Mike 科技赋能金融机构数字化转型！萨摩耶数科成行业「助力范本」
顶尖财经网2020-12-1 14:14:28讯：
随着移动互联网、大数据、人工智能等技术的融合应用逐步深入，金融业数据密集型的特征越来越明显，银行等数字化转型早已迫在眉睫，特别是疫情期间，外部环境冲击迫使银行家们去思考，如何在困境中保证生存与发展?
值得一提的是，今年10月底，德勤发布的《2020年上半年上市银行分析――中流击水，奋楫者进》给出了问题的答案：韧性。而数字化转型成为快速构建韧性的最有效路径。
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另观之如今中小企业，后疫情时代，其对数字化实践的态度和信息化工具的认知有新的加强。
具体而言，数字化转型是建立在数字化转换、数字化升级基础上，进而触及公司核心业务，以创建一种新商业模式为目标的高层次转型。
而作为以AI为驱动的金融数字科技公司――萨摩耶数科利用数据中台不断基于实际业务场景开发定制化产品，深耕技术创新，助力金融行业数字化转型。
全面数字化转型 塑造行业韧性竞争力
金融的本源是服务好实体经济。德勤认为，当前经济增长放缓，不确定性增强，将考验商业银行发展韧性，从外延式发展向内涵式发展转型是大势所趋，但受限不同内外环境问题，不同银行的经营水平分化将更明显。
换言之，韧性将成为未来成功银行的核心品质。而所谓的韧性，是指对恶劣外部环境具有较强的抵抗力，能够在危机中针对性地进行灵活适应和调整的能力。
目前看来，银行需通过全面数字化转型塑造韧性竞争力，利用数据分析、智能驱动、灵活架构和降本增效，助力银行预先把握外部风险、迅速判断等，为未来不确定性做好准备。
洞察先知，有韧性的银行往往对变化具有极强敏感性，决策更是“先人一步”。问题在于如何快速调整为“防冲击姿势”?
如前述报告所提，疫情期间，国有六大银行和六家股份制银行通过升级前台业务、强化中台风控和保障后台运营，实现经营模式升级，以金融科技加速数字化转型，保证业务稳健运营。
且由于信贷业务受疫情直接冲击，资产质量面临较大挑战，同时银行还需积极发放各类贷款支持实体经济复苏，因此各家银行稳步推进数据化中台风控建设，利用风控模型推动高效准入策略和贷后预警排查策略的施行。
而于消费金融而言，随着互联网巨头、电商平台、科技公司的积极参与，消费者可选择平台类型更加多元，业内竞争进一步加剧，场景、风控、技术成为影响业务发展的核心要素。
中国银行业协会发布《中国消费金融公司发展报告》中明确提到，2019年，消费金融公司紧紧把握科技引领发展理念，持续加大5G、人工智能、大数据、区块链等前沿技术的研究，并将至运用于精准识别客户、强化流程追准、智能化营销、产品流程改造等日常经营管理之中，客户服务效率、效能和质量明显提升，行业“金融+科技”的属性进一步凸显。
需特别指出的是，这一切的基础是数字化，即通过科技手段提升数据运算速度，改进数据加密、数据签名、身份认证等方式，有效促进了金融实现更高的效率、更低的成本及更安全的交易。
助力行业实现线上化、智能化的数字化转型
随着数据价值的日益凸显，萨摩耶数科致力成为赋能金融机构数字化转型的好伙伴，其数据中台具有较强的信息整合能力，可以对各类信息进行合理下钻与聚合，信息的计算、可视化、调度等具有较强的产品化能力，同时在管理机制保障方面，也可实现信息治理、业务模式与组织机构匹配。
而萨摩耶数科数据中台产出的特征工程平台，为风控业务场景中注入底层技术能力，使风控业务实现便捷化特征管理模式，从而助力风控业务能基于实际金融场景开发出更利于传统金融机构数字化转型的定制化产品及解决方案。
通常来讲，特征工程是在原始数据中加入业务逻辑理解，利用数据变化、特征交叉与组合等方式，通过数据认识、数据筛选、特征提取、特征组选择，量化成模型训练和预测可直接使用的特征。
传统金融机构一般是利用业务中的金融逻辑推理判断借款人风险。例如，通过收入水平评估偿还能力，能力越大风险越小。再者通过历史还款记录评估还款意愿，记录越好风险越小。这些基于业务的因果关系判断应用到实际业务场景的运作中，能够对借贷过程中的风险进行有效的把握，为金融机构风险问题的解决提供了方向。
作为风控建模中处理和分析数据的重要环节，特征工程基于业务和技术，利用数据与信用的关联度，分析出大量用户风险的特征，从而提升风控模型的预测能力，能够更有效第应用于金融信贷场景中。
而在金融业务创新发展与业务场景的复杂化趋势之下，萨摩耶数科的特征工程平台所做的智能化风控主要依赖策略和模型来构建的，利用策略和模型所依赖的数据，在原始数据基础上进行大量的计算和加工，通过变量计算加工出用于策略和模型的优质特征变量。变量计算系统的能力直接影响策略和模型的决策效果，进而影响反欺诈和信审的结果好坏，萨摩耶数科通过疫情期间的波动数据找出在疫情期间仍保持低风险的优质客群，并挖掘出优质客群的差异和特征。
为了让策略和模型进行快速迭代以适应金融业务需求的快速变化，萨摩耶数科对智能风控系统所依赖的特征变量系统提出了更高的要求，具体表现在：数据的多样性、实时低延迟精准的变量计算能力、变量快速的开发应对能力、便捷快速的线上变量验证方式、有效的变量计算结果质量监控体系五个特征。
萨摩耶数科数字中台利用人工智能、云计算等前沿科技已产出了诸多类似特征工程平台的产品，并结合实际业务场景研发出能够支持金融机构需求的定制化产品。目前，萨摩耶数科AI平台已上线，依托AI平台集成的AUTOMAN自动建模平台已投入风控业务中，且在效率与精度、标准化与通用性之中实现了完美平衡，具备低成本、高精度、高效率地实现数据可视化的特点 ，有效地将数据价值转化为竞争力，实现人工智能对企业经营的深度赋能，进一步促进数字化转型。
具体讲，萨摩耶数科的AUTOMAN自动建模平台凭借数据研判及处理、最优模型保存及部署、新数据预测、模型训练及调优四大核心功能，内置前沿流行算法，即使用户没有知识背景也能熟练使用，且拥有一键建模模式，无需用户写代码，只需按照说明放好数据就能训练出可部署调用的模型。另其还内置自研究调参算法，让模型调优不再是玄学，帮助模型开发工程师使用集成工具包提升模型开发效率节省时间克服其他业务难点。
此外，萨摩耶数科技术团队正在研发特征变量自助化配置/统一管理的平台。未来，在金融科技的赛道上，萨摩耶数科将基于人工智能、云计算等现代互联网新兴技术，持续为金融机构等提供全方位、专业的数字金融科技服务，助力金融等各行业实现线上化、智能化的数字化转型，进而通过金融机构向用户提供温暖的金融服务，让每一位用户感受到金融的温暖。
