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play 分會場二 李偉東

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　　新浪財經訊 由新浪財經主辦的“2018中國銀行業發展論壇”于8月23日在北京舉行，主題為“未來銀行之路：固本與攻堅”，同盾科技副總裁李偉東出席并演講。

同盾科技副總裁李偉東

　　李偉東表示：在過去5年多的時間里面看到整個中國互聯網的浪潮，從行業應用的成熟度、基礎設施的成熟度這兩個維度來看，人工智能×大數據分析市場規模是非常大的，從14年的85億到16年170億，預測到2022年這一塊的市場規模可以突破一千億。

　　以下為演講全文：

　　李偉東：各位嘉賓大家傍晚好，首先感謝主辦方新浪財經創造了一個非常好的機會讓大家有時間做交流。在今天的報告里我要分四個方面講一下，同盾科技從13年成立到現在接近5年時間的觀測、理解、思考和我們都做了哪些事情，借這個機會跟大家做一些分享。

　　從人工智能發展的階段來講，任何一個行業、一個領域的發展都離不開技術、離不開資本、還有基礎設施，人工智能領域的基礎設施就是數據的規模，包括政策的支持，我們覺得無論在技術還是資本還是數據的規模和政策來講，其實都是四個因素的疊加，對于人工智能的發展來講是在量變到質變的過程中起到一個非常好的促進作用。

　　由于金融與人工智能有天然的適配性，相較于其他領域，金融與人工智能的融合走在了前面。過去幾年人工智能為金融上帶來了很多深刻的變革，各位在實際的工作當中、生活當中都會感受到，無論是從移動支付到基于互聯網，13、14年開始蓬勃發展的互聯網金融，還是到智能風控、智能營銷、智能客服、智能投資等場景，整個AI在金融領域里面帶來的變革是非常多的。

　　從行業應用的成熟度、基礎設施的成熟度這兩個維度來看，我們看到人工智能×大數據分析市場的規模是很大的，從14年85億到16年170億，預測到2022年這一塊的市場規模可以突破一千億。

　　同盾基于大數據和人工智能打造了一個智能分析即服務AaaS的理念，大家都很熟悉最初的LaaS，也就是說基礎設施即服務到PaaS平臺即服務再到SaaS軟件即服務，AaaS智能分析即服務的理念是繼承和吸收了這樣的概念延伸出來的。

　　同盾的愿景是希望以科技為使命，成為世界領先級的智能風控和分析決策提供商。我們定位是以智能技術為驅動、以大數據分析服務為基礎，希望能夠在金融、互聯網、政府、零售等多個行業提供智能分析服務。

　　同盾提供的是多維度、立體化的服務模式，底層是數據，包括一方的，三方的、公共的數據；上面一層是技術，同盾有三大技術平臺，包括人工智能、泛安全、信貸科技。同時，我們以智能營銷、智能信貸風控、智能反欺詐、智能運營為四個大的產品體系，發展出接近100多個產品，產品和技術體系覆蓋到從金融到互聯網、政府、公安到零售運營商等多個場景。

　　目前我們服務的客戶大概超過一萬家，這一萬家當中五千家是金融機構，另外五千家是非金融機構。

　　我們持續輸出領先的綜合科技能力給客戶，剛才提到的三大技術體系在這個過程中發揮了重要作用，從泛安全體系的IP畫像、設備指紋、欺詐情報，到信貸科技體系的決策引擎、復雜網絡、流式計算；到人工智能體系的語音交互、圖像文本處理、機器學習平臺，再基于深厚的數據的積累和場景的構建形成了一個開放的技術平臺做對外的輸出，我也希望能夠賦能金融機構在整個科技的轉型過程當中可以進展的更快一些。

　　整個產品構建和服務的縱深度我們也走的算蠻快的，構建了多元化的產品、整個縱深的服務、多個場景加整個全流程智能分析的綜合解決方案，在縱深這部分里邊從策略到模型、到信息、到軟件、到平臺，多元化的產品剛才提到，在智能營銷、智能信貸、智能反欺詐、智能運營部分，也推出了接近一百多種產品。

　　也正是這么豐富的產品體系和強大的技術能力，我們與一萬家企業達成合作。這一萬家企業里面透過API跟同盾實時的調用，現在每天API的調用量超過一個億，峰值達到兩個億，在信貸的調用量里在600-1500萬之間，峰值會達到差不多2000萬，所以同盾積累的數據包括API的總調用量已經接近600億次，系統響應時間為200毫秒，覆蓋終端設備達到30億，整個在反欺詐里的虛假號碼超過三千萬，保護的信貸總資產規模超過一萬億，賬戶的安全保護也超過15億次，我們希望透過強大的處理能力和行業洞察為整個金融機構在它的業務發展當中保駕護航。

　　接下來談一下智能分析在金融里的具體應用。從營銷獲客、貸前反欺詐、貸前信用審核、貸中監控、貸后逾期管理到逾期回收，同盾的解決方案和服務覆蓋了信貸整個業務的全生命周期。

　　通過客戶的價值挖掘，最主要的是可以幫到金融機構識別低風險高價值的人群，這是金融機構最想要的，客戶在剛剛進入或者注冊的時候它的整個信息對金融機構來講幾乎是空白的，在這時候，客戶是一無所知的，在這個環節里面有可能流失大量客戶，我們對客戶借貸需求的評估有可能為行方做二次營銷的時候提供一個更有針對性、更有效的建議，提升轉化的成功率，因為現在流量基本上集中在BATJ的情況下，流量還是非常貴的。

