金融机构实现智能化转型？张新波在采访中介绍称，首先可以通过人工智能技术帮助金融机构预防欺诈风险；第二部分是提供本地化的解决方案，帮助金融机构搭建完整的智能风控中台整套的体系；第三部分是给金融机构提供从业务到数据建模的整个咨询服务；此外，还能帮助金融机构去做存量客户的挖掘，提升获客效率和精准度。

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　　智能金融需精细化运作

　　目前，人工智能在金融领域的运用面临几个挑战。一方面，数据资产的重要性和个人金融信息安全都前所未有地被高度重视。对于数据安全问题，张新波向南都记者表示，“去年我们花了大概上千人把我们全站所有的数据透明化处理，到今年7月已完成了全站数据的处理。保证所有有效数据的‘可用不可见’，即便是我们自己的分析人员和运营人员，也看不到明文的数据”。

　　为解决数据安全和隐私问题，同盾科技还推出了智邦知识联邦平台。据李晓林介绍，知识联邦支持安全多方检索、安全多方计算、安全多方学习、安全多方推理等多功能技术方案。同时，同盾科技还牵头成立了知识联邦产学研联盟，将聚集跨行业的各方力量，联合开展知识联邦多层级的理论、技术、协议、标准和产业研究，构建理论研究到产业成果转化生态，探索下一代人工智能的实现路径。

　　此外，在消费金融领域，各项成本居高不下，民间借贷利率上限的调整又将借贷成本和下沉更广泛客群的矛盾凸显出来。正如中原消费金融CIO周宇所言，“消费金融公司过去几年‘普’做到了，‘惠’这块还差得很远，主要还是因为我们各项成本居高不下。如果科技的成本能够让我们拿到更多数据，让我们降低成本，我们绝对非常想把这块让利于民”。同盾科技副总裁、金融云事业部总经理李伟东也指出，这样的政策走向是倒逼现在的持牌金融机构，必须要能够更加精细化地去运营客群，还要有更好的风控技术去识别欺诈和信用风险，否则的话就挣不到钱。

来源：南方都市报

同盾科技张新波：智能金融领域行业深度分工局面已形成

面对人工智能发展和与当下的金融行业结合，张新波指出，金融智能化加速推进，新技术不断被落地应用，又推动了人工智能等技术的进步，二者相辅相成相互促进。同时，金融机构进一步加强与人工智能等科技企业深入合作，智能金融领域行业深度分工的局面已经形成。

同盾科技联合创始人、CEO张新波

目前，国家层面对人工智能发展给予大力的支持，张新波表示，在新基建和经济“双循环”新发展格局下，人工智能技术具有明显的正向溢出效应，也成为促进我国经济社会发展的重要抓手，也是当前及未来各国科技竞争的制高点。

张新波还指出金融、保险、城市治理等领域，历来是科技创新的积极支持者和领先应用者。当前，人工智能、大数据、云计算、区块链、移动互联等相关技术的迅猛发展，并与相关产业深度融合，深刻改变了行业的服务业态和发展模式。

当下，我国金融智能化发展不断挺向纵深：移动金融呈现多元化趋势；金融云计算发展态势良好，创新能力显著提升；智能金融物联网产业生态初具雏形。对此张新波解释到，人工智能等科技力量已从过去的支撑、保障的从属地位，发展成为引领、重塑的驱动力量，成为金融业重要的核心竞争力。另一方面，金融智能化加速推进，新技术不断被落地应用，又推动了人工智能等技术的进步，二者相辅相成相互促进。同时，金融机构进一步加强与人工智能等科技企业深入合作，智能金融领域行业深度分工的局面已经形成。

对于向好的发展态势，张新波表示：“面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求，人工智能等技术正加速金融数字化转型，为实体经济提供“精准滴灌”式金融服务，为统筹推进疫情防控和经济社会发展注入金融创新活水。”

去年10月，杭州获批建设国家新一代人工智能创新发展试验区，杭州的人工智能产业的创新活力正在加快释放。张新波则表示，得益于杭州这片创业创新的沃土，同盾科技坚持自主创新，积极布局人工智能、大数据、云计算等高新技术领域；并以客户为核心，强化科技赋能，内建生态、外接场景，将自主研发的智能分析决策技术与服务广泛应用于智能金融、智能政务、智能城市建设等领域。截至目前，同盾的相关产品和解决方案已服务超过一万家企业客户，涵盖22大类行业、118个细分领域。

与此同时，张新波还表示，在今年疫情期间，同盾积极践行社会责任，发挥科技的创新赋能效应，相继开发了专门用于疫情防控的智能预测系统、智能疫情回访机器人、中小微企业金融服务平台等产品，积极助力疫情防控，帮助降低社会和经济成本，为疫情防控和经济社会发展贡献力量。

