中國電子銀行網訊 7月9日，由中國金融認證中心（CFCA）、中國電子銀行聯合宣傳年主辦的“聚合新生態 · 共享新安全——2021數字化轉型生態大會”隆重召開。包括主管部門領導、銀行與相關企業高管在內的近500位行業專家齊聚廈門，共商數字化轉型中的安全、合作、開放、創新等重要議題。備受矚目的“CFCA開放生態戰略”同期重磅發布。

索信達控股有限公司首席科學家  張磊

索信達控股有限公司（證券代碼：03680.HK，以下簡稱“索信達”）首席科學家張磊在大會期間接受了中國電子銀行網的專訪，針對智能營銷技術落地金融場景的應用模式、本土優勢及發展潛力暢談了自己的觀點。

張磊認為AI創新技術的廣泛應用在金融業務場景中取得實效，能更好地解決金融場景落地的痛點，以滿足各種金融場景中客戶需求。

中國電子銀行網：索信達是如何通過人工智能技術幫助金融機構實現數字化轉型，助力金融機構改善組織架構及科技條線，并借此全面提升數字化能力？

張磊：索信達的大數據和AI能力藍圖包括后臺的數據基礎平臺、中間的數據中臺和業務中臺，以及前臺的應用。

底層的數據基礎平臺包括硬件設施、Hadoop等數據處理平臺和基礎數據處理能力。在這個上面怎么樣做好數據倉庫、數據湖、數據集市的建設，怎么樣形成數據治理、數據資產的管理，這是索信達所擁有的數據中臺服務能力。

在業務中臺方面，索信達研發了智能化營銷管理平臺系列產品，核心產品是索信達靈犀智能整合營銷平臺，對于金融機構來講，可以靈活運用平臺功能形成一個完整的營銷管理閉環。

索信達將最新的人工智能算法技術與金融機構的業務需求結合，形成了AI系列解決方案：以金融業模型工廠為核心，同時推動模型管理平臺、客戶微細分儀、模型翻譯機、模型自動機、有限狀態機6個AI產品的創新發展。

最上面的應用層面，現在我們跟很多金融機構的多個部門展開合作，從整體來看，索信達能夠幫助金融機構真正從底層基礎平臺到上層的數據分析和應用實現端到端的整體打通。

中國電子銀行網：索信達與商業銀行現在主要采取哪些合作模式？應用于哪些場景？今后合作意向是否會擴展至非銀金融機構？

張磊：索信達能為金融機構提供從咨詢規劃、專業服務到產品應用的一攬子解決方案，有多種合作模式：既可以是純咨詢，也可以是數據相關的開發和應用服務。

針對不同規模的金融機構，我們采用不同的合作模式：

面向頭部大行，我們會從縱橫雙向深耕細作，主打高價值服務?？v向加深與已服務部門的進一步合作，對已實施的項目挖掘價值和創新點，形成深層次的多期項目合作。橫向方面則采取交叉銷售拓寬合作面，在總行層面橫向合作，連通多個部門；同時根據總分行的業務特點，尋找從總行到分行的業務拓展機會。

針對中小銀行，我們也采取了不同的方式：對那些合作過的銀行，我們會從數字化能力基礎建設層面，推進線上化、智能化的建設；對之前沒有合作過的銀行，我們會以場景化服務作為介入點，實現“快速、精準、有效”的短平快項目落地，讓客戶快速體驗到項目的價值，并以此作為切入點，后續不斷深化合作。

索信達的解決方案主要分為大數據平臺、人工智能和智能營銷三大類，各自對應不同的金融場景應用：

大數據平臺解決方案主要是幫助金融機構規劃和搭建數據平臺、數據倉庫、數據湖，做好數據管控與數據資產管理,幫助做國產數據庫遷移等。

人工智能解決方案既包括營銷場景，也包括風險管理場景，還有滿足監管要求的可解釋機器學習等。

智能營銷解決方案的應用場景包括批量營銷、實時營銷、個性化推薦、標簽管理、營銷內容管理、客戶畫像等，幫助金融機構以數據為基礎提升獲客和活客能力。

在業務拓展方面，索信達在深耕頭部銀行的基礎上，積極拓展到中小型銀行、證券行業、保險及金控集團，將我們服務大行積累的經驗運用到更多的金融機構當中，幫助它們加速數字化轉型的進程，充分發揮數據的價值。

