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危與機的攻防轉換，成為今年金融行業震蕩向上突破的主旋律。

疫情沖擊了金融機構的傳統展業方式，信用風險集中爆發，重線下靠人工的獲客、風控、貸后管理模式敗得一塌涂地。不過，危難之中的機遇也愈發清晰，金融機構對依托人工智能、云計算在內的科技化手段認識更深一步，彌補智能化運營短板成為金融行業的共識。

業內人士透露，春節后持牌消費金融公司等金融機構向數字化轉型轉變。其中，一個比較明顯的趨勢為貸中、貸后借助人工智能決策工具處理的業務占比大幅提升，部分消費金融公司智能機器人的工作量能占到九成。

從人工智能的落地情況來看，移動支付、消費金融是人工智能最先滲透的場景之一。人工智能的三駕核心馬車為數據、算法、算力，數據是人工智能從實驗室走到具體服務場景的基礎，而移動支付和消費金融背后豐富的應用場景，恰好為人工智能落地提供了完備的生態土壤。

反之，金融科技領域的人工智能技術也為銀行、消費金融公司、信托、保險等機構輸出智能綜合解決方案，優化企業的營銷獲客和風控流程。以薩摩耶數科為例，薩摩耶數科在人工智能領域研發的自動建模平臺AUTOMAN 1．0，便可以通過模型、策略自動迭代更新，及時識別、掌控未知風險，讓金融樣本處理成為業務決策自動化的一環。

國務院于2017年出臺《人工智能發展規劃》，各地政府紛紛加大人工智能投入力度，人工智能已成為國家戰略。當前，人工智能已在金融、汽車、物流等領域應用，產業各方的人工智能服務方案雛形已成，待技術更加成熟后，滲透率也會隨之增加。

人工智能的目標是提升產業生產力，最大限度把一個企業從重復性的工作中解放出來。金融行業與人工智能深度融合，在降本增效的同時必然會重塑金融業，一場以智能＋金融的新格局慢慢成型。

金融需要何種人工智能？

近三年來，金融科技行業風起云涌，形成了少量頭部機構與眾多中尾部機構并存的格局。無論是以螞蟻集團、京東數科、360數科為代表的互聯網系巨頭，還是以薩摩耶數科為代表的行業領先的金融科技公司，均研發了大量的人工智能技術。

就金融機構的需求而言，在急需降低成本的市場環境中，很多機構迫切要用智能化的科技手段取代勞動密集的人工模式，將人力成本降下來。同時，為提升貸前、貸中、貸后的運營管理效率，金融機構也逐漸從粗放管理向精細化的管理方式轉變。

拿風控來講，傳統金融機構一方面轉型線上，缺少必要的人才、技術支撐；另一方面在面臨信用風險較高的長尾客群時，缺乏用戶全生命周期模型管理經驗。在普惠金融趨勢下，下沉客群又是金融機構受理的客群之一。

這就引申出到底什么樣的人工智能與金融機構的需求匹配，或者說什么樣的人工智能對于金融機構才真正有價值。

根據金融業務的實際情況，金融機構的需求邏輯主要集中在兩三個方面，其一是必須合規；其二工具能夠“即接即用”，減少對接成本和其他支持費用；其三工具能在短時間內讓金融機構看到效果，并能為金融機構帶來的價值覆蓋技術服務費成本。

按照上述人工智能服務金融機構的價值導向，行業內確實有一批能為金融機構帶來較大增益、推動風控運營智能化的工具。在這些人工智能解決方案中，薩摩耶數科旗下的自動建模平臺——AUTOMAN 1．0可以稱得上是一個典型的樣本。

AUTOMAN 1．0是將人工智能應用在模型設計領域，使模型開發周期減少50％－70％，最短可在2周內完成樣本建模任務，極大地縮短原始樣本與經營決策的距離，實現整體降本增效。

在風控模型中，KS指標來評估模型的區分度一項核心指標，區分度越大，說明模型的風險排序能力越強。AUTOMAN 1．0在測試環境中，KS值區分度高出人工建模效果0．05個百分點。

具體到風控場景里，AUTOMAN的樣本研判及處理、最優模型保存及部署、新樣本預測、模型訓練及調優四大功能，能通過便捷的方式直接接入金融機構的系統中，使得風控模型辨識風險的精準度更高。

值得一提的是，AUTOMAN雖然內置前沿流行算法，但用戶沒有知識背景也能熟練使用，這背后主要靠AUTOMAN的一鍵建模模式。該模式下，不需要合作機構寫代碼，按照說明放好樣本就能訓練出可部署調用的模型。另外，AUTOMAN還能自動安裝所需環境依賴包，用戶無需再自行設置環境。

模型調優方面，AUTOMAN內置自研究調參算法，幫助模型開發工程師使用集成工具包提升模型開發效率。 簡單便捷并不意味著效果打折，AUTOMAN在效率與精度、標準化與通用性之中實現平衡，具備低成本、高精度、高效率地實現樣本可視化的特點。

數據決定AI算法的精度，算法精度決定AI產品質量。薩摩耶數科從真實的金融場景入手，不斷提升智能化模型的精確度，唯有精度高了才能幫助客戶構建智能化的風控大腦。不只是薩摩耶數科，任何金融科技平臺的人工智能解決方案都需遵循這一前提。