2013年，馬云喊出“銀行不改變，我們就改變銀行”的口號。

2019年，喊出這句話的馬云退休了，但銀行改變的怎么樣了呢?

在一本財經(jīng)第二屆銀行創(chuàng)新與金融科技高峰論壇上，廣發(fā)銀行零售業(yè)務首席風險官王玉海觀察表示，大部分的金融科技公司的賦能，到“授人以魚”的層面就停止了，沒有“授人以漁”。

但其實，科技對于金融業(yè)的重塑比我們預料中快得多。

特別是在亟需人工智能幫助的銀行業(yè)的風控端，該領域人工智能第一大供應商——云從科技，為了“改變銀行”，把“授人以漁”的深入服務，做到了淋漓盡致。

在第二屆銀行創(chuàng)新與金融科技高峰論壇上，最懂銀行的AI公司——云從科技拿下了重磅獎項：2019銀行業(yè)最佳風控服務商。

改變風控，改變銀行

在傳統(tǒng)銀行的轉型中，風控從線下到線上，建立起自己風控模型是最重要的一環(huán)。

另外隨著輕型化、智能化、特色化逐步成為銀行網(wǎng)點業(yè)務發(fā)展的重點，如何打破時間和空間的限制讓傳統(tǒng)業(yè)務移動化、簡潔化和場景化，也成為銀行在轉型過程中的主要思考方向。

在這其中，提升對風險的精確判斷能力是向價值銀行轉換的核心。

特別是在利差收入占主導地位的時候，風險的控制直接影響其盈利能力。由此，不良資產(chǎn)率成為衡量銀行競爭力的重要指標之一;而對風險的把控不僅包括設置客戶門檻，還包括運用各種技術手段來支撐決策。

所以云從針對銀行的此類需求，2017-2018年逐步探索針對屬地化產(chǎn)品的解決方案，方案中最核心的無疑為風險控制問題。

云從致力于使用自己獨有的AI工程學方法，解決風控行業(yè)缺少標準的風控建模流程，導致的不同金融機構產(chǎn)出的風控模型不相同的問題，保證風控模型的一致性和可復現(xiàn)性。

例如，智能風控代替?zhèn)鹘y(tǒng)的風控模式，可以從多個角度構建用戶畫像，為信用卡貸款流程提供風控和授信、精準營銷獲客。

另外在所有銀行都十分頭疼的催收環(huán)節(jié)上，云從也搭建了智能催收系統(tǒng)。

特別是針對小微企業(yè)融資難的問題，云從有專門為小微企業(yè)建立的風控體系，專門做小微企業(yè)與銀行之間的“橋梁”。

目前，小微金融的國際趨勢，是用各類數(shù)據(jù)解決信息不對稱的問題，比如使用支付數(shù)據(jù)、采購數(shù)據(jù)、供應鏈數(shù)據(jù)、薪水支付和開支數(shù)據(jù)、財務數(shù)據(jù)、稅務數(shù)據(jù)以及跨境支付等。

但是目前，小微金融數(shù)據(jù)分散、小微企業(yè)沒有良好的財務和現(xiàn)金流管理。

云從致力于獲得全流程的小微企業(yè)現(xiàn)金流入流出概覽，全面的數(shù)據(jù)會帶來更好的信貸決策，進行橫向的行業(yè)分析和比較，并提供個性化的解決方案。

小微銀行，需要橋梁

除了一些大型銀行能憑借優(yōu)厚資源，擁有自主研發(fā)、運用新興技術的能力加強風控外。

對于IT基礎薄弱的中小銀行而言，自建銀行智能解決方案存在成本高、周期長、風險大等問題。

而且中小銀行推進數(shù)字化的過程當中會發(fā)現(xiàn)，受到地域的限制，還有本身對人才吸引力的限制，這些中小銀行在風控、大數(shù)據(jù)等領域，很難吸引到足夠優(yōu)秀的人才，去承接服務和具備能力交付。

特別是在普惠金融上，其實銀行的服務能力遠遠不夠，沒有那么多客戶經(jīng)理、風控經(jīng)理去服務民眾，去研究清楚每個小微企業(yè)的需求、還款意愿和還款能力。