中國電子銀行網：索信達 AI 創新技術在解決金融場景落地痛點方面，有哪些經驗可以分享？

張磊：索信達 AI 創新中心在研發人工智能解決方案時有兩個重要的導向：

一是創新導向。把可解釋機器學習、自動化機器學習、深度學習、強化學習等創新的人工智能技術與金融業務場景緊密結合在一起，形成能夠落地實踐的解決方案。

以可解釋機器學習為例，過去很多銀行應用模型產生了結果，如風險管理做信貸審批決策，銀行的業務經理只知道最后產生的結果，但不知道產生結果的原因。而使用了新一代人工智能算法產生的模型后，就能知道為什么產生這樣的結果，通過可解釋機器學習算法明白其中的原因。

二是實用導向。經過這幾年數字化發展，許多銀行都發展出大量的模型，并廣泛應用在風險領域、精準營銷等方面，然而如何確保模型精準度、模型生命周期怎么管理等問題都涵蓋在模型管理平臺產品中。這些對于銀行都是非常實用的解決方案，讓金融機構一方面能夠應用到最新的技術，同時跟它的業務需求完全結合在一起。

同時，索信達AI創新中心非?？粗谹I創新技術在金融業具體的場景應用。比如索信達的客戶微細分儀專利技術，通過AI手段將結構化數據轉換成為圖像數據，找出不同人群的差異性，進一步利用深度學習去挖掘顯著特征，最后用圖像聚類實現客戶的微細分群，以滿足具體金融場景里的客戶需求。

中國電子銀行網：中國即將迎來“財富管理新十年”，站在這個風口，索信達未來有哪些戰略和戰術上的規劃？

張磊：我們認為，大財富管理是在過去大眾客群經營的基礎之上，強化面向高端客群提供個性化的服務及體驗能力，因此，我們在戰略上依托過去大眾客群經營積累的數字化平臺和產品，豐富和加強財富客戶的營銷和服務場景，依托我們咨詢和AI創新中心，在智能投顧、理財社區營銷、財富養老規劃等方面提供端到端的服務。具體到執行上，一方面在我們現有的智能營銷項目上，主動引領客戶，加入更多財富管理的場景；另一方面和客戶一起，理清財富管理時代的關鍵能力，并通過一些項目幫助客戶構建相關能力。

目前，我們已經在為一些領先的銀行機構提供財富管理方面的咨詢和服務。在幫助銀行通過數字化手段提升管理能力的同時，也增強了索信達在財富管理方面的經驗積累，為將來服務更多金融機構奠定了堅實的基礎。

中國電子銀行網：中國金融業對外開放大門逐漸打開，外資“鯰魚”入局，索信達在助力本土金融機構與外資同臺競技時，具有哪些核心競爭力？

張磊：首先，跟外商比起來，我們的優勢在于很多人才來自于外商，但是在本地市場跟客戶密切合作，更了解本地化需求。我們非常熟悉金融機構過去的系統建設情況，也比較清楚他們的主要應用需求，所以能夠很快地為這些金融客戶提供最適合的解決方案。

其次，近幾年，我國數據基礎越來越成熟，也為數據的進一步開發應用做了很好的鋪墊。大數據、人工智能模型要做得更精準、效率更高，必須有大量的數據去訓練，我們本來就是一個數據大國，有大量的數據去訓練這些模型，讓它的預測能力更強。尤其我們的移動金融發展遠勝于西方發達國家，這些都給我們提供了很好的發展環境，讓我們獲得更多的大數據應用實踐能力，打造出更優越的產品。從大環境來講，政府、企業都在推動加強自主創新的能力，這也給了中國本地專業公司非常好的發展契機。

再次，對于金融機構本土化的需求，外商很難做到最快、最及時的響應。國內公司的一個優勢是立足中國市場，以中國客戶為中心來考慮，可以足夠快速及時地響應本土化的需求。

最后，中國這些年除了數據基礎打得好，一些新的應用場景發展其實也比國外更快，像我們在移動化、數據化領域的發展其實已經超越了國外銀行。當我們一些新的需求已經具備了前瞻性，通過本地科技公司跟頭部金融機構的合作甚至是聯合研發，開發出來的產品和應用實際上已經走在全球的前列。

責任編輯：王煊