百融雲創：以人工智慧為抓手 共建金融數字化未來

　　當前，在新一輪科技革命和産業革命的背景下，金融科技快速迭代，為金融發展提供了源源不斷的創新活力。正如央行《金融科技(FinTech)發展規劃(2019-2021)》所指出的，堅持創新驅動發展，加快金融科技戰略部署與安全應用，已成為深化金融供給側結構性改革、增強金融服務實體經濟能力、打好防範化解金融風險攻堅戰的內在需要和重要選擇。

　　隨著我國進入“十四五”歷史發展新階段，進一步“提升金融科技水準，增強金融普惠性”將是未來我國金融改革的重要內容和發展方向。其中，人工智慧(AI)作為當前應用最為廣泛的金融科技核心技術，在精準行銷、風險管理等方面已經顯露出重要價值，將驅動更多的投資和研究進入賽道，從而加速金融機構的數字化轉型升級。

　　AI無處不在：人工智慧深度滲透金融業

　　人工智慧技術發展至今，已經成為新一輪産業變革的核心驅動力，正對世界經濟、社會進步和人類生活産生深刻的影響。當前，我國人工智慧産業進入加速發展階段。據市場分析機構IDC發佈的報告預測，到2024年，中國人工智慧市場規模將達到127.5億美金，2018-2024年複合增長率達39.0%。

　　人工智慧市場規模的快速增長得益於其應用領域的不斷開拓。特別是在金融行業，隨著深度學習、機器視覺、自然語言處理、指紋識別等人工智慧核心技術逐步應用於産品開發、行銷、風控以及客戶服務等核心流程，人工智慧已經深度滲透到銀行、證券、保險、資管等各個金融業態。

　　業內人士表示，金融是人工智慧最現實的落地場景之一。一方面，金融領域天然的數據屬性與智慧化需求為人工智慧的應用提供了基礎，在政策引導和資本推動下，金融機構著力加快運用人工智慧等金融科技手段進行數字化變革已是大勢所趨。另一方面，伴隨著新冠肺炎疫情在全球的持續蔓延，更是催化了金融機構加速線上展業的步伐。“無接觸式”金融服務充分發揮技術和數據驅動業務的優勢，為客戶提供高效、便捷、安全的金融服務被寄予厚望。

　　近年來，無論是國有商業銀行、保險公司等銀行保險機構，信託、金融租賃、消費金融等非銀金融機構，抑或是天生具備科技基因的金融科技公司，都在加大對人工智慧、大數據等前沿科技的投入力度，推動自身業務數字化、智慧化轉型。

　　以金融科技公司百融雲創為例，早在2018年成立了行業首家人工智慧金融實驗室，進行新式演算法與應用研究，通過“數據+算力+演算法+場景”的疊加效應，在計算語音、自然語言處理、知識圖譜等各技術領域中深入實踐。如今，百融雲創人工智慧金融實驗室自主研發的智慧語音外呼機器人、自動機器學習平臺、人臉識別等創新技術落地應用在獲客、風控等不同場景，極大提升了金融精準服務能力。

　　據了解，依託強大的AI大數據分析能力和敏捷的産品開發能力，百融雲創在中國已經累計為逾4200家金融服務供應商客戶提供服務，成為國內最大的獨立金融大數據分析解決方案提供商。

　　轉型升級關鍵：以AI支撐的智慧風控體系

　　“十四五”規劃明確強調，要推動網際網路、大數據、人工智慧等技術同各産業深度融合。對於傳統金融行業而言，疫情暴露出線下金融服務的局限性，線上業務優勢進一步凸顯，提升了金融機構從線下網點走向線上的緊迫性，也檢驗著各方線上業務實力和技術儲備。其中最重要的就是智慧風控科技應用水準。

　　作為加強金融領域風險管控的重要手段，智慧風控一直是金融機構數字化轉型的關鍵。專家指出，隨著金融服務融入各類線上場景，黑産的欺詐場景和手段亦層出不窮。為確保客戶資金賬戶安全，金融機構急需利用人工智慧和大數據技術，提升對用戶的精準刻畫能力，構建多層次的實時、智慧安全防禦體系。

　　基於此，百融雲創在成立之初就將機器學習等人工智慧技術應用到風控産品應用中，依託自身豐富的産品線、本地化服務、更貼近應用場景等諸多優勢，為金融機構提供貫穿客戶全生命週期的智慧風控産品和服務，實現從貸前流量篩選、貸中動態監測機制、貸後分層篩選管理，在風控全流程有效地幫助金融機構控制風險、降低不良率。

