36氪研究院发布《“智慧银行”行业研究报告》，同盾科技全流程解决方案被“点名”

近日，36氪研究院发布《“智慧银行”行业研究报告》，深入探究智慧银行的发展现状、驱动银行智慧化变革的核心因素以及智慧银行的发展趋势等命题。

报告援引了行业内具有代表意义的企业作为案例，同盾科技作为第三方智能风控与分析决策服务提供商，凭借覆盖事前预警、事中监控和事后分析等全流程的智能风控解决方案入选此报告。

报告指出，随着行业数据的积累和人工智能、大数据、区块链等新技术的发展以及互联网金融对传统银行业的冲击，商业银行智慧化转型已成为不可逆转的趋势。

智慧银行是传统银行、网络银行的高级阶段，是银行在当前智能化趋势的背景下，以客户为中心，重新审视银行和客户的实际需求，并利用人工智能、大数据等新兴技术实现银行服务方式与业务模式的再造和升级。智慧银行相对传统银行具有两个显著的特点: 一是智能化的感知和度量、二是资源和信息的全面互联互通。

报告指出，智慧银行的建设越来越依赖于前后台的协同，即充分利用后台的决策分析系统，实现对前台业务和服务流程的优化。如精准营销，前台呈现在用户面前的是符合预期和实际需求的产品，但如何找到这些产品，却依赖于后台大数据的分析和预测，同时又可根据前台的反馈结果，优化后台预测模型，前后台协同使营销服务更加精准。此外，用户识别、智能风控、智能客服等，在实现其可见的前台功能背后，也都需要后台系统的配合，尤其在做决策判断的过程中，后台决策分析系统的应用能够在明显提升效率的同时，提高决策的科学性。 

同盾科技积极参与智慧银行的建设进程

风控是银行业生存和发展的关键，尤其是近年来智能风控逐渐成为银行业的热点应用领域，智能风控利用人工智能技术构建风控模型，并将模型应用到如授信定价、贷前审批、贷后监控、反欺诈等业务流程，通过反复地训练，不断提升模型精度，从而提高银行业的风控能力。它提供一种贯穿事前预警与反欺诈、事中监控和事后分析全业务流程的风控手段。

自从同盾科技在业内率先提出“智能风控”这一概念算起，智能风控正经历从1.0时代向2.0时代快速的跨越，2.0时代一个典型特征就是，智能风控对金融机构前中后台、非金融机构前中后端进行重塑，形成贷前贷中贷后体系化和全周期化的生态系统。

 贷前预防 

欺诈风险多来自于贷前，反欺诈重点是在贷前识别出欺诈风险，在申请反欺诈场景中,通过设备指纹、申请欺诈模型评分等多种手段来有效的核实用户实人身份，预防身份冒用、欺诈等风险，快速有效的攻击发现和处置方案实施能够有效的限制黑产攻击套利时间，能够极大提高攻击者的资金成本，从而实现对黑产的有效吓阻和打击，将风险阻止在未发生之前。

 授信定价 

授信是金融风险一个重要潜在来源，同盾推出了信贷产品定价产品——同盾智信分。这是从海量大数据中提炼出人物消费特征、互联网行为特征、信用记录、关联设备、社交网络等稳定性高、预测能力强的变量，代入到统计模型和机器学习模型中去，构建出一套个人信用风险评分卡模型，从而准确、快速判断出贷款申请者的风险情况，帮助客户在贷款审核、调额、授信等环节识别风险，实现风险防控的目的。能够更好提高金融机构的能效，降低逾期和坏账客户数量。

 智能催收 

如果说防范黑产和欺诈是智能风控全流程中第一道防线，那么贷后管理则是风险防控的最后一道防线，肩负着降低金融机构信贷损失的重任，贷后管理是整个智能风控闭环中非常重要的一步，其中又以逾期催收为最大的痛点。过去一些大型银行和消费金融机构都要“供养”数量庞大的催收团队，有些团队人数过千，催收的主要手段是靠打电话，带来了如成本过高、加剧社会矛盾等诸多问题。

利用智能语音识别、语音合成、语义理解以及交互话术共同形成高度智能化、精准化的智能催收产品，能集中解决传统人工模式下，合规、合法、效率等问题。

同盾科技凭借领先的全流程智能风控解决方案入选报告，下图节选自《“智慧银行”行业研究报告》。

报告指出在智能风控的应用领域，商业银行在数据和对业务逻辑的理解上具有相对优势，但就人工智能和大数据技术的研发能力上来说还有许多的不足。因而，采购第三方的风控产品成为当前商业银行构筑稳健、快速、准确的风控体系的重要方式。

截止到目前同盾科技已经为超过300家银行提供技术服务，客户名单包括建设银行、中信银行、浦发银行、招商银行、兴业银行、北京银行、百信银行、渤海银行、郑州银行、四川农信、江南农商行等，同盾见证和参与了智慧银行的建设进程。

报告最后指出，回顾过去几年，网络银行、数字银行、虚拟银行、智慧银行等说法不断更新人们对银行的认知。这些被赋予了时代特色的名词，虽然在概念的界定上并不完全清晰，但它足以表明银行业追随技术发展与时俱进的步伐。在当前这个智能、高效、万物互联的时代背景下，银行业的发展也呈现智能、高效和便捷的特征，其网点建设则表现出明显的智能化、轻型化、特色化和社区化的趋势。

报告获取方法：

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