來源 | 雷鋒網(wǎng)（ID：leiphone-sz）

作者 | 周蕾

十年前提起金融科技，人們多半在談金融信息化建設(shè)，世界還沒有互聯(lián)網(wǎng)金融和人工智能應(yīng)用的姓名。如今，我們立在2020這個(gè)山頭前后張望，會(huì)驚覺變革無時(shí)無刻不在各個(gè)維度發(fā)起，林海翻濤，遍地生輝。

為技術(shù)創(chuàng)新沖在最前線者有之，為規(guī)模化應(yīng)用落地奮斗者亦有之；傳統(tǒng)的金融業(yè)務(wù)場景和流程被拆解成更細(xì)的顆粒，逐步數(shù)字化、智能化翻新；解決方案的整體化、平臺(tái)化特性也逐漸彰顯。我們試圖從這些維度出發(fā)，找出金融科技下一個(gè)十年的「先鋒陣列」。

還有人在爭辯誰是前浪后浪，而最敏銳的航海者已經(jīng)分清潮水的方向。

互金巨頭的科技賦能「腳本」

互金企業(yè)集體轉(zhuǎn)型升級(jí)，改造傳統(tǒng)信貸流程，告別粗放式經(jīng)營，選擇強(qiáng)調(diào)自己的科技賦能角色，是過去數(shù)年里最受關(guān)注的金融科技趨勢之一。在今年企業(yè)們披露的年報(bào)數(shù)據(jù)中我們可以看見，這樣的轉(zhuǎn)型之舉已經(jīng)初有成效。

首次將科技收入獨(dú)立出來的360金融，可以說是行業(yè)代表之一。

在2019年報(bào)里，360金融將收入調(diào)整為傳統(tǒng)收入和科技收入兩部分，以反映公司加碼科技的戰(zhàn)略決心，以及更加全面真實(shí)地反映公司科技轉(zhuǎn)型的業(yè)務(wù)形態(tài)。

2019年，360金融傳統(tǒng)收入為人民幣80.13億元，科技收入則為12.06億元，增速高達(dá)336%，這一數(shù)字在2018年為228%。

科技服務(wù)占比穩(wěn)步上升，由年初的0.8%躍升到年底的22%。

在電話會(huì)議上，CEO吳海生宣布，預(yù)計(jì)到2020年底，在新增業(yè)務(wù)中，科技驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)量占比將提高到30-50%。

360金融對科技業(yè)務(wù)的總結(jié)陳詞，某種程度上也概括了互金企業(yè)們的轉(zhuǎn)型意圖：當(dāng)金融周期真正到來，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)將面臨利潤大幅縮水的風(fēng)險(xiǎn)；相比之下，科技業(yè)務(wù)賺取的是智能獲客、智能風(fēng)控這樣的技術(shù)服務(wù)費(fèi)，雖然在短期犧牲了一定的利潤，但由于不承擔(dān)金融風(fēng)險(xiǎn)，業(yè)務(wù)穩(wěn)健性將會(huì)加強(qiáng)。

具體到業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，幾組數(shù)據(jù)或許更能說明這家企業(yè)的科技投入效果：

截至2019年12月31日，360金融累計(jì)注冊用戶1.35億，較2018年底增長71.3%；授信用戶2472萬，同比增長97.1%；在360金融的幫助下獲得貸款的用戶達(dá)到1591萬，較2018年增長92.1%。

摩根士丹利在報(bào)告中指出，運(yùn)營效率應(yīng)當(dāng)兼顧借款用戶的數(shù)量及質(zhì)量。在2018年2季度至2019年3季度之間，360金融每季獲取新客戶超過150萬人，遠(yuǎn)高于同業(yè)上市公司。

中金公司的報(bào)告則表示，2019年，360金融拳頭產(chǎn)品360借條的月均MAU達(dá)1511萬人，月均DAU為165萬人，兩項(xiàng)排名都位列同類公司之首。

