探索金融数字化转型，百融云创助力中小银行差异化闯关

十四五报告提出，要构建金融有效支持实体经济体制机制，提升金融科技水平，增强金融普惠性。在政策的引导下，我们金融业数字化转型步伐加快，以人工智能等为技术核心的金融科技作为推进金融数字化发展的科技引擎，成为业内竞争的焦点。

据零壹财经数据显示，截至2020年，我国各类金融机构和金融科技公司发明专利申请的技术类别分布情况为：人工智能(含AI+)1316件、区块链973件、大数据433件。物联网(IoT)和云计算相对较少，分别为97件和60件。

其中，银行是我国金融科技发明专利申请绝对主力。从发明专利申请的数量在5个及以上机构来看，仅工商银行(含工银科技)、中国银行、建设银行(含建信金科)和微众银行四行申请量就达1294件，占前60位申请机构申请总量的62.3%。

面对国有大行等在金融科技方面的快速发展，诸多中小银行、金融机构和创新型企业，如何差异化发展，扬长避短?

对此，百融云创认为，可以将“以客户为中心”和“特色化的产品与服务”作为差异化发展战略下的两翼，以金融科技作为发动机，利用金融科技转变发展思维、利用各种新技术手段拓展客户、积极快速地响应客户需求、丰富产品、提高工作效率，探索出适合自身发展特点的差异化策略。

例如，百融云创打造的智能风控系统，从贷前环节的身份识别、反欺诈和信用评估，到贷中预警、贷后管理环节，重塑了金融风控业务流程，成为传统风控有力的补充;运用大数据、人工智能等技术手段，向金融机构提供全方位的科技赋能、营销赋能、风控赋能，成为金融机构强大的技术引擎，也成为百融云创在金融市场运行与发展中的特色优势。

针对中小银行机构获取信息能力较弱，在大数据采集、挖掘及整合方面存在弱点。百融云创自主研发了自动机器学习平台AutoML。在数据收集上，通过AutoML技术不仅能接收客户提供的多维度数据，而且可以根据客户需求提供百融云创的数据。在模型开发上，AutoML技术让业务人员也可以快速上手参与模型开发，并且仅需短短几个小时就能达到甚至超越人工建模效果。在模型应用上，百融云创研发的自动机器学习技术能实现全流程一键部署，既支持本地化部署，将AutoML模型搭建在机构自己的服务器上，也支持云端部署。

百融云创认为，在数字化浪潮之下，金融科技已成为各个金融机构数字化转型的核心力量之一。未来人工智能技术的应用会从风控场景扩展到信贷业务的全流程，全面提升金融机构的智能化程度。金融科技企业在赋能B端、服务C端，应对更具隐蔽性、波动性和挑战性的金融风险上有着更广阔的发展空间。