作者 | 刘老师
出品 | 创业最前线
随着互联网技术与传统产业的高度融合，智能风控这种轻资产、重运营的服务模式正快速渗透至各类场景之中，特别是对金融行业产生了强大的鲶鱼效应。
大数据及人工智能拟合海量分散级变量，经过云计算输出高度精准的用户画像，更有利于欺诈风险的防范。
业内人士指出，我国传统金融的风险管理在经历了业务经验驱动、数据分析驱动和计量模型驱动三个历史时期之后，正全面迈入由人工智能驱动的风控阶段。
尽管目前行业或多或少存在一些监管滞后的问题，但在一些头部企业的带动和示范下，金融行业普遍存在的欺诈行为、多头借贷、失联风险仍大幅降低。
“大数据战略”背后的社会价值
从国家战略层面来看，“大数据战略”更成为我国现代化国力的重要内涵和国际竞争的新优势。而作为万业之王，智能风控在金融行业中功效释放，更担当着这项国家级战略部署最为重要的价值体现。
越来越多的科技创新公司利用自身的技术优势，帮助传统金融机构改善业务流程，辅助金融机构优化风控运营决策。
但客观而言，智能风控的广泛推行目前还存在一定的难题，如信息规则的建立、数据应用的生态建设、合作企业之间的技术兼容、甚至是可持续发展的保障措施等一系列亟待完善的环节，这就需要从国家政策和企业创新上双向切入：
政策层面上，国家领导人曾明确表示要“实施国家大数据战略，加快建设数字中国。”特别是央行在年内下发的《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》中指出，要“建立健全企业级大数据平台，进一步提升数据洞察能力和基于场景的数据挖掘能力，充分释放大数据作为基础性战略资源的核心价值。”
企业创新上，要依据监管的顶层设计合理进行科技研发，利用大数据、AI技术搭建适用于不同场景的各类风控模型，通过优化客户决策周期来提升产业生态的运营效率，同时还可以结合多方资源激发跨界合作的新商机。
就一点而言，我们不得不看到头部平台所带来的行业“示范效应”。作为国内独立的智能分析决策服务商，同盾科技始终将业务的触发点立足于科技创新领域，并秉承“技术中立性”原则为服务客户输出匹配需求和行业发展趋势的最佳解决方案。
科技研发方面，不断强化PaaS平台输出的能力，包括实时计算、图计算、分布式计算、机器学习平台、深度学习平台等等，同时也在联邦学习（信息加密）、生物识别、语音合成、5G智慧应用等领域进行探索和行业标准化的制定；
生态建设方面，与杭州、唐山等地方政府及辖内多家重点企业展开合作，未来，除了与数百家持牌金融机构在业务、场景等方面展开合作之外，同盾还将与包含通讯、零售、物流、工业制造更多领域中的中坚企业进行深度交流，在商机挖掘、项目实施、技术传递，甚至是管理培训等方面谋求全方位的合作机会；
社会责任方面，除了在业务层面持续深耕，同盾科技还将更加关注对客户体验等方面的提升，致力于参与社会诚信体系的建设，消除用户在信息安全、使用合规上的顾虑，以科技之力赋能合作机构，从根源上推进普惠金融的建设，落实精准扶贫事业的推进。
科技向善技术出海
现阶段，作为一种技术工具，智能风控已逐步开始与场景、产业效能实现对接，并将一些亟待通过数字化工具完成转型和缓解痛点的行业率先落地。但由于技术无法具象化和可视化，因此公众对于大数据、云计算等诸多新锐技术的认知更多来源于应用层面，这就难免会将一些行业“原罪”归结于技术本身。
正因如此，这就对政府监管和行业自律提出了更高的挑战。
监管固然重要，但自律更为可贵。事实上，众多创新地带存在不同程度的监管滞后情况，特别是近一段时间市场中出现了一些针对大数据、智能风控等领域的讨论和争议，创始人、CEO蒋韬更是期盼社会各界可以对新兴产业予以更多理解和包容。
为确保合规经营，同盾科技已快速响应监管号召，并快速提升自身在技术、组织、准入、文化等层面的管理制度。
在他看来，“创业不易，尤其是对于坚守科技创新的企业，同盾一直不改科技公司的底色，默默耕耘。经历了行业的波峰和波谷，为社会创造了大量的价值，科技的发展不可能是一帆风顺的，社会应该以一种发展的眼光来看待问题。”
在“科技向善”的指导下，同盾科技希望能够通过AI等技术，不断赋能新经济、新动能，解决社会难题，例如利用智能反欺诈技术阻击黑产团伙、协助打击反洗钱，协助各部门解决电信诈骗等行为。
某种角度上，对于以大数据、科技创新为基础的智能风控行业的治理犹如治水，即宜疏不宜堵，要根据信息特征、市场规律和金融本质制定复合型的监管制度，在推动相关立法、打造良性社会信息生态的基础上，建立兼顾开放与安全的信息保障体系，同时将科技变革的实际价值正确输出给公众。
此外值得一提的是，同盾科技还将战略发展的着眼点放置于海外市场的布局中，如何打破全球不同地区的语音隔阂和文化障碍，寻求新的增长点？如何在不同国家的法律适应范畴内，需求产品的变现途径？如何像早年的阿里、腾讯，以“技术出海”的方式带动本土品牌的国际化认知？这些都让同盾科技这样一个科技先行者有了新的兴奋点。
【写在最后】纵观科学研究历程，人类在经历了实验科学、理论推演和计算机仿真三种科研范式之后，正在迈入以“信息”为核心的数据密集型科学研究范式。人类的科研活动以信息的加工和处理作为主要手段，并在多个领域取得了突破性进展。
然而创新总是一把“双刃剑”，随着监管趋严，最终能够脱颖而出的优质企业始终还是那些积极拥抱监管、规范行业标准的坚守者。
文中配图来自：摄图网，基于VRF协议。
