智能云如何赋能金融行业

⑴ 人工智能技术与金融业的规划整合

当前，国家全面推进改革，指导人工智能技术与金融业的规划整合，优化金融市场环境，加快数字 科技 发展步伐。

作为人工智能和大数据应用平台，百融云创一直坚持使用 科技 来赋能金融，不断 探索 在金融领域智能，云计算和区块链等前沿技术场景的应用。以及信息系统数字化创新与转型。

百融云创凭借其丰富的产品线，本地化服务和更接近应用场景等许多优势为金融机构提供贯穿客户生命周期的智能风险控制产品和服务，实现贷款前流量筛选，动态监控机制。

百融云创将数据产品，专业模型和系统建设整合在一起，“咨询，解决方案，产品和服务部署”的能力贯穿信贷的全生命周期，实现整个风险控制过程的闭环服务。

因此，白荣云创将继续在大数据，人工智能和技术中台领域进行投资，以创建开放，多元化和共享的金融创新技术应用平台致力于成为金融业发展的基石，并促进金融行业走向智能化的未来。

在监管的指导下，我国进一步加快了金融关键底层技术布局。

百融云创开始使用大量机器学习模型，帮助金融机构在信贷风险控制和精准营销等多个场景中实现人工智能技术的实施。

打破“烟囱式”与“项目系统”系统的集成协作壁垒，降低前端业务的试错成本，赋予快速创新的能力最终提高公司的组织效率，将稳定通用的前端业务功能积累到中国并增强前端响应力；从中台地区获得频繁变化的商业能力，以提供更强的灵活性。

此外，百融云创还积极构建“产业+技术+金融”模式，帮助创建小微场景融资。

它具有领先的技术平台，试图通过使用大数据，人工智能和云计算等技术进行数据收集，处理和分析，实现全过程风险控制和风险评估模型的优化，提高风险管理效率，降低企业管理风险，增强风险防控能力。

机器学习和关系图谱等研发产品的推广和应用提高了金融机构的运营效率和管理能力，帮助金融机构开发越来越丰富的场景服务提供了保障；智能风险控制中台带来了先进的数据收集分析技术，使金融机构能够有效利用大量非结构化数据并丰富和完善客户画像。

⑵ 人工智能是如何应用于金融反欺/诈领/域的具体技/术和场景如何

一、什么是消费金融行业的反欺诈？

说起“反欺诈”，放在三年前提起或许还有很多人感到陌生，这种主要面向企业级的应用，通常深藏在银行、保险等金融行业的内部系统中，亦或者是各大互联网公司安全系统中，说起来总带着几分神秘感。

近些年，随着“互联网 金融”的迅速壮大，诞生出不少第三方公司，专门为金融机构提供风控和反欺诈服务， “反欺诈系统”这才在金融科技圈流传开来。

其实纵观整个金融服务业，尤其是借贷业，大家都面临着两种相同的风险：欺诈风险和信用风险。欺诈风险，主要指的是借贷申请人没有还款意愿；信用风险，主要指的是借贷申请人没有还款能力。在我国，放贷机构所承受的欺诈风险远超过信用风险。

对于这种情况，Maxent（猛犸反欺诈）的创始人张克曾说过："金融是一个'刀口舔血'的行业，风控是生命线。没有好的风控，金融机构很难生存下去。所以，金融业反欺诈的风控需求一直很强劲。"

二、数据 技术能否满足反欺诈系统？

面对形形色色的欺诈份子和欺诈手段，如何解决欺诈风险，成为众多借贷公司的头号问题。反欺诈作为一个业务，流程包括三个步骤：

1、检测（Detect）。 从技术层面来看，利用算法，自动检测异常，从数据层面来看，建立黑名单，及时发现风险；
2、响应（Response）。对异常行为采取阻断一次交易、拉黑或者其他方式；
3、预防（Prevention）。将异常行为收录入黑名单等，固化成规则，如果下次再有行为触碰到规则，系统会进行预设的响应。
举一个例子，银行的反欺诈方法是建立基于专家经验的规则体系，其运作模式是：将遇到的每一次欺诈的行为特点记录下来形成“规则”，下次再遇到此类行为规则体系会自动做出人工介入或拉黑的响应。

