同盾科技李伟东：中国人工智能市场2022年突破一千亿|大数据_新浪财经

视频加载中，请稍候...

　　新浪财经讯由新浪财经主办的“2018中国银行业发展论坛”于8月23日在北京举行，主题为“未来银行之路：固本与攻坚”，同盾科技副总裁李伟东出席并演讲。

同盾科技副总裁李伟东

　　李伟东表示：在过去5年多的时间里面看到整个中国互联网的浪潮，从行业应用的成熟度、基础设施的成熟度这两个维度来看，人工智能×大数据分析市场规模是非常大的，从14年的85亿到16年170亿，预测到2022年这一块的市场规模可以突破一千亿。

　　以下为演讲全文：

　　李伟东：各位嘉宾大家傍晚好，首先感谢主办方新浪财经创造了一个非常好的机会让大家有时间做交流。在今天的报告里我要分四个方面讲一下，同盾科技从13年成立到现在接近5年时间的观测、理解、思考和我们都做了哪些事情，借这个机会跟大家做一些分享。

　　从人工智能发展的阶段来讲，任何一个行业、一个领域的发展都离不开技术、离不开资本、还有基础设施，人工智能领域的基础设施就是数据的规模，包括政策的支持，我们觉得无论在技术还是资本还是数据的规模和政策来讲，其实都是四个因素的叠加，对于人工智能的发展来讲是在量变到质变的过程中起到一个非常好的促进作用。

　　由于金融与人工智能有天然的适配性，相较于其他领域，金融与人工智能的融合走在了前面。过去几年人工智能为金融上带来了很多深刻的变革，各位在实际的工作当中、生活当中都会感受到，无论是从移动支付到基于互联网，13、14年开始蓬勃发展的互联网金融，还是到智能风控、智能营销、智能客服、智能投资等场景，整个AI在金融领域里面带来的变革是非常多的。

　　从行业应用的成熟度、基础设施的成熟度这两个维度来看，我们看到人工智能×大数据分析市场的规模是很大的，从14年85亿到16年170亿，预测到2022年这一块的市场规模可以突破一千亿。

　　同盾基于大数据和人工智能打造了一个智能分析即服务AaaS的理念，大家都很熟悉最初的LaaS，也就是说基础设施即服务到PaaS平台即服务再到SaaS软件即服务，AaaS智能分析即服务的理念是继承和吸收了这样的概念延伸出来的。

　　同盾的愿景是希望以科技为使命，成为世界领先级的智能风控和分析决策提供商。我们定位是以智能技术为驱动、以大数据分析服务为基础，希望能够在金融、互联网、政府、零售等多个行业提供智能分析服务。

　　同盾提供的是多维度、立体化的服务模式，底层是数据，包括一方的，三方的、公共的数据；上面一层是技术，同盾有三大技术平台，包括人工智能、泛安全、信贷科技。同时，我们以智能营销、智能信贷风控、智能反欺诈、智能运营为四个大的产品体系，发展出接近100多个产品，产品和技术体系覆盖到从金融到互联网、政府、公安到零售运营商等多个场景。

　　目前我们服务的客户大概超过一万家，这一万家当中五千家是金融机构，另外五千家是非金融机构。

　　我们持续输出领先的综合科技能力给客户，刚才提到的三大技术体系在这个过程中发挥了重要作用，从泛安全体系的IP画像、设备指纹、欺诈情报，到信贷科技体系的决策引擎、复杂网络、流式计算；到人工智能体系的语音交互、图像文本处理、机器学习平台，再基于深厚的数据的积累和场景的构建形成了一个开放的技术平台做对外的输出，我也希望能够赋能金融机构在整个科技的转型过程当中可以进展的更快一些。

　　整个产品构建和服务的纵深度我们也走的算蛮快的，构建了多元化的产品、整个纵深的服务、多个场景加整个全流程智能分析的综合解决方案，在纵深这部分里边从策略到模型、到信息、到软件、到平台，多元化的产品刚才提到，在智能营销、智能信贷、智能反欺诈、智能运营部分，也推出了接近一百多种产品。

　　也正是这么丰富的产品体系和强大的技术能力，我们与一万家企业达成合作。这一万家企业里面透过API跟同盾实时的调用，现在每天API的调用量超过一个亿，峰值达到两个亿，在信贷的调用量里在600-1500万之间，峰值会达到差不多2000万，所以同盾积累的数据包括API的总调用量已经接近600亿次，系统响应时间为200毫秒，覆盖终端设备达到30亿，整个在反欺诈里的虚假号码超过三千万，保护的信贷总资产规模超过一万亿，账户的安全保护也超过15亿次，我们希望透过强大的处理能力和行业洞察为整个金融机构在它的业务发展当中保驾护航。

　　接下来谈一下智能分析在金融里的具体应用。从营销获客、贷前反欺诈、贷前信用审核、贷中监控、贷后逾期管理到逾期回收，同盾的解决方案和服务覆盖了信贷整个业务的全生命周期。