逾期率方面，截至2019年12月31日，360金融的M3+逾期率為1.5%。

從用戶增速和質(zhì)量不難看出，360金融在獲客運(yùn)營方面頗有心得。該公司表示，這得益于貫穿業(yè)務(wù)全流程的人工智能技術(shù)的應(yīng)用，例如借助全自動(dòng)化算法智能投放，利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和用戶全生命周期標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)智能運(yùn)營。

另外，貸后環(huán)節(jié)中，智能機(jī)器人自動(dòng)完成+AI機(jī)器人的大量應(yīng)用，極大提高了面向海量用戶的服務(wù)效率和質(zhì)量，提升了客戶黏性。

360金融透露稱，其78%的催收工作、77%的電話營銷工作、91%的客戶服務(wù)工作都由相應(yīng)的機(jī)器人完成，即便由人工完成的部分也實(shí)現(xiàn)了AI質(zhì)檢機(jī)器人的100%覆蓋檢查。運(yùn)營的多個(gè)環(huán)節(jié)自主研發(fā)了近百款機(jī)器人，申請了近四百項(xiàng)發(fā)明專利。

值得一提的是，360金融在2019年12月上線智信引擎業(yè)務(wù)，通過數(shù)據(jù)智能技術(shù)構(gòu)筑生態(tài)圈。該業(yè)務(wù)一方面連接優(yōu)質(zhì)和分散的互聯(lián)網(wǎng)流量場景平臺(tái)，拓展多元流量變現(xiàn)通道。

拍拍貸母公司信也科技，同樣是值得注意的典型案例。

在科技領(lǐng)域更上一層樓的決心，不只體現(xiàn)在名字的更改上。根據(jù)最新財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)，2020年一季度，信也科技的研發(fā)費(fèi)用為8760萬元，這一數(shù)字在上一季度（2019Q4）為9310萬元。

截至2020年5月20日，信也科技共登記軟件著作權(quán)139項(xiàng)，另有已授權(quán)及申請中的專利130項(xiàng)。

信也科技稱，對業(yè)務(wù)全流程的精細(xì)化運(yùn)營以及技術(shù)微創(chuàng)新是后續(xù)科技投入的重點(diǎn)。

針對日常流量投放存在的數(shù)據(jù)分離、批量投放困難、無法實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警等痛點(diǎn)，信也科技也自主研發(fā)了章魚流量管理平臺(tái)，其能夠通過定位實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)鏈路、效果評(píng)估、決策優(yōu)化引擎、智能投放平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)媒體渠道精準(zhǔn)觸達(dá)目標(biāo)客戶群體，挖掘潛在用戶。

解決方案的平臺(tái)化「歷練」

在金融科技的下一個(gè)十年里，可以預(yù)見的是，技術(shù)服務(wù)商們的產(chǎn)品會(huì)更注重整體化、平臺(tái)化，不再是普通的單點(diǎn)輸出。

生物識(shí)別在金融領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)程，就是由點(diǎn)到線及面，如今正在形成覆蓋多渠道、多場景、多模態(tài)識(shí)別融合的平臺(tái)解決方案。

隨著金融業(yè)務(wù)線上化的蓬勃發(fā)展，用戶授權(quán)環(huán)節(jié)身份確認(rèn)的方式日益多樣化，涉及的業(yè)務(wù)場景也不僅是開戶、支付。每個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)“各自為政”建立獨(dú)立的身份識(shí)別方式，不僅會(huì)造成資源浪費(fèi)，也為后期數(shù)據(jù)管理、同步維護(hù)等方面增加了難度。

將多種不同生物識(shí)別認(rèn)證方式集成到一個(gè)統(tǒng)一平臺(tái)中，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間數(shù)據(jù)整合、資源共享，對于認(rèn)證效率和系統(tǒng)安全性來說至關(guān)重要。

身份認(rèn)證作為金融業(yè)務(wù)的第一道風(fēng)控關(guān)卡，對技術(shù)服務(wù)商的綜合素質(zhì)要求不亞于「特種兵」：既要有對不同生物特征的優(yōu)秀識(shí)別能力，又要對金融不同場景邏輯和痛點(diǎn)理解透徹，有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理分析能力，以及服務(wù)本身足夠靈活高效。