但是，通过黑名单进行反欺诈检测会随着时间的推移失效，失效的速度可能会很快。因为黑名单的记录是基于之前发生的欺诈行为数据，欺诈份子的手段和技术不断迭代更新时，并没有一种有效的途径去预测或预防下一次将会发生怎样的欺诈行为。

消费信贷的普遍特点是小额、分散，互联网消费信贷还具有高并发特点，单单使用传统的专家规则体系是很难对抗互联网消费信贷中的欺诈的，整个行业都在等待一种新的技术跟专家规则体系协同作战，这时，有人提到了人工智能。

三、人工智能与反欺诈

说起人工智能，美国政府曾发布过一份报告（美国总统行政办公室和白宫科技政策办公室，《为人工智能的未来做好准备（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）》）做出解释，“一些人将人工智能宽泛地定义为一种先进的计算机化系统，能够表现出普遍认为需要智能才能有的行为。其他人则将人工智能定义为一个不管在真实环境下遭遇何种情况，都能合理解决复杂问题或者采取合理行动以达成目标的系统。”简单来说，人工智能让机器更加智能，使机器能够最大化自身的价值。

人工智能最重要的技术手段之一，就是机器学习。我们很容易联想到前段时间谷歌AlphaGo大胜围棋名家李世石的事情，这件事充分展现了大数据云时代机器学习的强大实力，机器学习也是人工智能近期取得的很多进展和商业应用的基础。

机器学习在反欺诈运用上同样十分流行，Forrester在其2015年的欺骗报告中曾指出，机器学习是一项阻止欺骗的发生，同时能保证快速决定的机制。如果说专家系统旨在模仿人类专家遵循的规则，识别拉黑曾经发生过欺诈行为，那么人工智能中的机器学习则依靠统计学方式自行寻找能够在实践中发挥功效的决策流程，分析大数据，进而预测用户行为。

国外已有科技人士对人工智能领域表示了高度关注，谷歌CEO桑达尔·皮查伊表示：“机器学习是一项颠覆性的核心技术，它促使我们重新思考我们做一切事情的方式。我们将这项技术应用于我们的所有产品，包括搜索、广告、YouTube或者Google Play。我们还处于发展初期，但你们终会看到我们将机器学习系统应用到所有领域。”

国内，金融科技公司京东金融也在投身于这场科技浪潮，以它为例，来看看人工智能在消费金融领域是如何实现反欺诈的。

四、从京东金融看人工智能的反欺诈实践

京东消费金融目前有两大核心模型体系，既有专家规则体系，又应用了人工智能，两大模型体系中与反欺诈直接相关的是“司南”和“天盾系统”：

1、数据驱动的模型体系——“四大发明”
2、技术驱动的风控体系——“四重天”

△来源：零壹财经

天盾系统应用了人工智能，是白条账户的风控安全大脑。主要用途是预测用户是否有欺诈风险，对账户进行分析来给予不同等级的防范处理。

天盾系统借鉴了交易监控系统的经验，针对注册、登录、激活、支付、修改信息等全流程，基于账户历史行为模式、账户关系网络、当前操作行为和设备环境，评估账户安全等级、环境安全等级、行为安全等级，防范账户被盗、撞库（指黑客通过收集互联网已泄露的用户和密码信息，生成对应的字典表，尝试批量登陆其他网站后，得到一系列可以登录的用户账户）、恶意攻击等风险，实现全流程风险监控，形成反欺诈网络，极大地增加了恶意用户作案成本。

