同盾科技祝伟：AI进入落地和应用阶段，AaaS将赋能金融行业

AI在金融领域有一些核心的应用场景，包括智能风控、智能客服以及智能投顾。

【猎云网 北京】8月3日报道（文/王非）

8月3日，以“智变•新金融”为主题的《猎云网金融科技产业创新峰会》在北京四季酒店隆重举行。

同盾科技联合创始人、副总裁祝伟以《AI赋能金融，Fintech进入新时代》为主题发表演讲。他认为，AI在金融领域会有一些核心的应用场景，包括智能风控、智能客服以及智能投顾。

祝伟称，随着底层技术的升级，包括底层的算力，云计算、数据的存储能力，以及资本的涌入和政策的支持，使得AI现在已经进入到落地和规模化应用的阶段。

祝伟介绍到，同盾科技基于人工智能与大数据，结合特定场景与上层具体行业以及行业中的应用、解决的问题相结合，赋予客户数据分析的服务能力，并提出了AaaS，智能分析即服务的概念。去解决金融业务逐步线上化的风控问题，盘活存量客户，提升客户转化率。

谈及未来规划和愿景，祝伟介绍到，在立足国内的同时，同盾科技从去年开始已经进军了国际市场，未来还将加强与高校的合作，进行行业的研究。

此次峰会由猎云网主办，锐视角、猎云资本、猎云财经、AI星球、创头条、蜂巢协办。来自全国各地的上百位金融科技行业顶级专家、知名投资人和精英创业者到场，聚焦金融科技领域的技术、资本、产业和生态等话题，共同交流国内风潮下的新变革与新变化，探索狂性科技与理性金融该如何平衡，新技术又将会如何重塑金融未来。峰会现场干货满满，座无虚席。

以下为同盾科技联合创始人、副总裁祝伟的演讲分享实录，猎云网整理删改：

祝伟：今天，我的分享从四个方面来给大家展开。第一个，我想谈一下AI的发展现状，实际上任何一个新的技术或者潮流的发展，都依托现有的环境和土壤，人工智能是一个炙手可热的概念，现在进入到规模化发展的阶段，随着底层技术的升级，包括底层的算力，云计算、数据的存储能力，以及资本的涌入和大环境下政策的支持，使得AI现在已经进入到落地和规模化应用的阶段。

从我看到的情况来讲，AI在金融领域里面其实会有一些核心的应用场景，包括智能风控、智能客服以及智能投顾。我们过去一直在智能风控领域，大量地应用AI去解决金融领域的一些场景化的问题。随着AI的逐步落地和应用，会带来大量的变革，包括传统金融在过渡过程中也有大量AI应用在智能的营销和获客上面。随着互联网金融的发展，金融业务逐步在线上化的过程中，我们也会通过AI技术解决线上风控的问题，包括我们所常见的智能投顾，盘活存量客户，提升客户转化率。

第二方面，分享一下我们所提出的智能分析和服务的理念。大家可以看到，过去，随着金融和互联网行业的数据化浪潮和结合，实际上整个市场是在非常规模化地在增长。与此同时，我们可以看到在千亿市场的同时，实际上成熟的落地应用，在各个行业，它的成熟度以及行业应用的成熟度是不一样的。那么，在互联网金融的一些领域里面，这些应用比较成熟，基础设施也相对成熟一些。但是与此同时，在一些传统的行业，包括医疗、政府这样的行业里面，还有待进一步挖掘。

同盾科技基于人工智能与大数据，提出AaaS。过去大家讲的PaaS、SaaS、IaaS，在这种情况下，我们结合特定场景，去做的不是通用型的AI平台，而是会与上层具体行业及行业中的应用、解决的问题相结合，赋予客户数据分析的服务能力，我们称之为AaaS，智能分析即服务。在AaaS平台下，整个架构比较清晰，最底层是依托我们最底层的数据，包括我们公开的数据，三方的数据；在数据之上，我们结合相应的领域知识和经验、技术，这里包括AI方面以及在信贷科技这个领域的一些知识。我们面向不同的行业，包括金融、互联网、保险、新零售，我们会在不同的应用领域给客户提供数据分析的能力。也就是通过AI+大数据双轮驱动，提供场景化的智能分析服务。

在同盾科技服务上万家客户的过程中，除了积累经验，其实我们也逐步将底层所构建的开放平台，包括层的算力，逐步开放给合作伙伴。这样大家可以看到，我们底层在做智能风控里面所用的最底层，比如风控的管理能力，流式计算，我们的每笔分析都会在毫秒级别输出一个非常复杂的底层结果，这当中离不开底层的技术。同盾科技也会实时提升计算能力，此外，我们会用到大量的机器学习平台，整个全生命周期的产品。

