智能雲如何賦能金融行業

⑴ 人工智慧技術與金融業的規劃整合

當前，國家全面推進改革，指導人工智慧技術與金融業的規劃整合，優化金融市場環境，加快數字 科技 發展步伐。

作為人工智慧和大數據應用平台，百融雲創一直堅持使用 科技 來賦能金融，不斷 探索 在金融領域智能，雲計算和區塊鏈等前沿技術場景的應用。以及信息系統數字化創新與轉型。

百融雲創憑借其豐富的產品線，本地化服務和更接近應用場景等許多優勢為金融機構提供貫穿客戶生命周期的智能風險控制產品和服務，實現貸款前流量篩選，動態監控機制。

百融雲創將數據產品，專業模型和系統建設整合在一起，「咨詢，解決方案，產品和服務部署」的能力貫穿信貸的全生命周期，實現整個風險控制過程的閉環服務。

因此，白榮雲創將繼續在大數據，人工智慧和技術中台領域進行投資，以創建開放，多元化和共享的金融創新技術應用平台致力於成為金融業發展的基石，並促進金融行業走向智能化的未來。

在監管的指導下，我國進一步加快了金融關鍵底層技術布局。

百融雲創開始使用大量機器學習模型，幫助金融機構在信貸風險控制和精準營銷等多個場景中實現人工智慧技術的實施。

打破「煙囪式」與「項目系統」系統的集成協作壁壘，降低前端業務的試錯成本，賦予快速創新的能力最終提高公司的組織效率，將穩定通用的前端業務功能積累到中國並增強前端響應力；從中台地區獲得頻繁變化的商業能力，以提供更強的靈活性。

此外，百融雲創還積極構建「產業+技術+金融」模式，幫助創建小微場景融資。

它具有領先的技術平台，試圖通過使用大數據，人工智慧和雲計算等技術進行數據收集，處理和分析，實現全過程風險控制和風險評估模型的優化，提高風險管理效率，降低企業管理風險，增強風險防控能力。

機器學習和關系圖譜等研發產品的推廣和應用提高了金融機構的運營效率和管理能力，幫助金融機構開發越來越豐富的場景服務提供了保障；智能風險控制中台帶來了先進的數據收集分析技術，使金融機構能夠有效利用大量非結構化數據並豐富和完善客戶畫像。

⑵ 人工智慧是如何應用於金融反欺/詐領/域的具體技/術和場景如何

一、什麼是消費金融行業的反欺詐？

說起「反欺詐」，放在三年前提起或許還有很多人感到陌生，這種主要面向企業級的應用，通常深藏在銀行、保險等金融行業的內部系統中，亦或者是各大互聯網公司安全系統中，說起來總帶著幾分神秘感。

近些年，隨著「互聯網 金融」的迅速壯大，誕生出不少第三方公司，專門為金融機構提供風控和反欺詐服務， 「反欺詐系統」這才在金融科技圈流傳開來。

其實縱觀整個金融服務業，尤其是借貸業，大家都面臨著兩種相同的風險：欺詐風險和信用風險。欺詐風險，主要指的是借貸申請人沒有還款意願；信用風險，主要指的是借貸申請人沒有還款能力。在我國，放貸機構所承受的欺詐風險遠超過信用風險。

對於這種情況，Maxent（猛獁反欺詐）的創始人張克曾說過："金融是一個'刀口舔血'的行業，風控是生命線。沒有好的風控，金融機構很難生存下去。所以，金融業反欺詐的風控需求一直很強勁。"

二、數據 技術能否滿足反欺詐系統？

面對形形色色的欺詐份子和欺詐手段，如何解決欺詐風險，成為眾多借貸公司的頭號問題。反欺詐作為一個業務，流程包括三個步驟：

1、檢測（Detect）。 從技術層面來看，利用演算法，自動檢測異常，從數據層面來看，建立黑名單，及時發現風險；
2、響應（Response）。對異常行為採取阻斷一次交易、拉黑或者其他方式；
3、預防（Prevention）。將異常行為收錄入黑名單等，固化成規則，如果下次再有行為觸碰到規則，系統會進行預設的響應。
舉一個例子，銀行的反欺詐方法是建立基於專家經驗的規則體系，其運作模式是：將遇到的每一次欺詐的行為特點記錄下來形成「規則」，下次再遇到此類行為規則體系會自動做出人工介入或拉黑的響應。