　　通过客户的价值挖掘，最主要的是可以帮到金融机构识别低风险高价值的人群，这是金融机构最想要的，客户在刚刚进入或者注册的时候它的整个信息对金融机构来讲几乎是空白的，在这时候，客户是一无所知的，在这个环节里面有可能流失大量客户，我们对客户借贷需求的评估有可能为行方做二次营销的时候提供一个更有针对性、更有效的建议，提升转化的成功率，因为现在流量基本上集中在BATJ的情况下，流量还是非常贵的。

　　另外一种情况是，客户可能已经注册了银行账户，申请了信用卡，理论上已经成为了银行的客户。但是这名客户可能在申请完信用卡后就再也没有真正使用过，这就是我们常说的沉默客户，在高度竞争的金融环境里，沉默客户的激活也是非常重要的，对存量客户价值的挖掘在未来会是银行一个重要的课题之一。

　　另外面对不同场景的金融机构我们也提供开发标准化、定制化的模型，包括反欺诈、申请评分、授信定价、表现评分，包括C卡里面的催收的评分模型，帮助金融机构在构建各种不同阶段、不同功能、不同作用的模型。

　　在贷后催收环节，同盾通过逾期管家、逾期精灵等产品解决客户传统催收面临的难题，传统的线下催收模式无论是人力、资金、资源的成本都非常高的，另外因为现在经济结构差异比较大，催收的风险差异性还是比较大的，过渡依赖人力的成果相对来说比较低，对M0~M2的客户会进行智能决策、电话外呼、短信通知，现在新金融还有很多银行是蛮多机构是使用这种服务的，传统和新型催收的比较就不赘述了。

　　最重要的一点，因为政府对隐私和数据的保护现在提到了越来越高的层面，所以传统的催收有一个部分是比较头疼的，就是客户敏感信息容易被泄露，当然对于新型催收像同盾推出的逾期管家服务可以提供标准话术，并且全程可追溯，可以有效保护客户的隐私。

　　给大家展示一个案例，这是同盾为某股份制银行提供贯穿整个信贷业务流程的智能风控整体解决方案，此股份制银行规模很大，它的信贷日均申请量是5万笔，平均申请额度是10万元，小微企业贷款日均申请3万笔，平均申请额度达到50万，所以我们提供的是从贷前反欺诈和信用审核，到贷中监控以及贷后催收服务。从实施效果上讲，客户的反馈还是很不错的，从信用贷活动的当日，在整个账户的保护拦截薅羊毛事件里面三万多笔，当天就挽回十多万的损失，垃圾注册从40%降低到2%。账户盗用的比例从3%降到0.5%，信贷模型KS值达到0.45%，模型稳定性PSI达到0.001，远高于行业PSI0.1的水平。信贷的贷前审核完全替代了人工，科技在整个转型过程当中扮演了两个很重要的角色，第一提高效率第二降低成本。所以我们这个案例里面充分佐证了其实科技在金融业务的转型过程当中扮演了一个重要的角色。M1的逾期回收效果也是高出自愈，人力自催的15%，可以释放出大量的催收人力出来。

　　同时我们针对互联网，在网上欺诈风险的痛点也打造了全流程的业务风控，因为现在黑产是非常猖獗的，而且整个黑产对前沿技术的热情，因为利益的驱动下一点儿都不比金融机构或者科技公司逊色，他们在这方面的投入也是蛮舍得的。所以同盾在整个攻防对抗当中，从渠道推广到注册登陆、营销活动、交易支付、社交互动里边，建立了全场景风控的体系。我们可以从接口的安全保护到渠道的推广、账户的安全保护、营销活动、交易支付、内容安全，都可以为企业的网络安全保驾护航。

　　这里也有一个案例，这个案例是利用深度学习为某直播平台识别内容安全风险的，大家知道在直播平台里有很多涉黄事件，在涉黄的智能审核里面，我们给出来的鉴别结果表现还是蛮不错的，从表格数据可以看到，这个平台每天视频直播截图数量在90万左右，平均每天审核量在700张以内，审核率在0.1亿下，极大的提升了人工的审核效率，通过线下人工粗略统计召回率达到90%。

　　另外一个案例是涉政，智能审核模型给出来的鉴别结果，该平台每天图片数量总量在3.5-3.6万左右，审核量300-400，召回率是82%，准确率达到60%，效果是非常不错的。

　　最后我想花一点时间跟大家报告一下我们整个战略的布局，我们定位是独立的第三方的智能风控和分析决策服务商，我们也希望能立足中国影响世界，目前同盾的业务除了在中国之外已经在东南亚市场落地，包括越南、泰国、印度、印尼、菲律宾、马来西亚、新加坡等国家都已经展开业务，目前已经有很多成功的项目落地。同盾也希望在国内企业纷纷出海的情况下，为他们提供技术上的支持。同盾已经进军了东南亚，希望未来能够向世界更多国家的市场开拓。