去年，AlphaGo接連打敗歐洲圍棋冠軍樊麾，韓國棋手李世石，及世界排名第一的我國 95 后棋手柯潔的事件，一度被媒廣泛關注，其中不乏“人類最后的智力驕傲即將崩塌”的聲音。

同時我們也關注到，馬云在公開場合對會下圍棋的AlphaGo背后的應用場景“嗤之以鼻”，但這不妨事礙他創建一個龐大的“NASA計劃”，為未來 20 年愿景在機器學習、芯片、IoT、操作系統、生物識別等領域組建跨部門的新機構，并將技術輸出給各應用場景，立志像美國航空航天局發揮的作用那樣，用科技來改變未來生活。

比擬阿里巴巴集團，螞蟻金服的AI則是別的一個獨立的業務和架構。螞蟻金服內部人士透露，螞蟻金服內部設有人工智能部，專門做金融智能。人工智能部的業務更聚焦，始終依附于未來支付方式在做突破，好比與Face++合作研究人臉識別等生物識別方式，借助AI提升金融風控水平等。

本年 4 月，新興獨立第三方大數據風控辦事商云蜂科技，帶著“大數據+人工智能”風口和前高德地圖創始人成從武二次創業的雙重光環，殺入龐大的大數據風控市場。

金融機構升級，大數據風控應時而生

任何新生事物的誕生，并不是憑空想象的創造，市場需求永遠是驅使新事物產生的原動力。而當下傳統風控向“大數據+人工智能”大數據風控的轉變，正是這個時代“市場驅動產品”最好的表現。

時至今日，金融機構明顯感覺到，采用大數據方式可以更便捷快速的驗證借款人身份、分析提交的信息來識別欺詐、分析客戶線上申請行為來識別欺詐、利用移動設備數據識別欺詐、參考社會關系來評估信用情況等。

“人工智能在金融領域的應用，目前集中在金融辦事自動化、產品個性化、降低欺詐、智能客服、質量辦理、貸后辦理等多個方面。”云蜂科技楊立恒認為，作為金融業務核心的風控領域，“人工智能+大數據”將有能力解決金融機構遇到的瓶頸，為其迭代升級發揮至關重要的作用。

在很多人看來，“人工智能+大數據”的組合，能夠更加有效地應對信貸領域存在的關聯性風險。同時，我國政府部門的數據開放程度也在提高，從市場需求和硬件層面，新技術普及的基礎條件已經較為成熟了。

“去年 3 月份，人工智能被寫進十三五規劃綱要，此后又在《“十三五”國家科技創新規劃》中提出‘重點發展大數據驅動的類人智能技術方法’，我們看到‘大數據+人工智能’的結合，已經是大勢所趨”，云蜂科技楊立恒坦言，科技的進步，正在革新金融行業，也無時不刻在改變人們的生活方式。

去年年底，國家開發銀行開始采用新的技術以甄別大客戶中的關聯風險。多家區域性商業銀行也逐漸將研發中心從總部所在城市轉移到北京、上海等城市，以期獲得更有競爭力的技術資源。

這類遍及采用“人工智能+大數據”的新技術組合被認為能夠更加有效地應對信貸領域存在的關聯性風險——在這類技術中，企業被視為整個數據圖譜中的一環。

事實也是，對金融機構而言，大數據通過采集多維度征信數據，進行全方位數據分析，計算出可信的欺詐風險等級及信用風險等級，并給出合理的額度期限建議是大數據風控的基礎流程。

云蜂科技借道“大數據+人工智能”，讓大數據風控更有看頭

“其實人工智能一直都存在，我們現在運用的數學公式和算法都是上個世紀 80 年代的，單純從技術上來講人工智能并不是很新鮮的技術，只是受限于終端、算法等的限制，沒有普及”楊立恒說。

得益于互聯網的普及，用戶大幅度增長，數據也快速累計。大數據作為AI的基礎，，而AI在大數據中能實現更多的價值，“大數據+人工智能”的結合，能給大量企業帶來實際的利益。

楊立恒稱，“大數據+人工智能”是未來大數據風控的突破口。他體現， 大數據、人工智能、活體識別、人像比對、設備指紋、人臉識別……大量的風控技術，在將來都可以被運用到風控場景之中。

“我們的構想就是，在幫手金融機構做風險控制的過程中，尤其是貸后風控部分，通過大數據AI對客戶信息進行處理，篩選，評估發生各種事件的風險點，精準的推送給金融機構，從而協助金融機構增加判斷的準確性，提高規避風險的能力。”

在楊立恒看來，大數據云計算革新了SaaS辦事，不但為研發帶來質的改變，辦事滲透到每一個環節，也讓產品升級迭代越來越容易，可及時切入用戶場景，滿足用戶需求，對用戶而言也只需租用軟件，無需購買與維護基礎設施，極大的降低了成本，提高了效率。

楊立恒介紹到，云蜂科技研發產品的整體思路就是，業務上專而精，深度學習，專注于大數據風控這一核心辦事命題。