　　另外一種情況是，客戶可能已經注冊了銀行賬戶，申請了信用卡，理論上已經成為了銀行的客戶。但是這名客戶可能在申請完信用卡后就再也沒有真正使用過，這就是我們常說的沉默客戶，在高度競爭的金融環境里，沉默客戶的激活也是非常重要的，對存量客戶價值的挖掘在未來會是銀行一個重要的課題之一。

　　另外面對不同場景的金融機構我們也提供開發標準化、定制化的模型，包括反欺詐、申請評分、授信定價、表現評分，包括C卡里面的催收的評分模型，幫助金融機構在構建各種不同階段、不同功能、不同作用的模型。

　　在貸后催收環節，同盾通過逾期管家、逾期精靈等產品解決客戶傳統催收面臨的難題，傳統的線下催收模式無論是人力、資金、資源的成本都非常高的，另外因為現在經濟結構差異比較大，催收的風險差異性還是比較大的，過渡依賴人力的成果相對來說比較低，對M0~M2的客戶會進行智能決策、電話外呼、短信通知，現在新金融還有很多銀行是蠻多機構是使用這種服務的，傳統和新型催收的比較就不贅述了。

　　最重要的一點，因為政府對隱私和數據的保護現在提到了越來越高的層面，所以傳統的催收有一個部分是比較頭疼的，就是客戶敏感信息容易被泄露，當然對于新型催收像同盾推出的逾期管家服務可以提供標準話術，并且全程可追溯，可以有效保護客戶的隱私。

　　給大家展示一個案例，這是同盾為某股份制銀行提供貫穿整個信貸業務流程的智能風控整體解決方案，此股份制銀行規模很大，它的信貸日均申請量是5萬筆，平均申請額度是10萬元，小微企業貸款日均申請3萬筆，平均申請額度達到50萬，所以我們提供的是從貸前反欺詐和信用審核，到貸中監控以及貸后催收服務。從實施效果上講，客戶的反饋還是很不錯的，從信用貸活動的當日，在整個賬戶的保護攔截薅羊毛事件里面三萬多筆，當天就挽回十多萬的損失，垃圾注冊從40%降低到2%。賬戶盜用的比例從3%降到0.5%，信貸模型KS值達到0.45%，模型穩定性PSI達到0.001，遠高于行業PSI0.1的水平。信貸的貸前審核完全替代了人工，科技在整個轉型過程當中扮演了兩個很重要的角色，第一提高效率第二降低成本。所以我們這個案例里面充分佐證了其實科技在金融業務的轉型過程當中扮演了一個重要的角色。M1的逾期回收效果也是高出自愈，人力自催的15%，可以釋放出大量的催收人力出來。

　　同時我們針對互聯網，在網上欺詐風險的痛點也打造了全流程的業務風控，因為現在黑產是非常猖獗的，而且整個黑產對前沿技術的熱情，因為利益的驅動下一點兒都不比金融機構或者科技公司遜色，他們在這方面的投入也是蠻舍得的。所以同盾在整個攻防對抗當中，從渠道推廣到注冊登陸、營銷活動、交易支付、社交互動里邊，建立了全場景風控的體系。我們可以從接口的安全保護到渠道的推廣、賬戶的安全保護、營銷活動、交易支付、內容安全，都可以為企業的網絡安全保駕護航。

　　這里也有一個案例，這個案例是利用深度學習為某直播平臺識別內容安全風險的，大家知道在直播平臺里有很多涉黃事件，在涉黃的智能審核里面，我們給出來的鑒別結果表現還是蠻不錯的，從表格數據可以看到，這個平臺每天視頻直播截圖數量在90萬左右，平均每天審核量在700張以內，審核率在0.1億下，極大的提升了人工的審核效率，通過線下人工粗略統計召回率達到90%。

　　另外一個案例是涉政，智能審核模型給出來的鑒別結果，該平臺每天圖片數量總量在3.5-3.6萬左右，審核量300-400，召回率是82%，準確率達到60%，效果是非常不錯的。

　　最后我想花一點時間跟大家報告一下我們整個戰略的布局，我們定位是獨立的第三方的智能風控和分析決策服務商，我們也希望能立足中國影響世界，目前同盾的業務除了在中國之外已經在東南亞市場落地，包括越南、泰國、印度、印尼、菲律賓、馬來西亞、新加坡等國家都已經展開業務，目前已經有很多成功的項目落地。同盾也希望在國內企業紛紛出海的情況下，為他們提供技術上的支持。同盾已經進軍了東南亞，希望未來能夠向世界更多國家的市場開拓。

　　同時，同盾也加大了跟跟高校合作的力度，同盾跟清華五道口金融學院達成深度合作、在北美也成立了一個區塊鏈的實驗室，跟浙江大學成立了人工智能的實驗室，同時同盾自己也成立了同盾大學和同盾金融科技研究院，移動安全的研究院以及反欺詐研究院。

　　近期，同盾也跟西北工業大學建立了緊密的合作關系，共同探索在智能語音領域的基礎研究、人才培訓、技術發展等內容，西北工業大學的謝磊教授也加入了同盾，未來會拿出一半的時間在同盾。

　　同盾發展的愿景，是希望能夠成為世界領先的智能風控與分析決策服務商，也希望能攜手我們的生態伙伴共同成長。

　　謝謝大家！

責任編輯：吳化章