但是，通過黑名單進行反欺詐檢測會隨著時間的推移失效，失效的速度可能會很快。因為黑名單的記錄是基於之前發生的欺詐行為數據，欺詐份子的手段和技術不斷迭代更新時，並沒有一種有效的途徑去預測或預防下一次將會發生怎樣的欺詐行為。

消費信貸的普遍特點是小額、分散，互聯網消費信貸還具有高並發特點，單單使用傳統的專家規則體系是很難對抗互聯網消費信貸中的欺詐的，整個行業都在等待一種新的技術跟專家規則體系協同作戰，這時，有人提到了人工智慧。

三、人工智慧與反欺詐

說起人工智慧，美國政府曾發布過一份報告（美國總統行政辦公室和白宮科技政策辦公室，《為人工智慧的未來做好准備（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）》）做出解釋，「一些人將人工智慧寬泛地定義為一種先進的計算機化系統，能夠表現出普遍認為需要智能才能有的行為。其他人則將人工智慧定義為一個不管在真實環境下遭遇何種情況，都能合理解決復雜問題或者採取合理行動以達成目標的系統。」簡單來說，人工智慧讓機器更加智能，使機器能夠最大化自身的價值。

人工智慧最重要的技術手段之一，就是機器學習。我們很容易聯想到前段時間谷歌AlphaGo大勝圍棋名家李世石的事情，這件事充分展現了大數據雲時代機器學習的強大實力，機器學習也是人工智慧近期取得的很多進展和商業應用的基礎。

機器學習在反欺詐運用上同樣十分流行，Forrester在其2015年的欺騙報告中曾指出，機器學習是一項阻止欺騙的發生，同時能保證快速決定的機制。如果說專家系統旨在模仿人類專家遵循的規則，識別拉黑曾經發生過欺詐行為，那麼人工智慧中的機器學習則依靠統計學方式自行尋找能夠在實踐中發揮功效的決策流程，分析大數據，進而預測用戶行為。

國外已有科技人士對人工智慧領域表示了高度關注，谷歌CEO桑達爾·皮查伊表示：「機器學習是一項顛覆性的核心技術，它促使我們重新思考我們做一切事情的方式。我們將這項技術應用於我們的所有產品，包括搜索、廣告、YouTube或者Google Play。我們還處於發展初期，但你們終會看到我們將機器學習系統應用到所有領域。」

國內，金融科技公司京東金融也在投身於這場科技浪潮，以它為例，來看看人工智慧在消費金融領域是如何實現反欺詐的。

四、從京東金融看人工智慧的反欺詐實踐

京東消費金融目前有兩大核心模型體系，既有專家規則體系，又應用了人工智慧，兩大模型體系中與反欺詐直接相關的是「司南」和「天盾系統」：

1、數據驅動的模型體系——「四大發明」
2、技術驅動的風控體系——「四重天」

△來源：零壹財經

天盾系統應用了人工智慧，是白條賬戶的風控安全大腦。主要用途是預測用戶是否有欺詐風險，對賬戶進行分析來給予不同等級的防範處理。

天盾系統借鑒了交易監控系統的經驗，針對注冊、登錄、激活、支付、修改信息等全流程，基於賬戶歷史行為模式、賬戶關系網路、當前操作行為和設備環境，評估賬戶安全等級、環境安全等級、行為安全等級，防範賬戶被盜、撞庫（指黑客通過收集互聯網已泄露的用戶和密碼信息，生成對應的字典表，嘗試批量登陸其他網站後，得到一系列可以登錄的用戶賬戶）、惡意攻擊等風險，實現全流程風險監控，形成反欺詐網路，極大地增加了惡意用戶作案成本。

