金融科技2.0時代，我們為什么看好這三家公司的未來？| CCF-GAIR 2018

雷鋒網AI金融評論消息，在6月29日的CCF-GAIR 2018全球人工智能與機器人峰會上，CCF-GAIR的承辦方雷鋒網聯合近30家創投與資本機構、資深學者與產業界代表一起，共同為12個領域共計36家創新公司頒出2018 AI最佳成長獎榜單。

2018 AI最佳成長獎如同CCF-GAIR的核心主題一樣，主要關注AI時代最具增長潛力的創新公司，尋找下一個獨角獸。在“AI+金融”領域，云腦科技、融慧金科、竹間智能三家公司憑借各自競爭性優勢產品脫穎而出，在金融科技2.0時代，成為最佳成長性公司。

云腦科技：多重壁壘打造AI中間件

AI賦能浪潮大起，各行各業的傳統企業都希望利用 AI 技術實現自我進化，但很多企業在AI認知、新技術積累、人才儲備等方面都有短板。由此，一眾助力企業AI化的公司應需而生，云腦科技便是其中佼佼者。

2015年，云腦科技技術研發團隊在硅谷成立時，便獲峰瑞資本領投的千萬級天使輪融資。2017年公司又完成由翊翎資本領投的數千萬元A輪融資。目前云腦科技員工超過 50 人，去年營收已達千萬。與其他AI技術服務公司相比，云腦科技在方案通用性、數據安全性、技術壁壘、行業理解度四方面具有競爭性優勢。

“通用性+數據安全”兩大優勢

簡單來說，AI中間件是云腦科技的核心 AI 技術平臺基于不同行業特定的知識和需求，形成的一個解決該行業特定問題、讓該行業人群能夠迅速使用的服務產品——PaaS 產品。

針對AI應用在傳統行業落地時的三個常見問題——“數據如何選擇和導入？”、“模型和技術如何組合？”和“輸出如何集成到業務？”。云腦科技的 AI 中間件從數據層、模型層、應用層三個層次來降低AI 應用落地時的門檻。

值得注意的是，云腦科技的AI中間是基于行業視角而非企業個性化視角。云腦科技聯合創始人龍志勇表示，與眾多花 80% 的精力解決個性化需求的AI外包公司不同，云腦科技將花 80% 甚至未來 100% 的時間與精力來解決完善AI 應用開發過程中的行業性通用問題。從行業角度講，“只有專注于能夠復用的通用技術，才能加快應用開發的速度。”

此外，從用戶角度講，相比AI外包公司，讓企業客戶依靠AI 中間件參與開發，有兩大優勢：一方面，只有客戶自己才最懂自己的應用和需求；另一方面，一些客戶可能也有不想讓別人知道的機密數據。在企業數據安全性方面更可靠。

據雷鋒網了解，目前云腦科技已開發的AI中間件包括金融行業AIF、能源行業AIE和人力資源AIH，并與銀聯智惠、上海證券交易所、浪潮軟件集團、算話征信、南方電網、金立手機、實習僧、極客學院等企業達成了合作。

其中，金融行業AIF包括了與銀聯智惠合作開發的，名為銀聯“智惠觸達Farcaster”營銷觸達，平臺基于銀聯的海量消費數據，自動學習并動態更新用戶全景個性化智能模型，幫助客戶根據已有的消費用戶群自動發現相似新用戶，降低獲客成本，提高轉化率。該平臺目前已經完成研發，以銀聯推廣為主，有汽車、房地產、化妝品等行業客戶。據云腦科技稱，根據某線下商戶的使用反饋，相比于此前的模型，轉化率可提高5-10倍。

“技術+行業理解”兩大壁壘

作為中間件的研發者，云腦科技稱其在技術和對行業理解兩方面獨具優勢。

據雷鋒網AI金融評論了解，目前云腦科技在中美兩地建立了30人的研發團隊，團隊成員來自Microsoft、Google、Facebook、Qualcomm、阿里巴巴、中國電信等企業，在深度學習（RNN/CNN）、增強學習、NLP、知識圖譜領域有大規模項目實踐經驗。

云腦科技創始人張本宇曾在微軟亞研院、Google 和 Facebook 先后就職，目前已經有了 19 年的人工智能和大數據的研發經驗，也曾被創新工場譽為“華人 AI 前 10 位大牛科學家”之一。

