6月15日，億歐金融在上海正式舉辦“ 2018智能+新商業峰會——智能+新金融峰會 ”，探析AI、區塊鏈分布式技術和大數據帶來的金融業智能化，展望新一代智能金融的基礎設施和未來應用藍圖，推進智能金融的演進。

此次峰會由上海市經濟和信息化委員會、上海市商務委員會、上海市長寧區人民政府、上海市互聯網金融行業協會指導，上海市長寧區青年聯合會和億歐公司聯合主辦。英凡研究院、星合資本、同盾科技、百融金服、融360、包銀消費金融、新網銀行、網商銀行、快牛金科、拍拍貸、恒昌公司、光速中國、宜信新金融產業基金等單位出席本次峰會。

同盾科技聯合創始人、副總裁祝偉發表題為《 新時代下，如何利用人工智能重塑金融風控 》的演講。

以下是祝偉演講全文：

謝謝主持人！大家下午好！

今天給大家帶來的分享主題是《新時代下，如何利用人工智能重塑金融風控》。過去這些年提到很多FinTech、TechFin，我理解的Fintech是互聯網技術與金融在相互融合的過程中，出現的諸如數據分析、AI算法重塑這些行業技術服務。

市場發展非常迅猛，而不同的行業從數據的基礎設施到上層的數據應用都處于不同的發展階段，許多行業從整個底層的基礎設施到上層數據鏈分析應用都有很大的發展空間。

下面這張圖里可以看到， 在過去各行各業其底層數據基礎是比較薄弱的，而隨著線上業務發展數據量的迅猛增長，帶來了底層數據治理、底層數據基礎性框架建設，包括上層如何場景化地結合數據分析進行場景化分析等挑戰。

在這樣大的背景下同盾提出的理念叫“AaaS”理念，其它的廠商更多集中在底層和基礎設施的建設，再往上走是“SaaS”模式，更多將系統軟件的能力能夠放在云端，以服務的方式提供給合作伙伴。 對于同盾科技來講更多希望能在SaaS基礎上結合場景化問題，結合數據分析能力、算法能力在場景化中解決特定的問題，我們把這個稱之為“智能分析即服務”理念。

在此過程中，我們一直把自己定位為科技公司，更多希望將數據分析的能力以合作的方式輸出給不同的合作伙伴。 “場景化智能分析服務”是從下至上逐步構建的過程，最下面是要基于數據，這也是屬于企業要進行數據梳理、治理的基礎，數據也是算法、人工智能最核心的能源部分。

在數據層面我們會利用一方數據、三方數據并且結合不同場景上的技術，包括AI在現在科技里不同場景化貸前、貸中、貸后的方案，解決客戶在業務開展聯網化過程中存在的很多安全、欺詐、作弊相關問題。在這種場景下我們會通過數據分析的方式解決特定場景的問題，這是我們在IaaS理念下的整體框架。

具體到業務層面，在泛安全領域主要涉及到做線上業務過程中所面臨的欺詐風險， 同盾會結合底層的欺詐相關情報、設備指紋、IP畫像、用戶互聯網行為的分析檢測風險，同時基于底層決策分析的能力，結合到信貸全生命周期中不同場景的給到合作伙伴分析服務。基礎技術方面圍繞著圖象文本、語音交互、機器學習模型、AI算法展開。

在2016年我們逐步在上層輸出數據分析能力的同時也會將過去在云端所積累打磨的基礎計算力和系統逐步開放賦能給合作伙伴。包含了底層的決策分析引擎、流程計算模型、圖計算等不同的底層計算能力可以應用到上層不同的場景。

對于我們合作的客戶會開放多元化的產品以及定制化服務，可以看到我們既可以給合作伙伴提供相對較標準化的服務，這里面會包含從智能分析服務包括信貸場景解決方案、線上開展業務過程中所面臨從帳戶到交易各種層面的風險、后續運營。但同時對合作比較大的客戶也會進行定制化、場景化的分析服務能力，會結合客戶自有的數據以及特定的場景在開展業務過程中所做的客群通過聯合建模的方式做更縱深的數據分析能力輸出。

針對金融信貸行業，同盾會提供全生命周期一套解決方案，包含智能營銷分析服務（客戶價值挖掘和分析）以及貸前貸中貸后全流程信貸風控解決方案。

在獲取客戶部分，同盾智能營銷分析服務會基于過去在云端積累的數據以及結合算法、特定場景幫助合作客戶在獲取新客的環節做全面分析。通過數據分析的情況能夠最大地提升轉化率降低獲客成本。

此外在獲客完成后企業面臨著很大的挑戰在于運營，如何通過后續精細化運營方式提升用戶活躍度、用戶復購率、如何對存量用戶進行流失預警？ 在存量客戶部分同盾智能營銷分析服務會基于算法模型、自有數據結合客戶的自有數據一起幫助其在存量層面進行運營和盤活。

我們也會面向不同場景客戶進行標準化、定制化模型開發。最前置的是反欺詐的模型，有欺詐傾向的用戶直接進行剔除，剔除完以后會有標準化評分模型，當然我們也會跟特別大的客戶結合他自有的數據以及我們的數據通過聯合建模的方式做定制化服務。我們在申請A卡過程中用的更多的是傳統的邏輯回歸，會在這個過程中嘗試用別的方法進行提升。

在貸后環節同盾會提供 一整套智能催收方案，比如說逾期管家產品，能夠結合自有的催收評分卡自由決策，進行優先級排序、智能外呼、智能語音交互。

智能催收產品相比較傳統人工催收模式人工成本會比較低，另外標準化程度會非常高，因為我們會結合具體催收場景進行內容交互模型設計。在此過程中智能標準化程度會非常高，避免了我們在催收過程中所面臨的催收和政策風險。所表現出來的是觸達率以及反饋率，在催收環節通過智能催收方式能夠極大地提升客戶的效率以及降低他們所面臨的政策風險。

上圖是過去我們在和某一個銀行客戶合作過程中貫穿整個全信貸生命周期的解決方案，從實際操作過程中，其線上欺詐風險看到了明顯效果提升，同時在營銷的響應分析、貸前貸中貸后中所提供的模型效果都是不錯的。

實際上無論是金融機構還是我們所服務的電商、O2O、航旅行業，只要業務在互聯網上，你都會面臨來自于互聯網的欺詐和作弊的行為風險，所以我們團隊圍繞著互聯網生命周期，從渠道推廣到注冊、登陸以及做營銷活動過程中所面臨的風險都會提供相應的欺詐風險分析服務，為客戶打造全場景化業務風控能力。面對線上的不同風險，同盾會結合不同場景來提供不同的規則模型幫助客戶識別規避相應的風險。

最后，給大家介紹一下我們的團隊，目前我們公司有將近1000人，我本人和我們的創始人蔣韜都是屬于做技術、工程出身的，我們是非常典型的科技類公司，團隊70%以上都是技術研發人員。到今天為止同盾已經服務了各行各業將近10000家企業客戶。

以上是我給大家帶來的分享，希望以后能夠與在場各位有更深入的合作和交流。

謝謝大家！

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