京東金融既有內部生態體系產生的數據，也有不斷擴充的外部數據，覆蓋面廣、維度多、實時更新，這為人工智慧反欺詐奠定了強有力的基礎。通過自動化風控系統，實現全流程風險監控，欺詐惡意份子作案成本不斷提高。目前，京東金融風控系統累計攔截疑似欺詐申請數十萬起，攔截高風險訂單數億元。

五、人工智慧反欺詐的未來

人工智慧將不斷加強金融領域的智能化和反欺詐，通過人工智慧技術反欺詐，將是未來發展的大趨勢：

首先，欺詐者的行為在某些維度上與非欺詐者一定是有差異的，一個人如果偽造一部分信息，尚且比較容易，但是要偽造全部信息，一來十分非常困難，二來成本非常高。通過技術，將這種異樣捕捉起來，進而識別用戶的真正意圖；

其次，商業市場變化很大，銀行等大型機構僅僅利用自身的反欺詐團隊人手和技術，專業水平有限，很難跟上外部變化，必定需要專業的第三方服務；

最後，反欺詐並不是單一的技術，它具有多元化的特點，市場上很難出現一家機構能將所有技術都做得很精，舉一個例子：美國一家大型銀行平均會使用30家反欺詐機構的技術，而電商平均會採用7家反欺詐機構的技術。大量的市場需求，促進反欺詐更進一步的發展。

可以大膽預測，未來，會有更多的金融科技公司將把在消費金融服務的數據、機器學習等實踐經驗對外輸出，促進人工智慧在反欺詐領域的應用。而這，就是檸檬一直在做的事，致力於提供消費金融領域大數據風控技術和綜合解決方案，為金融企業提供個性化和產品化的大數據風控解決方案，通過資源整合，讓金融機構提升風控效率、降低風控成本。

⑶ 人工智慧深度賦能金融 科技風口呼喚領軍人才

科技 改變世界，創新引領時代。

8月29日至31日，2019世界人工智慧大會在上海世博中心召開，大會圍繞「智聯世界 無限可能」的主題，從技術趨勢、應用落地、產業生態、人才培養和公共治理等多角度，對人工智慧領域的前沿技術、重點行業和重要話題進行深入探討。

AI深度賦能金融

提及金融業務，腦海中立馬浮現風控、反欺詐、大數據等系列專業名詞，但這些在普通人看來，未免太過晦澀難懂。現在，在今年人工智慧大會的浦東世博展覽館中，金融 科技 公司提供一種更為精彩的體驗，以更加「好玩」的方式，高效拉近我們與金融之間的「最後一公里」。

「微表情識別技術，可以識別人類開心、憤怒、厭惡、恐懼、傷心、驚訝以及面無表情這七大類情緒，總計54種情緒的識別能力、39種面部動作單元，並且可以識別90%以上表情變化。」在展覽現場，金融壹賬通技術人員介紹稱。

據了解，該微表情識別技術曾斬獲國際面部動作單元識別競賽世界第一名的榮譽，並大量運用在貸款面審環節中，幫助面審人員提示騙貸風險。

「不僅是表情上的情緒，機器甚至都可以識別出文字的情緒。」現場人員介紹稱，體驗者打開「Gamma O」開放平台，裡面有各式各樣的人工智慧技術，其中有一項便是文字情緒識別。只要體驗者輸入一段話，就可智能識別出體驗者輸入文字的情緒。

值得注意的是，AI技術在金融領域的應用，並不僅僅限於To B（針對行業）領域，在其他To C（針對個人）的金融服務領域，比如客服方面，也可以大展身手。

此次大會上，金融壹賬通還展示了多輪對話、語義理解等技術，無論是體驗者說的、寫的，聰明的機器都能理解，並通過對應邏輯分析所需結果。相關工作人員向體驗者介紹稱，多輪對話、語義理解技術可以應用到智能外呼機器人中，通過搭建AI機器人代替人工完成基礎工作。在智能外呼機器人中，增加情緒識別技術，還可以感知客戶的情緒變化，減少人工投訴的同時，能夠找到業務突破口。該服務可應用於多個金融業務場景，包括存量客戶經營、新產品推薦、還款提醒、客戶回訪調研等。通過機器人取代大量人工客服，從而大幅降低呼叫中心的人力成本，提高服務效率。