京东金融既有内部生态体系产生的数据，也有不断扩充的外部数据，覆盖面广、维度多、实时更新，这为人工智能反欺诈奠定了强有力的基础。通过自动化风控系统，实现全流程风险监控，欺诈恶意份子作案成本不断提高。目前，京东金融风控系统累计拦截疑似欺诈申请数十万起，拦截高风险订单数亿元。

五、人工智能反欺诈的未来

人工智能将不断加强金融领域的智能化和反欺诈，通过人工智能技术反欺诈，将是未来发展的大趋势：

首先，欺诈者的行为在某些维度上与非欺诈者一定是有差异的，一个人如果伪造一部分信息，尚且比较容易，但是要伪造全部信息，一来十分非常困难，二来成本非常高。通过技术，将这种异样捕捉起来，进而识别用户的真正意图；

其次，商业市场变化很大，银行等大型机构仅仅利用自身的反欺诈团队人手和技术，专业水平有限，很难跟上外部变化，必定需要专业的第三方服务；

最后，反欺诈并不是单一的技术，它具有多元化的特点，市场上很难出现一家机构能将所有技术都做得很精，举一个例子：美国一家大型银行平均会使用30家反欺诈机构的技术，而电商平均会采用7家反欺诈机构的技术。大量的市场需求，促进反欺诈更进一步的发展。

可以大胆预测，未来，会有更多的金融科技公司将把在消费金融服务的数据、机器学习等实践经验对外输出，促进人工智能在反欺诈领域的应用。而这，就是柠檬一直在做的事，致力于提供消费金融领域大数据风控技术和综合解决方案，为金融企业提供个性化和产品化的大数据风控解决方案，通过资源整合，让金融机构提升风控效率、降低风控成本。

⑶ 人工智能深度赋能金融 科技风口呼唤领军人才

科技 改变世界，创新引领时代。

8月29日至31日，2019世界人工智能大会在上海世博中心召开，大会围绕“智联世界 无限可能”的主题，从技术趋势、应用落地、产业生态、人才培养和公共治理等多角度，对人工智能领域的前沿技术、重点行业和重要话题进行深入探讨。

AI深度赋能金融

提及金融业务，脑海中立马浮现风控、反欺诈、大数据等系列专业名词，但这些在普通人看来，未免太过晦涩难懂。现在，在今年人工智能大会的浦东世博展览馆中，金融 科技 公司提供一种更为精彩的体验，以更加“好玩”的方式，高效拉近我们与金融之间的“最后一公里”。

“微表情识别技术，可以识别人类开心、愤怒、厌恶、恐惧、伤心、惊讶以及面无表情这七大类情绪，总计54种情绪的识别能力、39种面部动作单元，并且可以识别90%以上表情变化。”在展览现场，金融壹账通技术人员介绍称。

据了解，该微表情识别技术曾斩获国际面部动作单元识别竞赛世界第一名的荣誉，并大量运用在贷款面审环节中，帮助面审人员提示骗贷风险。

“不仅是表情上的情绪，机器甚至都可以识别出文字的情绪。”现场人员介绍称，体验者打开“Gamma O”开放平台，里面有各式各样的人工智能技术，其中有一项便是文字情绪识别。只要体验者输入一段话，就可智能识别出体验者输入文字的情绪。

值得注意的是，AI技术在金融领域的应用，并不仅仅限于To B（针对行业）领域，在其他To C（针对个人）的金融服务领域，比如客服方面，也可以大展身手。

此次大会上，金融壹账通还展示了多轮对话、语义理解等技术，无论是体验者说的、写的，聪明的机器都能理解，并通过对应逻辑分析所需结果。相关工作人员向体验者介绍称，多轮对话、语义理解技术可以应用到智能外呼机器人中，通过搭建AI机器人代替人工完成基础工作。在智能外呼机器人中，增加情绪识别技术，还可以感知客户的情绪变化，减少人工投诉的同时，能够找到业务突破口。该服务可应用于多个金融业务场景，包括存量客户经营、新产品推荐、还款提醒、客户回访调研等。通过机器人取代大量人工客服，从而大幅降低呼叫中心的人力成本，提高服务效率。