据了解，随着长期不辍地在新兴科技领域的自主研发，科技创新成果在同盾不断落地。同盾推出了国产原创、自主可控、国际领先的的知识联邦框架体系，并积极推动其落地应用。这一理论体系交叉融合人工智能、大数据、密码学等前沿技术领域，有效解决数据流通中的数据割裂和数据安全问题，同时实现知识发现和归纳，有望成为我国引领全球人工智能3.0时代的重要理论基础之一。

来源：中国新闻网

金融风控数字化革命爆发，人工智能注入新动能

危与机的攻防转换，成为今年金融行业震荡向上突破的主旋律。

疫情冲击了金融机构的传统展业方式，信用风险集中爆发，重线下靠人工的获客、风控、贷后管理模式败得一塌涂地。不过，危难之中的机遇也愈发清晰，金融机构对依托人工智能、云计算在内的科技化手段认识更深一步，弥补智能化运营短板成为金融行业的共识。

业内人士透露，春节后持牌消费金融公司等金融机构向数字化转型转变。其中，一个比较明显的趋势为贷中、贷后借助人工智能决策工具处理的业务占比大幅提升，部分消费金融公司智能机器人的工作量能占到九成。

从人工智能的落地情况来看，移动支付、消费金融是人工智能最先渗透的场景之一。人工智能的三驾核心马车为数据、算法、算力，数据是人工智能从实验室走到具体服务场景的基础，而移动支付和消费金融背后丰富的应用场景，恰好为人工智能落地提供了完备的生态土壤。

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反之，金融科技领域的人工智能技术也为银行、消费金融公司、信托、保险等机构输出智能综合解决方案，优化企业的营销获客和风控流程。以萨摩耶数科为例，萨摩耶数科在人工智能领域研发的自动建模平台AUTOMAN 1.0，便可以通过模型、策略自动迭代更新，及时识别、掌控未知风险，让金融样本处理成为业务决策自动化的一环。

国务院于2017年出台《人工智能发展规划》，各地政府纷纷加大人工智能投入力度，人工智能已成为国家战略。当前，人工智能已在金融、汽车、物流等领域应用，产业各方的人工智能服务方案雏形已成，待技术更加成熟后，渗透率也会随之增加。

人工智能的目标是提升产业生产力，最大限度把一个企业从重复性的工作中解放出来。金融行业与人工智能深度融合，在降本增效的同时必然会重塑金融业，一场以智能+金融的新格局慢慢成型。

金融需要何种人工智能？

近三年来，金融科技行业风起云涌，形成了少量头部机构与众多中尾部机构并存的格局。无论是以蚂蚁集团、京东数科、360数科为代表的互联网系巨头，还是以萨摩耶数科为代表的行业领先的金融科技公司，均研发了大量的人工智能技术。

就金融机构的需求而言，在急需降低成本的市场环境中，很多机构迫切要用智能化的科技手段取代劳动密集的人工模式，将人力成本降下来。同时，为提升贷前、贷中、贷后的运营管理效率，金融机构也逐渐从粗放管理向精细化的管理方式转变。

拿风控来讲，传统金融机构一方面转型线上，缺少必要的人才、技术支撑；另一方面在面临信用风险较高的长尾客群时，缺乏用户全生命周期模型管理经验。在普惠金融趋势下，下沉客群又是金融机构受理的客群之一。

这就引申出到底什么样的人工智能与金融机构的需求匹配，或者说什么样的人工智能对于金融机构才真正有价值。

根据金融业务的实际情况，金融机构的需求逻辑主要集中在两三个方面，其一是必须合规；其二工具能够“即接即用”，减少对接成本和其他支持费用；其三工具能在短时间内让金融机构看到效果，并能为金融机构带来的价值覆盖技术服务费成本。

按照上述人工智能服务金融机构的价值导向，行业内确实有一批能为金融机构带来较大增益、推动风控运营智能化的工具。在这些人工智能解决方案中，萨摩耶数科旗下的自动建模平台——AUTOMAN 1.0可以称得上是一个典型的样本。

AUTOMAN 1.0是将人工智能应用在模型设计领域，使模型开发周期减少50%-70%，最短可在2周内完成样本建模任务，极大地缩短原始样本与经营决策的距离，实现整体降本增效。

在风控模型中，KS指标来评估模型的区分度一项核心指标，区分度越大，说明模型的风险排序能力越强。AUTOMAN 1.0在测试环境中，KS值区分度高出人工建模效果0.05个百分点。

具体到风控场景里，AUTOMAN的样本研判及处理、最优模型保存及部署、新样本预测、模型训练及调优四大功能，能通过便捷的方式直接接入金融机构的系统中，使得风控模型辨识风险的精准度更高。

值得一提的是，AUTOMAN虽然内置前沿流行算法，但用户没有知识背景也能熟练使用，这背后主要靠AUTOMAN的一键建模模式。该模式下，不需要合作机构写代码，按照说明放好样本就能训练出可部署调用的模型。另外，AUTOMAN还能自动安装所需环境依赖包，用户无需再自行设置环境。