隨著人工智慧 科技 的快速發展，被譽為金融 科技 「無人區」的AI 科技 ，正成為財富管理行業的重要創新方向，同時也是「兵家必爭之地」。在大會期間，陸金所宣布，其正通過金融 科技 的技術與經驗，用 科技 賦能信託行業，幫助傳統信託行業解決資產風控難、運營效率低、客戶體驗差、市場觸達難、獲客成本高等五大痛點。

同時，陸金所正式對外展示「4KY」體系，即陸金所將AI技術融入全財富管理場景，全面升級智能理財交互體驗，為用戶提供個性化財富管理服務，重塑財富管理行業。

目前，陸金所平台已經開始嘗試，使用智能理財機器人與用戶進行自然語言交流與開放式對話，並為用戶提供涵蓋賬戶查詢、產品咨詢、市場分析、投資者教育在內的各種金融服務。通過運用人工智慧進行客戶服務，陸金所力求解決用戶與產品的匹配問題，並解決更多用戶仍未滿足的大量金融服務需求，希望能夠扭轉金融服務僅為部分頂層人群服務的刻板印象，讓金融服務普惠大眾。

數據顯示，藉助AI的幫助，陸金所平台的用戶服務交互頻率比以往提升了5倍，極大地提升用戶服務面及響應速度。同時，人工智慧客服的問題解決率提升了2倍，大大提升了用戶的服務效率。

事實上，客服智能化、人性化服務的背後，正是AI、大數據、雲計算等 科技 力量共同驅動的。螞蟻金服和埃森哲近日聯合推出的《新客服行業白皮書》用戶調研顯示，80%的用戶希望客服更加了解自己；71%的用戶表示，相比與人溝通，希望可以自助解決問題。消費者對客戶服務的普惠性、技術化、定製化，以及洞察力、自助化程度有了更高要求。

2017年8月，支付寶提出「新客服」理念，並藉助AI等手段，將被動式、等待式的傳統服務模式轉變為主動挖掘用戶潛在需求，給用戶提供更為普惠的服務。兩年間，隨著人工智慧技術、大數據等技術發展，新客服進一升級為完整的行業解決方案。在服務好海量支付寶用戶的同時，還可以把新客服的系統技術能力輸出給行業，提高整個行業的效能，減少呼叫中心的運維成本。

螞蟻金服方面數據顯示，相較於2016年，2018年整體業務量增長了120%，但人力僅增長11%，滿意度達到80%，大大提升服務效能。通過數據分析和人工智慧手段，可以更加准確地掃描客戶全程行為，同時預判、識別客戶服務需求點，使得呼叫中心資源的調配使用更加精確。

浪潮之巔的「生產力」

在這些神奇且令人驚嘆的技術背後，是AI正在潛移默化地改變著金融行業的業態。

目前，AI技術在金融領域的應用，想像的翅膀已為外界所塑造，但事實上，除了金融領域，自動駕駛、醫療、語音識別、圖像識別等領域也是AI的重要賽道。那麼，為什麼偏偏金融會成為更加令人矚目的「幸運兒」呢？

具體來說，朱明傑分析到，能夠讓AI成功應用的行業有一些共通點：

首先是信息化基礎和數據量充沛；其次是應用場景和用戶體量足夠大，核心業務數據驅動；再次是付費意願。因此，最先得到成功應用的是互聯網行業。今天的金融行業也具備了這些條件，數據是金融的核心價值，通過人工智慧、大數據、雲計算等信息技術與金融業務深度融合的金融 科技 ，成為推動金融轉型升級的新引擎。

不過，吳中也坦言，結合DATAVISOR的領域——智能風控反欺詐來看，其實也存在著不少難點。「在數據積累方面有很多的前期工作需要做，金融機構重視數據採集的結構化，電子化是基礎。和其他領域有所不同，AI在智能風控領域的應用，擁有較強的攻防演變。壞人惡意欺詐的標簽其實積累的比較少，而且需要不停的變化，因為攻擊者一旦被攔截，會變化手法。