作為最早一批將生物識(shí)別技術(shù)引入到銀行內(nèi)部強(qiáng)安全認(rèn)證業(yè)務(wù)中的企業(yè)，眼神科技是業(yè)內(nèi)率先推動(dòng)多模態(tài)融合，并將多模態(tài)融合識(shí)別做到平臺(tái)級(jí)的排頭兵，拿下了金融行業(yè)超過80%的客戶。

眼神科技打造的ABIS多模態(tài)生物識(shí)別統(tǒng)一平臺(tái)，建立在其人臉、虹膜、指紋、指靜脈及多模態(tài)生物識(shí)別融合算法基礎(chǔ)上，通過輕量化、高效擴(kuò)展的微服務(wù)架構(gòu)和豐富標(biāo)準(zhǔn)的服務(wù)接口，實(shí)現(xiàn)一站式的識(shí)別認(rèn)證服務(wù)、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理服務(wù)及智慧化的運(yùn)維服務(wù)，可以做到按需靈活組合、快速擴(kuò)展。

對金融機(jī)構(gòu)而言，KYC不會(huì)只是“認(rèn)識(shí)你的客戶”這樣簡單，要將金融服務(wù)上升到“懂得你的客戶”層面，而金融科技公司正是這關(guān)鍵一躍的「主演」。

眼神科技的這一平臺(tái)也通過與銀行大數(shù)據(jù)平臺(tái)的融合，高效、穩(wěn)定地為客戶提供數(shù)據(jù)分析與識(shí)別能力，幫助各大銀行為客戶提供智能化、個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn)，增強(qiáng)海量客戶數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)防控能力，助力銀行步入生物識(shí)別大數(shù)據(jù)客戶營銷時(shí)代。

目前，眼神科技的ABIS多模態(tài)生物識(shí)別統(tǒng)一平臺(tái)在金融行業(yè)多場景中已得到廣泛應(yīng)用，包含互聯(lián)網(wǎng)渠道、柜面業(yè)務(wù)、自助銀行、智慧網(wǎng)點(diǎn)等，在確保客戶信息和賬戶安全的同時(shí)，打造優(yōu)越的客戶體驗(yàn)。交通銀行、郵儲(chǔ)銀行、民生銀行、華夏銀行、渤海銀行和數(shù)家省級(jí)農(nóng)信社等眾多金融機(jī)構(gòu)均已引入。

此外，眼神科技也將多模態(tài)生物識(shí)別融合技術(shù)賦能金融以外的更多場景，如學(xué)校、社區(qū)、政府、公安等，實(shí)現(xiàn)了行業(yè)合作的深度融合。

誰能率先實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的最高目標(biāo)？

去年下半年的大數(shù)據(jù)行業(yè)震蕩，和本月《數(shù)據(jù)安全法》的正式出臺(tái)，無一不指向同一個(gè)技術(shù)趨勢：

實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可用不可見，保證數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)。

在監(jiān)管更嚴(yán)格、業(yè)務(wù)更敏感的金融行業(yè)，數(shù)據(jù)的安全有序使用自然被調(diào)到了更高的優(yōu)先級(jí)。能夠在這一方面上率先獲得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展的金融科技企業(yè)，自然也有望引領(lǐng)行業(yè)趨勢。

重新審視數(shù)據(jù)的獲取、共享，到使用和加工，鏈條的每一環(huán)都有不小的漏洞，學(xué)術(shù)界相繼出現(xiàn)了安全多方計(jì)算、可信執(zhí)行環(huán)境、隱私計(jì)算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、共享智能等解決路線，在數(shù)據(jù)控制、處理或?qū)崿F(xiàn)方式上各有不同。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)這一研究分支，正是在微眾銀行首席人工智能官楊強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)和其領(lǐng)導(dǎo)的IEEE聯(lián)邦學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)制定委員會(huì)的推動(dòng)下，成為當(dāng)今全球人工智能產(chǎn)學(xué)兩界最受關(guān)注的領(lǐng)域之一。