随着人工智能 科技 的快速发展，被誉为金融 科技 “无人区”的AI 科技 ，正成为财富管理行业的重要创新方向，同时也是“兵家必争之地”。在大会期间，陆金所宣布，其正通过金融 科技 的技术与经验，用 科技 赋能信托行业，帮助传统信托行业解决资产风控难、运营效率低、客户体验差、市场触达难、获客成本高等五大痛点。

同时，陆金所正式对外展示“4KY”体系，即陆金所将AI技术融入全财富管理场景，全面升级智能理财交互体验，为用户提供个性化财富管理服务，重塑财富管理行业。

目前，陆金所平台已经开始尝试，使用智能理财机器人与用户进行自然语言交流与开放式对话，并为用户提供涵盖账户查询、产品咨询、市场分析、投资者教育在内的各种金融服务。通过运用人工智能进行客户服务，陆金所力求解决用户与产品的匹配问题，并解决更多用户仍未满足的大量金融服务需求，希望能够扭转金融服务仅为部分顶层人群服务的刻板印象，让金融服务普惠大众。

数据显示，借助AI的帮助，陆金所平台的用户服务交互频率比以往提升了5倍，极大地提升用户服务面及响应速度。同时，人工智能客服的问题解决率提升了2倍，大大提升了用户的服务效率。

事实上，客服智能化、人性化服务的背后，正是AI、大数据、云计算等 科技 力量共同驱动的。蚂蚁金服和埃森哲近日联合推出的《新客服行业白皮书》用户调研显示，80%的用户希望客服更加了解自己；71%的用户表示，相比与人沟通，希望可以自助解决问题。消费者对客户服务的普惠性、技术化、定制化，以及洞察力、自助化程度有了更高要求。

2017年8月，支付宝提出“新客服”理念，并借助AI等手段，将被动式、等待式的传统服务模式转变为主动挖掘用户潜在需求，给用户提供更为普惠的服务。两年间，随着人工智能技术、大数据等技术发展，新客服进一升级为完整的行业解决方案。在服务好海量支付宝用户的同时，还可以把新客服的系统技术能力输出给行业，提高整个行业的效能，减少呼叫中心的运维成本。

蚂蚁金服方面数据显示，相较于2016年，2018年整体业务量增长了120%，但人力仅增长11%，满意度达到80%，大大提升服务效能。通过数据分析和人工智能手段，可以更加准确地扫描客户全程行为，同时预判、识别客户服务需求点，使得呼叫中心资源的调配使用更加精确。

浪潮之巅的“生产力”

在这些神奇且令人惊叹的技术背后，是AI正在潜移默化地改变着金融行业的业态。

目前，AI技术在金融领域的应用，想象的翅膀已为外界所塑造，但事实上，除了金融领域，自动驾驶、医疗、语音识别、图像识别等领域也是AI的重要赛道。那么，为什么偏偏金融会成为更加令人瞩目的“幸运儿”呢？

具体来说，朱明杰分析到，能够让AI成功应用的行业有一些共通点：

首先是信息化基础和数据量充沛；其次是应用场景和用户体量足够大，核心业务数据驱动；再次是付费意愿。因此，最先得到成功应用的是互联网行业。今天的金融行业也具备了这些条件，数据是金融的核心价值，通过人工智能、大数据、云计算等信息技术与金融业务深度融合的金融 科技 ，成为推动金融转型升级的新引擎。

不过，吴中也坦言，结合DATAVISOR的领域——智能风控反欺诈来看，其实也存在着不少难点。“在数据积累方面有很多的前期工作需要做，金融机构重视数据采集的结构化，电子化是基础。和其他领域有所不同，AI在智能风控领域的应用，拥有较强的攻防演变。坏人恶意欺诈的标签其实积累的比较少，而且需要不停的变化，因为攻击者一旦被拦截，会变化手法。