「在反欺詐的領域里，怎麼在沒有標簽數據或者很少的標簽數據情況下，解決一個比較大的問題，值得思考。其實很多AI的落地，使用大的數據樣本，去解決一個小問題或者一個單點問題。但在金融領域，特別是反欺詐領域，是要用小的訓練數據去解決很大的問題。」吳中說。

而在財富管理行業，「我們不僅要知道客戶現在需要什麼、能買什麼，更要預測用戶以後需要什麼、適合什麼。」 陸金所CTO毛進亮總結道，「AI技術正在從各個層面重塑財富管理行業。它不僅能解決傳統人力理財顧問普遍面臨的供需失衡、利益導向、成本高、門檻高、服務水平參差不齊的痛點，還可以通過大數據、機器學習等技術為投資者進行『精準畫像』，讓機構更加了解客戶需求、資產狀況、風險偏好等方面，真正實現千人千面的個性化服務。從監管層面來說，AI技術與其他技術的配合，也能讓財富管理服務流程更加公開透明，並且擁有完整的服務記錄，為有效監管提供支持。」

事實上，除了金融行業，金融 科技 的玩家們也在 探索 其他能夠用上AI這把「錘子」的場景。吳中談及，「我們現在除了金融方面，也在對互聯網領域進行有益的 探索 。結合無監督技術，我們會變得更加開放，並且變成一個平台化的產品。可以賦能更多不同的銀行和其他金融機構，讓他們在信息化的過程中，以較小的成本去接入比較好機器學習和無監督的技術，不用重新造輪子。 」

同時，「我們也看到，比如保險業中的車險、壽險和社保，還有航旅等場景，都還擁有很多機會。」吳中說。

垂青AI創新人才

支撐AI向前發展的動力，是不斷創新更迭的技術。而在技術背後，更是一代代「AI人」的持續 探索 與精進。我們不禁發問，一個優秀的「AI人」，應該是怎樣的呢？

對此，在上海交通大學黨委常委、副校長毛軍發看來，扎實的數理基礎、寬廣的知識面、敏捷的思維必不可少。他還提出，對於有心從事人工智慧行業的學生而言，如果真正喜歡的就去做，不喜歡也不要去湊熱鬧，選準的話就要堅持。「可能你會發現做AI這個行業沒有你想像那麼熱鬧，沒有那麼浪漫，但選準的話，就長時間堅持下去，一定會成功」。

微軟全球執行副總裁沈向洋認為，對人工智慧而言，現在是很激動人心的時代，有很多事項可去執行。然而，最重要的事情還是要志向高遠。如果有機會做人工智慧的科研，並且有這樣的志向，一定可以做出了不起的工作。

2017年，國務院發布《新一代人工智慧發展規劃》，設定以2030年為期限的AI發展目標。為了達到這一目標，到2020年，許多里程碑需要達到，包括在基礎研究領域做出重大貢獻、成為吸引世界新興人才的目的地，以及在人工智慧產業上達到世界領先水平等。

以世界人工智慧大會為契機，上海加快推進人工智慧深度應用和產業發展，努力打造國家人工智慧發展高地，成為全國領先的人工智慧創新策源地、應用示範地、產業集聚地和人才高地。目前，上海已擁有人工智慧核心企業1000餘家，泛人工智慧企業超過3000家，相關產業規模超700億元，位居全國第一梯隊。

朱明傑在AI青年科學家高端會議上拋出了這樣的問題：

「今天的世界人工智慧大會，有AI時代最優秀的年輕人們，最傑出的科學家們，富有經驗的工業界前輩們，與這么多關心智能產業的領導們齊聚在上海，在這個剛剛開啟的AI時代，能不能在上海也打造這樣的閉環呢？」

在此次人工智慧大會上，除了全球AI知名企業領袖齊聚、頂級學術大咖雲集、人工智慧新銳勢力集體亮相外，AI青年科學家聯盟的「A班計劃」亦浮出水面。

對此，同為「A班計劃」發起人的朱明傑表示：「對比矽谷的創業氛圍和資源，我們要給年輕人更多的機會，讓他們站在同一起跑線上。」 他認為，「相較更年輕的AI人才，我們年長幾歲，有過創業經驗，學術界教授也有很好的實驗室資源。希望通過『A班計劃』這樣一個項目，加速AI人才走向成功的速度。」