模型调优方面，AUTOMAN内置自研究调参算法，帮助模型开发工程师使用集成工具包提升模型开发效率。 简单便捷并不意味着效果打折，AUTOMAN在效率与精度、标准化与通用性之中实现平衡，具备低成本、高精度、高效率地实现样本可视化的特点。

数据决定AI算法的精度，算法精度决定AI产品质量。萨摩耶数科从真实的金融场景入手，不断提升智能化模型的精确度，唯有精度高了才能帮助客户构建智能化的风控大脑。不只是萨摩耶数科，任何金融科技平台的人工智能解决方案都需遵循这一前提。

更新迭代是人工智能的灵魂

金融企业的人工智能需求仍存在很大增长空间，若想抢占市场份额，金融科技企业必须保持更新迭代的创新能力，时刻与金融机构的生产经营环境相适应。

目前，针对企业数字化转型推出的人工智能产品种类繁多，但在企业实施落地的过程中出现水土不服，更有甚者效率不升反降。企业应用人工智能出现负面效应，与人工智能供应商提供的产品有关，人工智能产品的实用性和特点不匹配企业的实际需求。

疫情叠加金融周期影响，传统金融机构的数字化转型紧迫性越来越强烈，尤其是在需要大量样本分析处理的风控环节。我国当前的消费金融市场相当一部分客群集中在优级、次优以下，而消费信贷产品又多以小额、分散、线上化为主，复杂的受理环境决定金融机构需要一个能不断迭代的智能风控解决方案。

针对AUTOMAN的迭代创新，萨摩耶数科人工智能团队负责人表示，目前 AUTOMAN1.5版本已经在内部测试中，而AUTOMAN2.0版本将新增回归模式。未来我们还将持续加大研发力度，持续推动人工智能在金融风控领域的应用。

另外，考虑到外部环境的波动及客群变化，后期萨摩耶数科考虑增加模型自迭代功能，实时应对外部风险的变化。同时，AUTOMAN平台将实时学习外部前沿算法及模型优化方法，加入更多插件。

人类对人工智能的想象及优化，其实早在18世纪就已开始。当时欧洲有一个堪称超越人类的Mechanical Turk（土耳其机器人），这个国际象棋游戏机器人的棋技卓尔不群，闻名欧洲与美洲，拿破仑和本杰明·富兰克林也不是其对手。机器人发明者去世后真相被揭开，这个机器人里其实藏着一个被雇来的国际象棋大师。

进入二十一世纪，亚马逊为了删除网站上重复的产品，研发了一个人机混合的Amazon Mechanical Turk（亚马逊土耳其机器人），该人工智能技术能让企业通过编程寻求遍布全球的廉价人力资源，去帮助企业做一些类似删除重复内容、音频转录等劳动密集型工作。

从土耳其机器人到亚马逊土耳其机器人，可以看出人是人工智能的核心，一切人工智能都需要经过人的指导进行反复算法训练，才能智能且高效地工作。这背后其实有一个很朴素的逻辑，人工智能的强大必须建立在人才队伍和科技投入上。

萨摩耶数科能持续更新样本模型自动化设计平台AUTOMAN ，也正是源于科研人才储备和大量的研发成本投入。萨摩耶数科创始人及核心团队来自华中科大、复旦大学等知名高校，博士、硕士学历者占比高，并且均深耕金融科技领域多年，具有丰富的科技创新实战和互联网风险管控经验。

研发技术投入方面，萨摩耶数科研发成本投入一直占公司总成本费用较高比重。除了AUTOMAN，萨摩耶数科自主研发的“猎户座”反欺诈模型、“Alpha-S”信贷审核机器人、DNA信用评分模型、“七剑”专有技术系列矩阵以及“欧拉”获客渠道监控等金融科技方案。

得益于扎实的科研投入，萨摩耶数科的金融科技解决方案得到大量金融机构的认可。截止2020年9月，萨摩耶数科已与包括商业银行、消金公司、信托公司和小贷款公司在内的近80家持牌金融机构达成合作，已累计为持牌金融机构输出了6000多万用户。

2017年，麦肯锡发布《人工智能：下一个数字前沿？》研究报告，报告采用大量企业经营的数据证实大规模采用人工智能技术将为企业带来丰厚回报，而那些未使用人工智能的传统企业正在被人工智能早期使用者远远甩在身后。

三年过去了，坚持以人工智能等金融科技手段驱动业务发展的金融机构，在融资、声誉、体量、抗周期风险能力上，保持一定的优势。传统金融机构数字化转型过程中，金融科技To B也迎来最硬核的风口。

疫情导致金融行业缺口出现，基于人工智能的智能风控科技底层应用会带领金融行业回补缺口，为金融行业的资产增长注入安全新动能，加强金融机构在展业中的风险抵御能力，实现业绩增长与资产质量齐升。

来源：艾瑞网