2019年，在全行业深化金融供给侧结构性改革的趋势下，稳增长与防风险摆在了更为重要的位置，科技在金融领域预计将迎来更深层次的应用与发展。各家金融机构都在数字化转型中快速发展，很多基于人工智能、大数据、云计算、区块链等技术的金融科技公司如雨后春笋，助力金融业务的数字化、智能化、创新产品和服务，这些产品和服务，正如一件件提升效率的“装备”，不断优化迭代金融行业升级发展。

　　人工智能等介入推动高质量服务

　　近年来，随着以制造业为代表的各产业领域的新业态、新模式、新技术不断涌现，在其发展过程中，传统的金融服务模式已无法满足企业的各类金融需求。“人工智能将是下一个数据库”，从数据分析角度来看，硬件提供的大部分算力目前都用在了数据库对数据的处理上，在整个产业不断发展的过程中新迭代出来的硬件会带来更多的算力被激发出来，现在人工智能或者说深度学习甚至是人工智能的模型也都需要消耗大量的算力。

　　所以未来人工智能‘流行’起来的趋势还是非常明显的，而且这个赛道一定足够长，未来的前景也非常广。在此基础上，金融科技的介入帮助金融机构在实现模式创新的同时，也解决了困扰多年的各种难题。

　　实践证明，金融科技在解决金融领域的信息不对称问题有着显著的作用，借助科技深度挖掘分析数据以提供多维度可靠信用信息，助力金融征信查询高效运行。此外，在服务实体经济方面，还可以为各个市场主体提供资源配置的有效信息，以帮助其提高自身风控能力，降低服务成本，将金融服务有效接入以往无法触及的中小微企业及弱势群体。

　　创新科技能力助金融机构防风险

　　在银行业中，客户流失是银行在日益激烈的市场竞争中需要面对的一大难题，而获客成本普遍高于老客维护的成本，因此从海量客户交易数据中挖掘出对客户流失有影响的信息，建立量化模型，合理预测客户流失风险是十分必要的。

　　阿尔法象负责人表示，对于重点领域风险精准有效处置相当重要。当前，金融科技企业主要通过向传统金融机构输出大数据与人工智能的风控能力，帮助机构构建贯穿全生命周期的风险识别、分析、决策系统。与此同时，积累经验并通过深度学习等，对技术进行迭代升级，与金融机构一起提升风险管理能力。

　　目前来看，通过新技术构建风控“屏障”已成为金融机构防范化解重大风险建立风险防控体系的必由之路。在这其中，人工智能、大数据、区块链 等也已经对传统的金融风险管理模式带来了新的变化。有分析人士认为，金融科技的应用没有好坏之分，构建适合金融机构自身业务战略、组织架构与风控需求的金融科技规划就是恰当与合适的。金融机构需要将大数据能力、人工智能能力等技术能力作为核心能力进行建设。

　　依靠实业才能走得更远

　　从实践来看，人工智能正更多地应用于金融风险的管理中。在金融服务更多地通过互联网平台触达用户时，可用数据较以往更多，通过人工智能的人工智能与大数据两大核心技术，进行不断的自我更新、调整与迭代，进而从更广维度、更深层次的大数据中把握风险规律，令风险管理更加精准。

　　当数据变成模型，通过人工智能或者人工智能技术的加持增强数据分析能力，从可视化分析发展到模型分析的趋势，为客户提供模型能力的技术工具或服务，通过可视化分析呈现产生一些洞察，以支撑各类商业场景，比如反欺诈分析中的数以亿计的交易以及上述提到的银行客户流失预测模型，充分证明了数据分析模型的必要性。

　　一站式AI智能风控解决方案

　　阿尔法象科技企业作为一家纯技术公司，对外输出的服务包括为金融机构提供纯线上资产对接、大数据风控技术与智能金融云服务。具体而言，在服务模式上，阿尔法象大体可分为两类，一类是标准品，包括象盾和基于API+SDK技术的智能风控服务解决方案。另一类是定制化服务，即针对合作方需求提供定制化服务，包括反欺诈模型、联合建模、智能AI风控一站式解决方案和增值服务。

　　首先，AI智能风控引擎能解决智能获客的问题。很多传统金融机构下沉客群，开展消费信贷业务，是没有相关获客经验的。AI智能风控引擎集成增长黑客、智能客服拉新、智能投放等服务，帮助金融机构挖掘用户。其次，AI智能风控引擎还针对用户全生命周期的自动化运营，并配套渠道管理及数据分析服务，使金融机构在满足获客需求后，能够持续触达用户在不同时间段的需求点，提升用户价值。

　　第二个象盾，是基于生物识别+机器学习技术推出的风险识别系统，可应用于反欺诈、授信审批等环节。现在很多有场景的公司想要切入金融服务，但对金融并不理解，也不懂具体的风险把控措施，他们需要相应能力的提升。我们这个系统可以量身打造AI评分卡等，辅助他们实现自动化风险识别。象盾系统目前的运作效率是日处理2万件，件均处理时效平均仅需3-5分钟。

来源：贵州网