據了解，A班計劃在遴選之初，即將目光瞄向全球范圍內的優秀博士生和初創企業創始人（融資不超過A輪），「硬性條件」包括年齡在20-30歲之間，世界頂級學術會議的認可度，創業方向的 科技 含量等。

結合在氪信 科技 的實踐經驗，朱明傑表示，AI的時代風口，更加垂青於全才型AI創業者，創業公司首先要解答好商業本質問題，完成「從產品到客戶到研發再投入」的商業閉環，確保自身茁壯成長，才有可能成為偉大的 科技 企業。人才之外，有效的環境是人才、市場、科研之間形成不斷迭代的成功閉環。

本文源自國際金融報

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⑷ 人工智慧賦能金融科技：技術驅動及未來機遇

數字化轉型和新興技術顛覆大潮正在不斷地重塑各行各業。高速發展的金融科技在人工智慧的「加持」下，展現出更多關於未來的想像。「新基建」浪潮加速大數據、雲計算、人工智慧、區塊鏈等信息技術，在金融科技領域的融合應用，為行業轉型升級持續賦能。

金融科技生態關鍵技術ABCD，包括人工智慧（A）、區塊鏈技術（B）、雲計算（C）、大數據等（D）。ABCD技術逐漸成為金融行業發展的核心驅動因素，逐漸形成融合生態，推動金融科技發展進入新階段。

金融科技產業生態逐漸形成

金融與科技之間的關系是「互相賦能」。科技企業以強大的技術驅動力賦能金融服務，通過大數據、人工智慧、雲計算、物聯網、區塊鏈等技術為金融市場、金融機構或金融服務，提供新的業務、模式、應用、流程或產品服務，科技驅動加速重構整個金融行業的生態。隨著新技術與實際場景的不斷融合以及創新應用，新技術在金融科技的邊界不斷突破，創新性的服務模式及業態不斷涌現，且在實際的應用場景中逐漸落地並迭代優化。

一個新的金融科技時代，正在加速到來。

加速金融科技業務模式重構

人工智慧時代已然到來，技術驅動下，金融科技的邊界不斷被突破，為金融服務帶來更多可能。金融新基建的「新」，一方面是新技術應用對於傳統金融市場硬體設施的優化，另一方面是如何革現有的制度、原則和法規以適應新型金融服務的需求。而後者是 基於技術創新及用戶體驗雙向驅動不斷生成並逐漸完善的生態圈模式。 以銀行為例，銀行通過開放API與創新科技公司合作，提升自身技術創新能力和效率，利用人工智慧、物聯網等領先科技，降低銀行運營成本、擴大數據積累、提升客戶體驗，以科技為驅動解決客戶痛點。

場景為王 金融科技服務的更多可能

金融不單是一個場所而是一種服務，將會碎片化地融入我們的生活場景中。 金融科技的強大賦能，以科技力量為驅動,以場景化、智能化的用戶體驗,為金融服務的場景提供更多的想像空間。 金融與科技的融合，通過線數字化營銷活動，幫助銀行、保險、互金的用戶創造服務場景，打通線上營銷渠道，這其實是場景化的金融需求。以開放銀行為例，銀行通過API開放賦能給更多金融科技服務提供商，一方面是幫助更多的互聯網產品提升價值，另一方面則是切入更多場景化應用，在數字化金融、產品服務創新和營銷運營等核心業務能力上實現深度連接。

人工智慧等在金融科技的場景應用，主要表現在反欺詐領域以及獲客拓展場景的運用等。科技的創新應用以及疫情的推動，加速金融機構業務線上化轉型，隨著跨行業的數據海量增加，基於線上業務的服務能力是否跟得上客戶的需求變化，目前的線上業務渠道是否經得起承擔主營市場拓展的責任考驗，這些也需要金融科技和智能風控的支撐。

