2019年，在全行業深化金融供給側結構性改革的趨勢下，穩增長與防風險擺在了更為重要的位置，科技在金融領域預計將迎來更深層次的應用與發展。各家金融機構都在數字化轉型中快速發展，很多基於人工智能、大數據、雲計算、區塊鏈等技術的金融科技公司如雨後春筍，助力金融業務的數字化、智能化、創新產品和服務，這些產品和服務，正如一件件提升效率的“裝備”，不斷優化迭代金融行業升級發展。
人工智能等介入推動高質量服務
近年來，隨著以製造業為代表的各產業領域的新業態、新模式、新技術不斷湧現，在其發展過程中，傳統的金融服務模式已無法滿足企業的各類金融需求。“人工智能將是下一個數據庫”，從數據分析角度來看，硬件提供的大部分算力目前都用在了數據庫對數據的處理上，在整個產業不斷髮展的過程中新迭代出來的硬件會帶來更多的算力被激發出來，現在人工智能或者說深度學習甚至是人工智能的模型也都需要消耗大量的算力。
所以未來人工智能‘流行’起來的趨勢還是非常明顯的，而且這個賽道一定足夠長，未來的前景也非常廣。在此基礎上，金融科技的介入幫助金融機構在實現模式創新的同時，也解決了困擾多年的各種難題。
實踐證明，金融科技在解決金融領域的信息不對稱問題有著顯著的作用，藉助科技深度挖掘分析數據以提供多維度可靠信用信息，助力金融徵信查詢高效運行。此外，在服務實體經濟方面，還可以為各個市場主體提供資源配置的有效信息，以幫助其提高自身風控能力，降低服務成本，將金融服務有效接入以往無法觸及的中小微企業及弱勢群體。
創新科技能力助金融機構防風險
在銀行業中，客戶流失是銀行在日益激烈的市場競爭中需要面對的一大難題，而獲客成本普遍高於老客維護的成本，因此從海量客戶交易數據中挖掘出對客戶流失有影響的信息，建立量化模型，合理預測客戶流失風險是十分必要的。
阿爾法象負責人表示，對於重點領域風險精準有效處置相當重要。當前，金融科技企業主要通過向傳統金融機構輸出大數據與人工智能的風控能力，幫助機構構建貫穿全生命週期的風險識別、分析、決策系統。與此同時，積累經驗並通過深度學習等，對技術進行迭代升級，與金融機構一起提升風險管理能力。
目前來看，通過新技術構建風控“屏障”已成為金融機構防範化解重大風險建立風險防控體系的必由之路。在這其中，人工智能、大數據、區塊鏈 等也已經對傳統的金融風險管理模式帶來了新的變化。有分析人士認為，金融科技的應用沒有好壞之分，構建適合金融機構自身業務戰略、組織架構與風控需求的金融科技規劃就是恰當與合適的。金融機構需要將大數據能力、人工智能能力等技術能力作為核心能力進行建設。
依靠實業才能走得更遠
從實踐來看，人工智能正在更多地應用於金融風險的管理中。在金融服務更多地通過互聯網平臺觸達用戶時，可用數據較以往更多，通過人工智能的人工智能與大數據兩大核心技術，進行不斷的自我更新、調整與迭代，進而從更廣維度、更深層次的大數據中把握風險規律，令風險管理更加精準。
當數據變成模型，通過人工智能或者人工智能技術的加持增強數據分析能力，從可視化分析發展到模型分析的趨勢，為客戶提供模型能力的技術工具或服務，通過可視化分析呈現產生一些洞察，以支撐各類商業場景，比如反欺詐分析中的數以億計的交易以及上述提到的銀行客戶流失預測模型，充分證明了數據分析模型的必要性。
一站式AI智能風控解決方案
阿爾法象科技企業作為一家純技術公司，對外輸出的服務包括為金融機構提供純線上資產對接、大數據風控技術與智能金融雲服務。具體而言，在服務模式上，阿爾法象大體可分為兩類，一類是標準品，包括象盾和基於API+SDK技術的智能風控服務解決方案。另一類是定製化服務，即針對合作方需求提供定製化服務，包括反欺詐模型、聯合建模、智能AI風控一站式解決方案和增值服務。
首先，AI智能風控引擎能解決智能獲客的問題。很多傳統金融機構下沉客群，開展消費信貸業務，是沒有相關獲客經驗的。AI智能風控引擎 集成增長黑客、智能客服拉新、智能投放等服務，幫助金融機構挖掘用戶。其次，AI智能風控引擎還針對用戶全生命週期的自動化運營，並配套渠道管理及數據分析服務，使金融機構在滿足獲客需求後，能夠持續觸達用戶在不同時間段的需求點，提升用戶價值。
第二個象盾，是基於生物識別+機器學習技術推出的風險識別系統，可應用於反欺詐、授信審批等環節。現在很多有場景的公司想要切入金融服務，但對金融並不理解，也不懂具體的風險把控措施，他們需要相應能力的提升。我們這個系統可以量身打造AI評分卡等，輔助他們實現自動化風險識別。象盾系統目前的運作效率是日處理2萬件，件均處理時效平均僅需3-5分鐘。
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