同盾科技联合创始人祝伟：人工智能重塑金融风控

6月15日，亿欧金融在上海正式举办“ 2018智能+新商业峰会——智能+新金融峰会 ”，探析AI、区块链分布式技术和大数据带来的金融业智能化，展望新一代智能金融的基础设施和未来应用蓝图，推进智能金融的演进。

此次峰会由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府、上海市互联网金融行业协会指导，上海市长宁区青年联合会和亿欧公司联合主办。英凡研究院、星合资本、同盾科技、百融金服、融360、包银消费金融、新网银行、网商银行、快牛金科、拍拍贷、恒昌公司、光速中国、宜信新金融产业基金等单位出席本次峰会。

同盾科技联合创始人、副总裁祝伟发表题为《 新时代下，如何利用人工智能重塑金融风控 》的演讲。

以下是祝伟演讲全文：

谢谢主持人！大家下午好！

今天给大家带来的分享主题是《新时代下，如何利用人工智能重塑金融风控》。过去这些年提到很多FinTech、TechFin，我理解的Fintech是互联网技术与金融在相互融合的过程中，出现的诸如数据分析、AI算法重塑这些行业技术服务。

市场发展非常迅猛，而不同的行业从数据的基础设施到上层的数据应用都处于不同的发展阶段，许多行业从整个底层的基础设施到上层数据链分析应用都有很大的发展空间。

下面这张图里可以看到， 在过去各行各业其底层数据基础是比较薄弱的，而随着线上业务发展数据量的迅猛增长，带来了底层数据治理、底层数据基础性框架建设，包括上层如何场景化地结合数据分析进行场景化分析等挑战。

在这样大的背景下同盾提出的理念叫“AaaS”理念，其它的厂商更多集中在底层和基础设施的建设，再往上走是“SaaS”模式，更多将系统软件的能力能够放在云端，以服务的方式提供给合作伙伴。 对于同盾科技来讲更多希望能在SaaS基础上结合场景化问题，结合数据分析能力、算法能力在场景化中解决特定的问题，我们把这个称之为“智能分析即服务”理念。

在此过程中，我们一直把自己定位为科技公司，更多希望将数据分析的能力以合作的方式输出给不同的合作伙伴。 “场景化智能分析服务”是从下至上逐步构建的过程，最下面是要基于数据，这也是属于企业要进行数据梳理、治理的基础，数据也是算法、人工智能最核心的能源部分。

在数据层面我们会利用一方数据、三方数据并且结合不同场景上的技术，包括AI在现在科技里不同场景化贷前、贷中、贷后的方案，解决客户在业务开展联网化过程中存在的很多安全、欺诈、作弊相关问题。在这种场景下我们会通过数据分析的方式解决特定场景的问题，这是我们在IaaS理念下的整体框架。

具体到业务层面，在泛安全领域主要涉及到做线上业务过程中所面临的欺诈风险， 同盾会结合底层的欺诈相关情报、设备指纹、IP画像、用户互联网行为的分析检测风险，同时基于底层决策分析的能力，结合到信贷全生命周期中不同场景的给到合作伙伴分析服务。基础技术方面围绕着图象文本、语音交互、机器学习模型、AI算法展开。

在2016年我们逐步在上层输出数据分析能力的同时也会将过去在云端所积累打磨的基础计算力和系统逐步开放赋能给合作伙伴。包含了底层的决策分析引擎、流程计算模型、图计算等不同的底层计算能力可以应用到上层不同的场景。

对于我们合作的客户会开放多元化的产品以及定制化服务，可以看到我们既可以给合作伙伴提供相对较标准化的服务，这里面会包含从智能分析服务包括信贷场景解决方案、线上开展业务过程中所面临从帐户到交易各种层面的风险、后续运营。但同时对合作比较大的客户也会进行定制化、场景化的分析服务能力，会结合客户自有的数据以及特定的场景在开展业务过程中所做的客群通过联合建模的方式做更纵深的数据分析能力输出。

针对金融信贷行业，同盾会提供全生命周期一套解决方案，包含智能营销分析服务（客户价值挖掘和分析）以及贷前贷中贷后全流程信贷风控解决方案。

在获取客户部分，同盾智能营销分析服务会基于过去在云端积累的数据以及结合算法、特定场景帮助合作客户在获取新客的环节做全面分析。通过数据分析的情况能够最大地提升转化率降低获客成本。

此外在获客完成后企业面临着很大的挑战在于运营，如何通过后续精细化运营方式提升用户活跃度、用户复购率、如何对存量用户进行流失预警？ 在存量客户部分同盾智能营销分析服务会基于算法模型、自有数据结合客户的自有数据一起帮助其在存量层面进行运营和盘活。

我们也会面向不同场景客户进行标准化、定制化模型开发。最前置的是反欺诈的模型，有欺诈倾向的用户直接进行剔除，剔除完以后会有标准化评分模型，当然我们也会跟特别大的客户结合他自有的数据以及我们的数据通过联合建模的方式做定制化服务。我们在申请A卡过程中用的更多的是传统的逻辑回归，会在这个过程中尝试用别的方法进行提升。

在贷后环节同盾会提供 一整套智能催收方案，比如说逾期管家产品，能够结合自有的催收评分卡自由决策，进行优先级排序、智能外呼、智能语音交互。

智能催收产品相比较传统人工催收模式人工成本会比较低，另外标准化程度会非常高，因为我们会结合具体催收场景进行内容交互模型设计。在此过程中智能标准化程度会非常高，避免了我们在催收过程中所面临的催收和政策风险。所表现出来的是触达率以及反馈率，在催收环节通过智能催收方式能够极大地提升客户的效率以及降低他们所面临的政策风险。

上图是过去我们在和某一个银行客户合作过程中贯穿整个全信贷生命周期的解决方案，从实际操作过程中，其线上欺诈风险看到了明显效果提升，同时在营销的响应分析、贷前贷中贷后中所提供的模型效果都是不错的。

实际上无论是金融机构还是我们所服务的电商、O2O、航旅行业，只要业务在互联网上，你都会面临来自于互联网的欺诈和作弊的行为风险，所以我们团队围绕着互联网生命周期，从渠道推广到注册、登陆以及做营销活动过程中所面临的风险都会提供相应的欺诈风险分析服务，为客户打造全场景化业务风控能力。面对线上的不同风险，同盾会结合不同场景来提供不同的规则模型帮助客户识别规避相应的风险。

最后，给大家介绍一下我们的团队，目前我们公司有将近1000人，我本人和我们的创始人蒋韬都是属于做技术、工程出身的，我们是非常典型的科技类公司，团队70%以上都是技术研发人员。到今天为止同盾已经服务了各行各业将近10000家企业客户。

以上是我给大家带来的分享，希望以后能够与在场各位有更深入的合作和交流。

谢谢大家！

本文系投稿稿件，作者：祝伟；转载请注明作者姓名和“来源：亿欧”；文章内容系作者个人观点，不代表亿欧对观点赞同或支持。