業務反欺詐是AI+金融科技的下一個藍海

由於建立在雲計算、人工智慧等技術的基礎之上，金融科技兼具金融和科技的雙重屬性，由此也形成了二者交織混合的風險特性。金融科技的開放性、互聯互通性、科技含量更高的特徵，使得金融風險更加隱蔽。人工智慧下的金融科技的業務風控管理已經不能單純依靠傳統風控機制，場景化、智能化的業務場景，更需要用技術與監管相結合來重塑。

Garter《在線反欺詐市場指南》指出：到2023年，第三方欺詐檢測服務應用覆蓋將超過75%，相比當前25%的覆蓋程度有較大提升空間。智能風控在金融機構的覆蓋范圍有較大提升空間。

人人雲圖賦能金融科技業務安全的應用實踐

基於金融行業數據多且隱私性要求極高，人人雲圖結合金融業務線下業務線上化，著重加強了移動端安全防護體系的建設，在保護用戶隱私前提下，構建以用戶行為數據及業務數據為基礎的自進化智能化防護體系，賦能機構移動安全防護，助力金融機構更敏捷、智能和自適應地處理安全危機，形成新的安全防護閉環。

金融科技的快速融合發展，要求科技企業為金融風控提供更加「模塊化」的在線業務全流程的風險評估服務。 人人雲圖打破傳統的以數據為核心平台模式，採用高技術、高穩定、高性能的模塊化設計，靈活易用，不僅符合金融行業數據合規要求，還具備高穩定性、高兼容性特徵。靈活的策略交互組件，助力金融機構根據欺詐行為快速調整風控策略，快速應對風險，保障業務的穩定運營。

未來已來

技術及用戶體驗「雙輪驅動」，基於人工智慧的金融科技變革正在迅速到來，且只會加速到來。

人人雲圖

人人雲圖2017年6月由資深數據科學家和安全專家共同創立，致力於互聯網業務風控合規的數據技術服務，打擊黑產上下游。通過聚焦銀行、證券、O2O、航旅、電商等行業業務場景，為用戶提供基於行為的用戶畫像，幫助鑒別用戶質量、及時調整運營策略，助力業務健康、持續增長。

⑸ 「十四五」時期，金融行業如何做好數字化轉型

近年來，數字化轉型正席捲各行各業。作為處於第四次工業革命浪潮之中的金融機構，亦在迅速跟進數字化趨勢，積極探索業務創新、運營優化、改善客戶體驗的新金融商業模式。

什麼是金融數字化轉型？

通過大數據、雲計算、人工智慧、區塊鏈、5G等新興的數字科技，

將與企業相關的人、物、組織、主體對象連接在數字環境中，，並通過數據要素和智能生產力，使得金融機構能夠以更快速、更精準的響應市場需求，更優質的服務體系獲得客戶信任，更低的成本效率取得競爭優勢。

總體而言，金融數字化轉型並不等同於把傳統金融業務「線上化」和「數字化」，而應該尋找數字科技如何推動商業模式、運營模式、產品和服務模式的變革。

金融行業的數字化轉型應該從什麼方面入手呢？

第一，實現決策管理的數據驅動。金融行業數字化轉型不能只停留在表面，要深入挖掘數字化潛能，做到「數智化」。金融機構要懂得利用產業數字化數據量龐大、信息化程度高、數據管理集中化等特點，通過大數據和雲計算的技術支持，用數據驅動管理,實現快速科學決策。

第二，加快運營機制的敏捷重塑。以創新驅動發展，推動金融數字化技術快速提升和發展，金融機構IT系統要推動從集中式向分布式治理轉變，從以賬戶為中心向以用戶為中心、以場景為中心的運營模式轉變，構建一個更科學、更合理的金融運作體系。

第三，聚焦業務模式的智慧再造。金融數字化要與時俱進，金融行業可以基於雲計算平台和全局統一客戶視圖，運用大數據和人工智慧等技術，實現線上線下信息互通共享，打造高效融通的全渠道服務能力，為客戶提供更高效、更快速、更實惠的軟體服務技術架構體系，進一步提升金融服務實體經濟的能力。

第四，多向賦能，推動生態體系的協同共建。金融數字化要從單一變為多向，不僅僅是局限在金融領域，要聯動其他產業共同發展共生，建立相互連通、相互融合、相互滲透的數字生態網路，打造金融數字化綜合性服務平台。

