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　　在2017年的一个项目中，我们利用行为数据信息，构建了一个百亿节点规模的网络，能够做很多上层的业务应用，如一致行为的识别、供应链金融、黑名单的预测。由于黑名单是非常有限的，哪怕用一些机器学习的方法，也只能基于昨天的数据，去训练今天的价值。而要用到图网络后，可以把当日的变化反馈到模型里。

　　AI的特征表达能力可以将海量沉睡数据盘活。深度学习的核心并不是构建推理机制，而是蒙特卡洛计算。它能够把棋风、大局观反馈在一个非线性的隐含层的神经网络里，这些是人类语言和规则无法去穷尽和描述的。如何应用到金融中呢？以申请反欺诈为例，要想知道申请人的更多信息，往往要靠数据的交叉验证，补充更多的外围数据。而AI模型并不依赖于更多维度的数据，而是简单数据的大规模重复。机器可以通过十多万次的学习过程，将其中的映射关系用非线性方法表达。这种特征表达能力能够将银行已有的很多数据盘活。

　　如今，AI可以替代很多规则和流程来表达商业事实、重塑商业流程，从而更本质地表达商业逻辑。所以，算法和数据无疑能够服务于更多个性化场景。天云大数据是一个赋能者，我们现在要回答的不是在银行里能找到哪些人工智能场景的问题，而是如何将人工智能规模化的问题。将这种能力规模化地应用到数据端、场景端，来降低门槛，这是我们在这个行业里所希望能够付出的价值。

　　（雷涛系天云大数据CEO）

　　汪德嘉：以新科技提升金融风险防范能力

　　我之前一直在国外，任职于ORACLE、IBM、VISA等公司。2011年看到国内金融科技发展趋势，回国创立通付盾，专注于金融科技安全。对于金融科技与金融风险防范，我想分享三点：

　　第一点是为什么金融科技现在这么火？金融科技这一概念在国内外很早就有，并不是一个新概念。金融科技之所以这么火，是与时代密切相关的。新时代是鼓励金融创新的时代，有了新金融，科技才有用武之地。科技要助力金融发展、服务实体经济，催化了新金融科技的诞生。金融科技在中国如此活跃，中国的金融科技也在世界领先，这是我想与大家分享的第一点。

　　我想分享的第二点是关于金融风险防范。金融科技加速了业务风险的外溢，移动化、数字化、智能化等新科技都已经应用于实践，如账号虚拟化、身份验证远程化、交易线上化、资金流转实时化，等等。金融科技将整个金融服务的链条向外延展，随之而来的是业务风险外溢。新技术产生新问题，需要新方法来解决，这是我想与大家分享的第二点。

　　我想分享的第三点是，目前金融业需要建设一个能处理综合复杂业务的智能化第二核心系统平台。第二核心系统是以新技术安全为切入点，包括移动互联网安全、业务安全、区块链安全等；依托身份技术、画像技术、复杂网络分析技术，建设智能分析平台，提高金融机构KYC能力。了解客户，既可以保证用户账号安全，也可以实现获客与风控。通付盾有一套完整的KYC解决方案。据波士顿咨询报告，金融机构的数据使用率不足34%。这是目前金融行业的一个痛点，一是缺乏技术，二是缺少数据，尤其缺少互联网数据。金融机构需要先进的技术，通过安全入口可以获得更真实外部数据，把业务数据与外部数据结合起来使用，例如给客户做画像。黑名单其实是非常有限的，如何把有限的黑名单用好？欺诈分子是团伙性的，通过多维度关联分析，挖掘出欺诈团伙，从而提高风险防控的能力。这是我分享的第三点。

　　(汪德嘉系江苏通付盾科技有限公司董事长)

　　张宇：互联网金融监管要回归其金融本质

　　互联网金融本质上是从事金融业务，因此要按金融来分析。以P2P为例，如果注册资本只有几百万，而应收有几十甚至上百亿，便会存在系统性风险。从这个角度来看，按照金融来监管是一个比较合适的做法。但是，监管思路需要转变。对传统金融机构来说，监管可能希望把一切风险都杜绝。但风险是客观存在的，无论如何进行防控，坏账总会产生。在个人借贷业务中，由于其服务对象是小额分散的个人用户，未来的还款能力和还款意愿会随着时间而发生变化。即便在贷前投入大量成本来对个人进行尽调，仍然无法杜绝坏账的产生。在个人借贷业务发达的国家，在进行风控的时候，并不是要把所有的坏账都杜绝，而是通过统计方法把风险控制在可预期的概率内。