　　在貸前準入環節，百融雲創AI反欺詐技術覆蓋語音文字識別、自然語言處理、機器視覺(人臉識別)和知識圖譜(關聯性分析)等前沿技術，設備指紋、關係圖譜等核心反欺詐産品可有效幫助金融機構防範黑産和團夥欺詐，大幅提高了金融機構事前欺詐識別率、欺詐應對效率以及事後欺詐案件挖掘效率。

　　在貸中監控環節，百融雲創提供的號碼狀態核查，可以及時對聯繫異常的資訊進行預警。同時，也可以根據原有策略對貸款客戶進行策略重審，關注風險變化情況，將風險前置，提前對接後續策略。此外，還可以利用貸款客戶的歷史數據和行為特徵等制定貸中行為評分模型，對客戶劃分風險等級，實行不同的貸中風險管控措施。

　　在貸後管理環節，百融雲創自主研發的智慧語音機器人“百小融”，支援多輪精準回答交互，語音識別及語義理解準確度高達90%以上。使用百融智慧語音機器人，可以替代超過八成的人工觸達工作量，而且客戶在通話時的感知與真人幾乎一樣，為原有流程節省了大量的成本。

　　此外，針對中小銀行在智慧風控體系搭建的過程中普遍面臨的數據採集困難、模型開發緩慢、應用無法落地等諸多難點，百融雲創不斷完善機器學習平臺建設，可以根據金融機構的實際需求與業務開展情況，提供靈活的定制化系統部署服務，幫助金融機構在沒有任何模型訓練經驗的條件下，快速、高效地完成風控模型訓練與智慧風控體系搭建。

　　隨著技術的革新，未來的風控決策系統會向著更智慧、更完善、更高效的全渠道、全場景、全時段風控實時智慧決策系統演進。在金融數字化轉型的趨勢下，百融雲創將不斷完善基於“數據+模型+平臺”的一站式服務閉環，以滿足金融機構的自身技術升級需求。

　　數字化未來：數據開放和隱私安全需平衡

　　數字化浪潮滾滾向前，數據合規、隱私保護等問題也相伴而生。一方面，隨著人工智慧結合大數據、雲計算等技術在金融業的應用水準日益提升，很大程度上提升了金融服務的質效。另一方面，在挖掘和收集用戶數據和資訊的過程中，資訊洩露事件也時有發生。因此，如何平衡數據開放和隱私安全成為金融數字化一道亟須解決的難題。

　　當前，國家和金融行業對數據治理的重視程度日益提高，《網路安全法》、《銀行業金融機構機構數據治理指引》、《個人金融資訊保護技術規範》、《金融數據安全 數據安全分級指南》等各類政策指引相繼出臺，數據採集、使用、共用等環節存在的亂象初步得到遏制。

　　政策監管之外，是否可以從技術上實現突破，兼顧數據共用與安全？面對這一課題，百融雲創從隱私集合求交集、聯邦學習等技術方向入手，結合大數據具體應用場景，開發出了Indra數據安全保護平臺，可以適應不同的應用場景，為合作方、客戶之間提供一種安全、高效的數據合作模式。

　　據悉，百融雲創的Indra平臺會根據所服務的金融機構的具體業務，對重疊數據進行處理和訓練，進而使數據應用條件更合規，匹配效果更精準，同時也能保證模型推理過程中客戶數據的隱私保護。

　　此外，百融雲創在Indra平臺設計中，利用區塊鏈技術存儲、更新以及運輸數據，進而對數據進行智慧編程。百融雲創的Indra平臺建設是將區塊鏈技術有效推廣至資訊安全和數據治理領域的一個重大嘗試，同時也為同行業的區塊鏈技術初探提供了寶貴的借鑒經驗。

　　“大數據在未來會實現共用和開放，更大的數據價值會被挖掘，如何打磨數據成為合規産品也會成為企業未來生存的考驗。”在百融雲創看來，金融業的數字化是一個複雜的系統工程，結合行業革新的進展和企業的探索，不管是數據端、技術端還是需求端，只有積極推進生態共用，特別是線上和線下場景的深度融合，線下和線上大數據的資源共用，才能共建金融數字化的美好未來。