所謂普惠金融的回歸本源，是要服務好符合自身定位的屬地客戶。但這背后是屬地獲客難、城商行差異化競爭不足、個別區(qū)域人群風險集中、缺乏高效的線上化產(chǎn)品、數(shù)據(jù)缺失等問題。

在小微銀行進行風控程序的第一環(huán)數(shù)據(jù)處理中，云從認為目前數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)有偏問題依然存在。

因為風控模型的效果受制于多種因素，在產(chǎn)業(yè)鏈中，細分賽道的數(shù)據(jù)處理相關服務就有三種，分別是數(shù)據(jù)生產(chǎn)廠商、數(shù)據(jù)加工廠商和數(shù)據(jù)貿(mào)易廠商。

而云從提供的是端到端數(shù)據(jù)解決方案，也就是把三種服務串聯(lián)起來，也就是立志讓數(shù)據(jù)不再“孤島化”。

云從與數(shù)據(jù)生產(chǎn)廠商深度合作直接獲取底層數(shù)據(jù)標簽，通過先進的模型技術利用機器學習平臺在終端挖掘數(shù)據(jù)價值，提煉業(yè)務知識最終為金融機構輸出定制化模型報告。

另外，云從針對每家金融機構不同的客群對應到不同的模型報告真正實現(xiàn)端到端服務，在通過可視化工具使數(shù)據(jù)發(fā)揮更大的價值，保證數(shù)據(jù)的合規(guī)性。

另外在普惠金融中的消費金融領域，云從目前已經(jīng)與主流的30多個場景方與資產(chǎn)方建立了合作，形成了獨特的生態(tài)體系。

同時云從作為人工智能國家隊，積極響應國家普惠金融號召，于2018年年中開始大力發(fā)展針對中小微企業(yè)的貸款解決方案。

云從科技從17年-18年，先后與大型快遞服務商、電信運營商、稅務服務商、購物ERP廠商、地方政府等建有聯(lián)合實驗室，在實驗室內(nèi)，云從探索出各類數(shù)據(jù)模型在風險控制領域的應用，引入大數(shù)據(jù)可有效提高屬地客戶的審批效率，增加風控手段。

其中云從風控平臺通過實現(xiàn)自動特征工程將模型結果提升10%，同時特征挖掘的時間減少了90%，在挖掘有效特征的同時減少了成本，真正實現(xiàn)了降本增效。

在消費金融領域，云從目前與主流的30多個場景方與資產(chǎn)方建立了合作，形成了獨特的生態(tài)體系。

以往銀行在準備介入某個新場景之前，往往缺乏歷史數(shù)據(jù)支撐及配套技術經(jīng)驗，云從利用其過往在該場景內(nèi)數(shù)據(jù)模型的優(yōu)勢，根據(jù)銀行業(yè)務需求，為銀行量身提供“白盒”模型服務。

另外，云從將會把業(yè)務相關的部分開放給風控專家，讓風控專家更關注業(yè)務指標的定義對模型結果的影響。

通過使用云從風控建模平臺，風控專家可以快速比較不同逾期定義、不同時間窗樣本采集、不同數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)字段的組合下，表現(xiàn)最好的風控模型。通過降低模型訓練時間、提高模型效果，風控建模平臺可以降低風控專家的建模成本，加快風控模型的迭代速度。

金融科技的下半場：AI為先

在金融科技發(fā)展早期，有些是偽金融科技，最終在市場發(fā)展的過程當中被淘汰掉了，金融科技的下半場才剛剛開始。

作為金融科技高峰論壇諸多專業(yè)人士評選出的2019年銀行業(yè)最佳風控服務商，作為銀行業(yè)AI領跑者，云從科技正在打造“AI+金融”體系，繼續(xù)為金融機構的智慧化轉型提供科技驅(qū)動力。

在2019世界人工智能大會上，云從科技創(chuàng)始人周曦博士說：“人工智能要解決的問題是提供顛覆性的服務。AI本質(zhì)上能夠把稀缺資源以10倍、100倍的量級擴展出去，讓每個人享受更好的頂級服務，這是AI的未來。”

未來已來，科技以人為本，永不止步。

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