“在反欺诈的领域里，怎么在没有标签数据或者很少的标签数据情况下，解决一个比较大的问题，值得思考。其实很多AI的落地，使用大的数据样本，去解决一个小问题或者一个单点问题。但在金融领域，特别是反欺诈领域，是要用小的训练数据去解决很大的问题。”吴中说。

而在财富管理行业，“我们不仅要知道客户现在需要什么、能买什么，更要预测用户以后需要什么、适合什么。” 陆金所CTO毛进亮总结道，“AI技术正在从各个层面重塑财富管理行业。它不仅能解决传统人力理财顾问普遍面临的供需失衡、利益导向、成本高、门槛高、服务水平参差不齐的痛点，还可以通过大数据、机器学习等技术为投资者进行‘精准画像’，让机构更加了解客户需求、资产状况、风险偏好等方面，真正实现千人千面的个性化服务。从监管层面来说，AI技术与其他技术的配合，也能让财富管理服务流程更加公开透明，并且拥有完整的服务记录，为有效监管提供支持。”

事实上，除了金融行业，金融 科技 的玩家们也在 探索 其他能够用上AI这把“锤子”的场景。吴中谈及，“我们现在除了金融方面，也在对互联网领域进行有益的 探索 。结合无监督技术，我们会变得更加开放，并且变成一个平台化的产品。可以赋能更多不同的银行和其他金融机构，让他们在信息化的过程中，以较小的成本去接入比较好机器学习和无监督的技术，不用重新造轮子。 ”

同时，“我们也看到，比如保险业中的车险、寿险和社保，还有航旅等场景，都还拥有很多机会。”吴中说。

垂青AI创新人才

支撑AI向前发展的动力，是不断创新更迭的技术。而在技术背后，更是一代代“AI人”的持续 探索 与精进。我们不禁发问，一个优秀的“AI人”，应该是怎样的呢？

对此，在上海交通大学党委常委、副校长毛军发看来，扎实的数理基础、宽广的知识面、敏捷的思维必不可少。他还提出，对于有心从事人工智能行业的学生而言，如果真正喜欢的就去做，不喜欢也不要去凑热闹，选准的话就要坚持。“可能你会发现做AI这个行业没有你想象那么热闹，没有那么浪漫，但选准的话，就长时间坚持下去，一定会成功”。

微软全球执行副总裁沈向洋认为，对人工智能而言，现在是很激动人心的时代，有很多事项可去执行。然而，最重要的事情还是要志向高远。如果有机会做人工智能的科研，并且有这样的志向，一定可以做出了不起的工作。

2017年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，设定以2030年为期限的AI发展目标。为了达到这一目标，到2020年，许多里程碑需要达到，包括在基础研究领域做出重大贡献、成为吸引世界新兴人才的目的地，以及在人工智能产业上达到世界领先水平等。

以世界人工智能大会为契机，上海加快推进人工智能深度应用和产业发展，努力打造国家人工智能发展高地，成为全国领先的人工智能创新策源地、应用示范地、产业集聚地和人才高地。目前，上海已拥有人工智能核心企业1000余家，泛人工智能企业超过3000家，相关产业规模超700亿元，位居全国第一梯队。

朱明杰在AI青年科学家高端会议上抛出了这样的问题：

“今天的世界人工智能大会，有AI时代最优秀的年轻人们，最杰出的科学家们，富有经验的工业界前辈们，与这么多关心智能产业的领导们齐聚在上海，在这个刚刚开启的AI时代，能不能在上海也打造这样的闭环呢？”