第五，披堅執銳，強化風險防控的科技武裝。金融服務與人民生活息息相關，金融行業更是事關經濟發展，其安全性乃重中之重。金融業數字化轉型可能衍生出技術、業務、網路、數據等新的風險，要強化金融風險防控，完善金融監管體系 ，以技術防控風險，全面提高金融業風險抵禦能力。

⑹ 百融雲創打造SaaS雲平台 協同推進金融業數智化

近日，由浙江日報報業集團和同花順聯合創辦的銀柿 財經 ，正式揭曉了2021銀柿獎六大獎項的評選結果，百融雲創榮膺2021年「上市公司銀柿獎」。近一年以來，國內SaaS行業突飛猛進，歷來對於技術極為敏感的金融行業更是積極擁抱SaaS雲計算，致力於透過SaaS技術提升自身數智化進程。

作為金融SaaS龍頭的百融雲創，是最早進入SaaS賽道的一批企業。百融雲創自成立以來，始終秉持的以「 科技 賦能」的初心，不斷深耕人工智慧、雲計算、區塊鏈等前沿技術，通過自主研發的金融級SaaS雲平台為金融機構輸送優質服務，提升金融機構的決策能力和運營效率。

百融雲創持續為金融機構的數智化轉型提供賦能，通過雲計算技術上的領先全面釋放公司在金融領域的 科技 價值，成為金融機構數智化轉型的合作夥伴，致力於為金融機構在基礎架構、運營模式、服務場景等方面提供更加硬核的 科技 支撐。

⑺ 人工智慧如何賦能金融行業發展

人工智慧如何賦能金融行業發展，主要體現以下幾個方面：
構建客戶畫像，促進客戶管理
結合人臉核身、文字識別、語音識別等人工智慧產品，打造一個統一注冊、統一認證的安全高效平台。為銀行及保險客戶建立優質的客戶大數據和知識圖譜打下基礎。
利用AI人工智慧，可以大程度地簡化收集客戶有效信息的過程，包括他（她）目前持有的保險單的詳細信息、部分財務信息以及網上可查閱的客戶帳戶中的個人信息等。幫助構建客戶的人物畫像，對客戶進行分層次管理，以便向其提供最為優質的服務。
准客戶分析，智能推薦產品
根據用戶基本信息、用戶行為、消費行為、興趣、關注、常住位置、實時位置、app行為、信用評分等緯度，通過大數據平台處理後建立用戶群體畫像。經過客群畫像的數據積累，分析不同客戶群體的基礎標簽，提煉出用戶特徵，為客戶推薦與其需求最匹配的產品，實現精準營銷。
數據有效整合，提供實時決策
接收數據源後，根據後台的數據計算處理程序，實現數據的實時共享和投放，包括智能核保、智能核賠、金牌話術及實時大屏演示等。利用人工智慧對數據進行整合並應用，可以大幅縮減核保時間，降低冗雜勞務開銷，從而降低成本。
打破數據孤島，建立大數據風控
AI人工智慧，具有超強的收集，處理、整合數據的能力，通過運用大數據構建模型的方法，對金融企業客戶借貸進行風險管理控制和提示。收集貸款人的相關信用信息後，可通過預測、分析其近來的信用變動情況，及時做出相應提醒。
其次，整合金融行業的主流機構數據，利用集團公司的數據及行業數據形成共享，打破數據孤島，更快、更精準的識別信貸黑名單。
展望整個金融行業的未來，尤其是在互聯網保險及銀行領域，隨著AI深度學習的不斷發展，人工智慧的運用將會越來越廣泛，越來越明顯。
人工智慧的開發最主要的目的就是為了替人類做復雜、有危險難度、重復枯燥等的工作，所以人工智慧是以人類的結構來設計開發的，人工智慧在得到較好的開發後國家也是全力給予支持。人工智慧的開發主要也是為了幫助和便利人類的生活。所以人工智慧的定義一直以來都是以「協助人類」而存在的。人工智慧概念的火熱促進了不少行業的興起，比如域名，許多相關的.top域名已經被注冊。