度小满许冬亮：助推金融机构数智化转型

北大光华-度小满金融科技实验室日前举办“北大光华-度小满金融科技前沿技术研讨会”。度小满CTO许冬亮在会议发言时表示，在政策支持下，金融数智化转型未来将进一步加速。度小满将继续依托大数据+AI（人工智能）能力，打磨科技服务能力，助推金融机构数智化转型。

　　许冬亮表示，金融是高度依赖数据决策的行业，人工智能等前沿技术的应用，往往选择从金融行业起步，再扩展到其他产业。所以，金融行业是产业智能化的先行者。“疫情等因素提升了金融服务线上化的覆盖范围，也进一步加速了金融行业数智化转型的进程。”他说。

　　不过，在许冬亮看来，目前金融数智化取得的进步只是释放了其潜力当中的一小部分，金融数智化转型将在政策支持下进一步加速。展望未来，许冬亮认为，金融数智化转型有“五大确定性机会”：第一是区块链、物联网、隐私计算等技术支撑的数据安全合规流通共享；第二是通过自然语言处理、图计算、多模态等技术对大数据的深入理解和洞察；第三是通过因果推断、自动化机器学习等技术对决策智能的升级；第四是RPA、情感计算、数字人等技术引领下的带有温度的智能交互；第五是低代码、云原生等技术带来的数字化研发效率提升。

　　目前，大数据、人工智能等技术，已经成为金融机构提升服务能力的新引擎，也是金融行业数智化转型的重要抓手。据许冬亮介绍，在过去的几年中，度小满依托大数据+AI（人工智能）能力，服务了数百家银行和机构，并在实战中不断锤炼新技术应用，打磨科技服务能力，解决行业痛点问题，助推金融机构数智化转型。

　　风控是金融的核心，高度依赖数据进行决策。度小满将深度学习、图计算、多模态识别等技术应用于风控，从文本、行为、多媒体等数据中提取风险变量，取得了显著的突破。“以信贷风控依赖的重要基础数据‘征信报告’为例，传统方法在一份征信报告上只能提取几十、几百个风险变量，度小满将自然语言处理及图机器学习技术应用于征信报告中的文本数据解读，目前已经可以衍生出40多万维风险变量，将信贷风险降低了25%。”许冬亮说。（记者 张莫 北京报道）