在此次人工智能大会上，除了全球AI知名企业领袖齐聚、顶级学术大咖云集、人工智能新锐势力集体亮相外，AI青年科学家联盟的“A班计划”亦浮出水面。

对此，同为“A班计划”发起人的朱明杰表示：“对比硅谷的创业氛围和资源，我们要给年轻人更多的机会，让他们站在同一起跑线上。” 他认为，“相较更年轻的AI人才，我们年长几岁，有过创业经验，学术界教授也有很好的实验室资源。希望通过‘A班计划’这样一个项目，加速AI人才走向成功的速度。”

据了解，A班计划在遴选之初，即将目光瞄向全球范围内的优秀博士生和初创企业创始人（融资不超过A轮），“硬性条件”包括年龄在20-30岁之间，世界顶级学术会议的认可度，创业方向的 科技 含量等。

结合在氪信 科技 的实践经验，朱明杰表示，AI的时代风口，更加垂青于全才型AI创业者，创业公司首先要解答好商业本质问题，完成“从产品到客户到研发再投入”的商业闭环，确保自身茁壮成长，才有可能成为伟大的 科技 企业。人才之外，有效的环境是人才、市场、科研之间形成不断迭代的成功闭环。

本文源自国际金融报

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⑷ 人工智能赋能金融科技：技术驱动及未来机遇

数字化转型和新兴技术颠覆大潮正在不断地重塑各行各业。高速发展的金融科技在人工智能的“加持”下，展现出更多关于未来的想象。“新基建”浪潮加速大数据、云计算、人工智能、区块链等信息技术，在金融科技领域的融合应用，为行业转型升级持续赋能。

金融科技生态关键技术ABCD，包括人工智能（A）、区块链技术（B）、云计算（C）、大数据等（D）。ABCD技术逐渐成为金融行业发展的核心驱动因素，逐渐形成融合生态，推动金融科技发展进入新阶段。

金融科技产业生态逐渐形成

金融与科技之间的关系是“互相赋能”。科技企业以强大的技术驱动力赋能金融服务，通过大数据、人工智能、云计算、物联网、区块链等技术为金融市场、金融机构或金融服务，提供新的业务、模式、应用、流程或产品服务，科技驱动加速重构整个金融行业的生态。随着新技术与实际场景的不断融合以及创新应用，新技术在金融科技的边界不断突破，创新性的服务模式及业态不断涌现，且在实际的应用场景中逐渐落地并迭代优化。

一个新的金融科技时代，正在加速到来。

加速金融科技业务模式重构

人工智能时代已然到来，技术驱动下，金融科技的边界不断被突破，为金融服务带来更多可能。金融新基建的“新”，一方面是新技术应用对于传统金融市场硬件设施的优化，另一方面是如何革现有的制度、原则和法规以适应新型金融服务的需求。而后者是 基于技术创新及用户体验双向驱动不断生成并逐渐完善的生态圈模式。 以银行为例，银行通过开放API与创新科技公司合作，提升自身技术创新能力和效率，利用人工智能、物联网等领先科技，降低银行运营成本、扩大数据积累、提升客户体验，以科技为驱动解决客户痛点。

场景为王 金融科技服务的更多可能

金融不单是一个场所而是一种服务，将会碎片化地融入我们的生活场景中。 金融科技的强大赋能，以科技力量为驱动,以场景化、智能化的用户体验,为金融服务的场景提供更多的想象空间。 金融与科技的融合，通过线数字化营销活动，帮助银行、保险、互金的用户创造服务场景，打通线上营销渠道，这其实是场景化的金融需求。以开放银行为例，银行通过API开放赋能给更多金融科技服务提供商，一方面是帮助更多的互联网产品提升价值，另一方面则是切入更多场景化应用，在数字化金融、产品服务创新和营销运营等核心业务能力上实现深度连接。

人工智能等在金融科技的场景应用，主要表现在反欺诈领域以及获客拓展场景的运用等。科技的创新应用以及疫情的推动，加速金融机构业务线上化转型，随着跨行业的数据海量增加，基于线上业务的服务能力是否跟得上客户的需求变化，目前的线上业务渠道是否经得起承担主营市场拓展的责任考验，这些也需要金融科技和智能风控的支撑。