在风控领域，我们经常利用云计算，我们称之为复杂网络，通过它我们可以做盘活、挖掘，包括社交关系的挖掘。以上这些，我们都会向合作伙伴开放。五年的时间里，我们已经跟上万家的企业展开了合作。第三块，跟大家分享一下同盾科技过去在金融行业里面的一些实际应用。首先，针对整个金融信贷业务的痛点，我们给合作伙伴打造了全生命周期的解决方案。具体分为三个阶段，第一个阶段是获客，第二个阶段是获客转换之后的定价，最后的环节是，当客户出现逾期和坏账的情况，我们也会提供一系列催收的解决方案。这是三个主要的环节，接下来我们从每个环节去看下实际的应用。

首先是获客环节，其实也是客户的痛点，很多企业客户都有大量的经费和市场预算用于获客。与此同时，我们发现转化率影响了获客成本。如何更好地了解用户，企业推出的信贷产品是不是适合高价值的用户？我们会依托跨行业的底层数据以及在上层通过机器学习的方式所训练出来的能力，去提供帮助。典型的场景是我们合作的金融机构，比如在今日头条这样的媒体上做市场投放。

在此过程中，通过我们的数据分析能力，帮助今日头条在撮合流量的过程中，去剔除转化率不是特别高的用户。对于广告主，也就是我们合作的金融机构，通过这种方式，我们会提升用户的转化率，其实也就意味着在相同的市场预算情况下，企业的获客成本降低了。此外，我们也会帮助客户去针对他们的存量客户，通过数据分析来帮助他进行默客的唤醒、客户流失的预警，也就是说利用人工智能去做一些精细化的运营。这个环节是跟获客相关的。

那么第二个，也就是我们业务里面最核心的痛点就是风险控制。实际上，我们也会跟不同行业，可能是银行，也有可能是汽车金融，或者是互联网金融。在不同的信贷产品里面，你做的客群不一样，面临的风险也是不一样的。那么，背后的风控模型其实也不一样，我们会在整个风控过程中去开发有针对性的风控模型，帮助他们在整个风控环节过程中提升风控效率。

第三是在贷后环节，如果出现逾期或者坏账，可能是短账龄也有可能是长账龄。过去，依托呼叫中心或者委外，这里面需要解决标准化程度以及如何规避监管所要求的暴力催收。对于我们来讲，同盾科技从科技的角度，也就是更多地通过智能交互的方式，通过短信和语音去解决这些问题。在这之前我们会嵌置C卡，通过我们的催收模型判别哪些用户优先催，去提升它的催回率，降低催收成本。这个图是比较典型的客户案例，在这个案例里面，股份制银行使用了我们同盾科技的全生命周期解决方案，他们主要上线了信贷和小微贷的业务，从实际的实施效果来看，前端他们做了一些营销活动，所以就会面临互联网的欺诈，薅羊毛。我们在他做活动的过程中发现了大量的欺诈案例。在整个信贷周期中，我们通过模型的定制化开发，可以看到它的风控模型的提升值非常大。在贷后逾期催收的过程中，我们可以看到催回率包括人工成本得到了极大的改善。这就是我们过去跟一个股份制银行合作的典型案例。

最后，分享一下我们未来的规划。第一个是，我们在立足国内的同时，从去年开始已经进军了国际市场，主要是东南亚、印尼、越南、泰国、印度，从我们看到的角度来讲，黑产还是那些黑产，但是因为国籍、作案手法不一样，所以面临的挑战也不一样。如果有一些计划出海的企业，我们非常希望能够跟大家一起，在进军海外过程中的启蒙阶段，能够从风险的角度帮大家。与此同时，我们也希望加强跟高校的合作，包括行业的研究。之前，我们跟清华五道口金融学院达成了战略合作，也在北美成立了自己的区块链实验室。此外，我们也在AI这个层面和浙江大学的人工智能研究院成立了一个联合实验室，主要结合他们在人工智能方面的技术积累，结合我们在服务不同行业、不同场景中遇到的问题，开展一些深度的合作和积累。同盾科技也有自己的研究院，下周二会跟另外一个高校在语音交互方向展开新层次的战略合作。

最后，分享一下我们公司的愿景，同盾科技从2013年开始创业的时候，定位就很清晰，我们希望自己能够成为独立的第三方，成为世界领先的风险管理和智能分析服务的服务商，更多地从科技的角度来帮助企业，帮助它们在业务发展的同时，尽可能地降低因为互联网创业的欺诈、不诚信的行为所造成的资金损失。

我今天的分享就这些，谢谢大家！