而在對具體行業的深刻理解上，龍志勇表示他們在目前所重點關注的金融和通信行業都有著從業時間超過 10 年的專家加盟。

融慧金科：人才、數據、技術三大優勢深入風控場景

隨著監管持續收緊，互金行業進入二八洗牌期，對風控的強烈需求成為眾多互金平臺和傳統金融機構亟待解決的問題。成立剛滿一年的融慧金科抓住了這個機遇。

2017年6月原百度金融CRO、原美國運通高級副總裁王勁創立融慧金科，利用機器學習技術對BAT量級的脫敏數據進行價值挖掘，為銀行、消金、保險、支付、資管等B端金融機構提供第三方智能風控服務。

2018年1月，成立僅半年，融慧金科便宣布獲紅杉資本中國基金的近千萬美元A輪融資。據了解，目前，融慧金科已推出了5款標準化風控產品：地址誠信指數、多頭借貸指數、風險借貸名單、貸中監控方案、企業風險模型。在小微企業的風控體系上也形成了風險評估模型、經營狀況監測、董監高個人風險評估三維度測控方案。

金融科技1.0的特點是聚焦技術，但未將技術與金融場景進行深度結合，導致服務可替代性強。隨著行業發展，金融科技轉向2.0時代，其特點是基于金融服務場景的技術，關注客戶的全生命周期需求，以解決金融公司在業務中遇到的痛點。強監管時代的金融科技需要做到從1.0到2.0的升級。

面對金融科技2.0，王勁認為，融慧金科的優勢在于，其核心團隊對金融行業理解能力與數據、人工智能技術的融合。

據雷鋒網了解，融慧金科團隊碩士/博士、海歸等高學歷人才占比80%以上，同時具備跨金融場景、跨經濟周期的風控基因。尤其是在美國運通及百度等國內外大型機構積累了多年的風控模型搭建和金融企業風險管理的經驗，了解如何利用數據模型更好地識別客戶需求與風險點，并輸出相應的風控策略。

同時，融慧金科自有多維度的C端和B端的衍生變量，并擁有BAT量級的智能設備端數據，結合雙重授權機制可以有效保障數據的合規性，具有高度覆蓋、新鮮動態、豐富多維和穩定的特點。這使得融慧金科有能力利用自身數據及模型能力從零開始為客戶搭建全套信貸風控體系。

此外，融慧金科還有多個合作數據源用于補充及交叉驗證，數據的規模、準確性與實時性都有保證。據融慧金科稱，其CRO級別的核心團隊、BAT量級實時更新的數據以及大數據建模和信息系統建設的技術，在金融科技創業公司中是少有的。

竹間智能：情感機器人變革金融服務模式

從前人們談論人工智能時，還沒有多少人強調溫度和情感，而隨著時代與技術的發展，情感交互和場景應對已經變得越來越重要，機器人交互不應該是冷冰冰的一問一答，而是需要更多的情緒察覺、意圖理解及情感給予。在金融場景中亦是如此。

2017年的舊金山“ FintechIdeas Festival”大會上，就有業內人士提出：AI聊天機器人的應用場景很多，其中一個爆點將在個人消費金融領域。

竹間智能正是以此為出發點，2015年成立以來，在人工智能單個高價值場景如金融、電商、IoT行業等行業，致力于打造與人類具有情感共鳴、懂得人類思想，并能滿足用戶剛需功能的情感機器人。

在金融行業，竹間智能創始人簡仁賢認為AI機器人需要有以下幾個特點：

第一，需要有擬人化的服務。冷冰冰的一問一答是沒有辦法持續的，對話的理解才是最重要的。

第二，情緒情感的理解。從對話里面，竹間智能可以抽取22種不同的情緒，疑惑、開心、滿意、不滿意、反感、厭惡等等，但每一個商業可能不一樣，有些商業可能只要六種情緒，有些可能只要四種情緒。

第三，基于深度學習的自然語言交互。傳統的機器學習跟第一代的深度學習已經是開發者們耳熟能詳的方法了，強化學習則要用更多的數據讓技術能夠自學習。

第四，多輪對話，任務達成。沒有任務達成就無法做到業務的銜接。

最后，高度定制化。每一個行業，銀行、保險、理財公司都不一樣，竹間智能正在致力于如何讓人工智能客服達到高度定制化，契合不同行業的使用場景。

通過打造這樣的AI機器人，竹間智能的金融機器人為銀行、證券、保險等行業帶來的，不僅是大幅降低客服人力成本，更在于通過自主學習用戶喜好與習慣，精準識別高價值客戶的潛在需求，并結合主動與被動式客服，通過龐大的金融知識圖譜和金融 AI 技術，提供更好的理財咨詢與服務。

在整個從前端用戶交互界面到后端智能理財與風控過程中的，顯而易見，更能識別用戶情感情緒、理解用戶情感的機器人在為用戶帶來更好的金融服務體驗的同時，更能提升用戶黏性與商業轉化。

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