业务反欺诈是AI+金融科技的下一个蓝海

由于建立在云计算、人工智能等技术的基础之上，金融科技兼具金融和科技的双重属性，由此也形成了二者交织混合的风险特性。金融科技的开放性、互联互通性、科技含量更高的特征，使得金融风险更加隐蔽。人工智能下的金融科技的业务风控管理已经不能单纯依靠传统风控机制，场景化、智能化的业务场景，更需要用技术与监管相结合来重塑。

Garter《在线反欺诈市场指南》指出：到2023年，第三方欺诈检测服务应用覆盖将超过75%，相比当前25%的覆盖程度有较大提升空间。智能风控在金融机构的覆盖范围有较大提升空间。

人人云图赋能金融科技业务安全的应用实践

基于金融行业数据多且隐私性要求极高，人人云图结合金融业务线下业务线上化，着重加强了移动端安全防护体系的建设，在保护用户隐私前提下，构建以用户行为数据及业务数据为基础的自进化智能化防护体系，赋能机构移动安全防护，助力金融机构更敏捷、智能和自适应地处理安全危机，形成新的安全防护闭环。

金融科技的快速融合发展，要求科技企业为金融风控提供更加“模块化”的在线业务全流程的风险评估服务。 人人云图打破传统的以数据为核心平台模式，采用高技术、高稳定、高性能的模块化设计，灵活易用，不仅符合金融行业数据合规要求，还具备高稳定性、高兼容性特征。灵活的策略交互组件，助力金融机构根据欺诈行为快速调整风控策略，快速应对风险，保障业务的稳定运营。

未来已来

技术及用户体验“双轮驱动”，基于人工智能的金融科技变革正在迅速到来，且只会加速到来。

人人云图

人人云图2017年6月由资深数据科学家和安全专家共同创立，致力于互联网业务风控合规的数据技术服务，打击黑产上下游。通过聚焦银行、证券、O2O、航旅、电商等行业业务场景，为用户提供基于行为的用户画像，帮助鉴别用户质量、及时调整运营策略，助力业务健康、持续增长。

⑸ “十四五”时期，金融行业如何做好数字化转型

近年来，数字化转型正席卷各行各业。作为处于第四次工业革命浪潮之中的金融机构，亦在迅速跟进数字化趋势，积极探索业务创新、运营优化、改善客户体验的新金融商业模式。

什么是金融数字化转型？

通过大数据、云计算、人工智能、区块链、5G等新兴的数字科技，

将与企业相关的人、物、组织、主体对象连接在数字环境中，，并通过数据要素和智能生产力，使得金融机构能够以更快速、更精准的响应市场需求，更优质的服务体系获得客户信任，更低的成本效率取得竞争优势。

总体而言，金融数字化转型并不等同于把传统金融业务“线上化”和“数字化”，而应该寻找数字科技如何推动商业模式、运营模式、产品和服务模式的变革。

金融行业的数字化转型应该从什么方面入手呢？

第一，实现决策管理的数据驱动。金融行业数字化转型不能只停留在表面，要深入挖掘数字化潜能，做到“数智化”。金融机构要懂得利用产业数字化数据量庞大、信息化程度高、数据管理集中化等特点，通过大数据和云计算的技术支持，用数据驱动管理,实现快速科学决策。

第二，加快运营机制的敏捷重塑。以创新驱动发展，推动金融数字化技术快速提升和发展，金融机构IT系统要推动从集中式向分布式治理转变，从以账户为中心向以用户为中心、以场景为中心的运营模式转变，构建一个更科学、更合理的金融运作体系。