從簡單定義來講，聯(lián)邦學(xué)習(xí)是在本地，把本地?cái)?shù)據(jù)建模，模型的關(guān)鍵參數(shù)加密，數(shù)據(jù)加密傳到云端也無法解密。云端用算法將數(shù)據(jù)包們加以聚合，來更新現(xiàn)有模型，模型更新后下傳。重要的是，整個(gè)過程中，云端服務(wù)器不知道每個(gè)數(shù)據(jù)包里的內(nèi)容。

這種多個(gè)參與方（如移動(dòng)設(shè)備或整個(gè)組織）協(xié)作式地訓(xùn)練模型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，將不再需要將分散的訓(xùn)練數(shù)據(jù)搜集到一起，數(shù)據(jù)不出本地的特性讓數(shù)據(jù)使用全過程都變得更為安全可靠。

在楊強(qiáng)教授帶領(lǐng)下開展聯(lián)邦學(xué)習(xí)研究的微眾銀行，內(nèi)部已投入百余人，打造了一個(gè)覆蓋技術(shù)上下游的聯(lián)邦學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)，包含研究、學(xué)術(shù)、研發(fā)、商業(yè)、行業(yè)應(yīng)用等多個(gè)細(xì)分隊(duì)伍。他們已申請100+項(xiàng)相關(guān)專利，牽頭推進(jìn)IEEE聯(lián)邦學(xué)習(xí)國際標(biāo)準(zhǔn)與聯(lián)邦學(xué)習(xí)國家標(biāo)準(zhǔn)制定。

2019年2月，微眾銀行開源了聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架FATE，這也是全球首個(gè)工業(yè)級(jí)聯(lián)邦學(xué)習(xí)開源框架，能夠解決包括計(jì)算架構(gòu)可并行、信息交互可審計(jì)、接口清晰可擴(kuò)展在內(nèi)的三個(gè)工業(yè)應(yīng)用常見問題。

它給開發(fā)者提供了實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法和系統(tǒng)的范本，大部分傳統(tǒng)算法都可以經(jīng)過一定改造適配到聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架中來，用戶體驗(yàn)上和傳統(tǒng)建模差異較小。

微眾AI團(tuán)隊(duì)也發(fā)起了「聯(lián)邦學(xué)習(xí)生態(tài)」（FedAI Ecosystem），在確保數(shù)據(jù)安全及用戶隱私的前提下，建立基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的 AI 技術(shù)生態(tài)，使得各行業(yè)更充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，推動(dòng)垂直領(lǐng)域案例落地。

目前微眾已將聯(lián)邦學(xué)習(xí)用于金融領(lǐng)域，通過合法合規(guī)的多維度聯(lián)邦數(shù)據(jù)建模，小微企業(yè)風(fēng)控模型效果約可提升12%，相關(guān)企業(yè)機(jī)構(gòu)有效節(jié)約了信貸審核成本，整體成本預(yù)計(jì)下降5%-10%，并因數(shù)據(jù)樣本量的提升和豐富，風(fēng)控能力進(jìn)一步增強(qiáng)。

在微眾看來，聯(lián)邦學(xué)習(xí)不僅具有加速AI創(chuàng)新發(fā)展、保障隱私信息和數(shù)據(jù)安全的公共價(jià)值；從商業(yè)層面上看，聯(lián)邦系統(tǒng)更是一個(gè)“共同富?！钡牟呗?，能帶動(dòng)跨領(lǐng)域的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)合作，催生基于聯(lián)合建模的新業(yè)態(tài)和模式。

閱讀原文>>

文章轉(zhuǎn)自【雷鋒網(wǎng)（ID：leiphone-sz）】，本平臺(tái)經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

文章內(nèi)容僅代表作者個(gè)人觀點(diǎn)，未經(jīng)授權(quán)，任何人不得以任何方式使用，包括轉(zhuǎn)載、摘編、復(fù)制或建立鏡像。部分圖片來自網(wǎng)絡(luò)，且未核實(shí)版權(quán)歸屬，不作為商業(yè)用途，如有侵犯，請作者與我們聯(lián)系。