第三，聚焦业务模式的智慧再造。金融数字化要与时俱进，金融行业可以基于云计算平台和全局统一客户视图，运用大数据和人工智能等技术，实现线上线下信息互通共享，打造高效融通的全渠道服务能力，为客户提供更高效、更快速、更实惠的软件服务技术架构体系，进一步提升金融服务实体经济的能力。

第四，多向赋能，推动生态体系的协同共建。金融数字化要从单一变为多向，不仅仅是局限在金融领域，要联动其他产业共同发展共生，建立相互连通、相互融合、相互渗透的数字生态网络，打造金融数字化综合性服务平台。

第五，披坚执锐，强化风险防控的科技武装。金融服务与人民生活息息相关，金融行业更是事关经济发展，其安全性乃重中之重。金融业数字化转型可能衍生出技术、业务、网络、数据等新的风险，要强化金融风险防控，完善金融监管体系 ，以技术防控风险，全面提高金融业风险抵御能力。

⑹ 百融云创打造SaaS云平台 协同推进金融业数智化

近日，由浙江日报报业集团和同花顺联合创办的银柿 财经 ，正式揭晓了2021银柿奖六大奖项的评选结果，百融云创荣膺2021年“上市公司银柿奖”。近一年以来，国内SaaS行业突飞猛进，历来对于技术极为敏感的金融行业更是积极拥抱SaaS云计算，致力于透过SaaS技术提升自身数智化进程。

作为金融SaaS龙头的百融云创，是最早进入SaaS赛道的一批企业。百融云创自成立以来，始终秉持的以“ 科技 赋能”的初心，不断深耕人工智能、云计算、区块链等前沿技术，通过自主研发的金融级SaaS云平台为金融机构输送优质服务，提升金融机构的决策能力和运营效率。

百融云创持续为金融机构的数智化转型提供赋能，通过云计算技术上的领先全面释放公司在金融领域的 科技 价值，成为金融机构数智化转型的合作伙伴，致力于为金融机构在基础架构、运营模式、服务场景等方面提供更加硬核的 科技 支撑。

⑺ 人工智能如何赋能金融行业发展

人工智能如何赋能金融行业发展，主要体现以下几个方面：
构建客户画像，促进客户管理
结合人脸核身、文字识别、语音识别等人工智能产品，打造一个统一注册、统一认证的安全高效平台。为银行及保险客户建立优质的客户大数据和知识图谱打下基础。
利用AI人工智能，可以大程度地简化收集客户有效信息的过程，包括他（她）目前持有的保险单的详细信息、部分财务信息以及网上可查阅的客户帐户中的个人信息等。帮助构建客户的人物画像，对客户进行分层次管理，以便向其提供最为优质的服务。
准客户分析，智能推荐产品
根据用户基本信息、用户行为、消费行为、兴趣、关注、常住位置、实时位置、app行为、信用评分等纬度，通过大数据平台处理后建立用户群体画像。经过客群画像的数据积累，分析不同客户群体的基础标签，提炼出用户特征，为客户推荐与其需求最匹配的产品，实现精准营销。
数据有效整合，提供实时决策
接收数据源后，根据后台的数据计算处理程序，实现数据的实时共享和投放，包括智能核保、智能核赔、金牌话术及实时大屏演示等。利用人工智能对数据进行整合并应用，可以大幅缩减核保时间，降低冗杂劳务开销，从而降低成本。
打破数据孤岛，建立大数据风控
AI人工智能，具有超强的收集，处理、整合数据的能力，通过运用大数据构建模型的方法，对金融企业客户借贷进行风险管理控制和提示。收集贷款人的相关信用信息后，可通过预测、分析其近来的信用变动情况，及时做出相应提醒。
其次，整合金融行业的主流机构数据，利用集团公司的数据及行业数据形成共享，打破数据孤岛，更快、更精准的识别信贷黑名单。
展望整个金融行业的未来，尤其是在互联网保险及银行领域，随着AI深度学习的不断发展，人工智能的运用将会越来越广泛，越来越明显。
人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。