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合规科技席卷,明略科技如何以科技助力金融行业发展?

合规科技席卷,明略科技如何以科技助力金融行业发展?
2021年10月13日

 

创新是国家发展的根本动力。创新成果如果能为人民生活带来切实的便利,就能更快普及到大众之中。

 

被誉为“当代四大发明”的移动支付,普及开来的时间不到十年,却已深刻改变了消费者日常的生活习惯。如今想要进行支付、转账汇款,再也不需要到银行柜台办理业务,一键即可完成所有操作。

 

据证券日报,当前我国银行线上业务正在加速发展,已经有不少银行网点的功能越来越多地迁移到了线上,超过90%以上的零售业务都可以通过手机办理,到银行线下网点办理业务的人逐渐减少。

 

金融科技的发展,还为网购、灵活用工等多种新经济业态提供了坚实的底座。各行各业的效率也因支付方式的改变有着日新月异的发展。

 

疫情后,金融行业线上化提速

 

疫情加速了日常生活与服务的互联网化,同时也改变了社会运转的方式,数十亿人的生活被迫从线下转移到线上,反向倒逼互联网和科技行业迅速发展。

 

由于疫情限制,人们出行受限,日常购物、就餐等生活需求更多在线上完成,而金融科技作为底层基础设施,需求也更为明显。今年3月,银保监会主席郭树清就在国新办新闻发布会上表示,去年,银行机构和保险机构信息科技资金总投入分别为2078亿元和351亿元,同比增长20%和27%。

 

在下一阶段,客户体验将是各个金融机构的决胜点,而这需要更大量的科技投入。

 

另一方面,合规则是当下金融科技发展的主心骨。随着社会运转回到正轨,金融科技应用的快速推进,伴随着的是可以预见的各类风险。

 

合规浪潮并不是突如其来,而是逐层推进,逐步收紧。2017年开始,金融科技行业告别过去的粗放式生长模式,进入洗牌阶段,从现金贷到P2P,均逐步走向清退、走向合规化,告别野蛮时代。

 

今年以来,有关大数据违规,个人隐私、数据保护等多个法案正式落地实施,在更严格的监管下,以往出现的数据买卖、数据滥用、业务超高速增长等情况,也再难成为行业主流。对于行业参与者而言,合规科技也成为公司必须考虑到的趋势,否则会为业务发展埋下隐患。

 

合规科技最早出现于2008年美国次贷危机期间,在那以后,金融机构普遍通过投入更多的人力、资金、时间成本来做好合规。在监管机构方面,对于科技的投入也是提高监管效率的关键。2017年开始,国内监管机构也在逐步提高对监管科技的投入。比如证监会就依托大数据仓库建立多种数据分析模型,利用软件爬虫,深度挖掘,寻找案件线索,原博时基金经理马乐案就是“大数据捕鼠第一单”。

 

这也充分证明,只有行业从业机构、监管机构都共同提升合规投入,才有可能真正提升行业健康度和运行效率,共建良好的金融生态。

 

金融科技,从在线化到智能化

 

如果说2008年往后的十年间,金融科技市场普遍完成了线上化的工作,那么到了现在,数据智能化又成为机构们的新目标——如何切实用好数据,为业务创造更大价值,才是当下最核心的命题。

 

与此同时,因为监管法规和合规科技的并行发展,不少金融机构也踏上转型之路。

 

线上化业务的复杂程度增加,合规所需的技术支持也同样如此。

 

金融科技依赖金融行业的业务环节而生。金融行业链条长、业务复杂,为金融科技落地提供了肥沃的土壤。加上流量红利见顶,互联网生态从增量市场走向存量运营时代,这也为一大批AI等技术服务商提供了丰富的落地场景。

 

一个行业的技术和认知积累,离不开时间、人才投入和技术机遇,明略科技就是在这一轮金融科技浪潮中成长起来的一员——明略科技子公司“秒针系统”成立于2006年,明略最早的产品“秒针系统”,主要提供互联网广告数据分析服务,后延展到线上智能营销领域。2019年,公司升级为明略科技集团,主要业务包括数据中台产品及服务和智能决策平台等。

 

从事数据业务多年,明略科技业务范围从互联网广告横跨到智能营销、中台等等多个赛道,万变不离其宗的是围绕数据的科技投入。

 

在数据层面,数据量和行业认知无法一蹴而就,只能依靠日积月累。明略科技已经能够在历史数据达到10PB级、日均增量数据超过10TB级的环境下进行数据价值的挖掘,实现毫秒级的预测性分析,并结合行业知识图谱形成决策和行动支持。

 

同时,明略也帮助大量的客户落地和共创数据智能产品,在多个行业建立了深厚的认知壁垒。明略科技主要应用知识图谱、自然语言处理等AI技术,并已经在公安、工业、金融等多个行业建立了行业知识图谱。

 

数据智能化时代,如何用科技捕获风险?

 

明略科技于2016年成立金融事业部,其从0到1的过程,也见证了国内金融行业拥抱数字化和智能化的浪潮。

 

金融事业部创立之初,第一个服务的大客户正是光大银行。当时光大银行已经完成大数据的汇集,希望建立资产管理机制,并增强对数据的查询和分析能力。而经过一年多时间的沟通和技术验证,明略在与国内外老牌公司和创业公司的竞争中胜出,最终承接这一项目。

 

明略与光大银行共同建立了基于全行数据的内部知识图谱数据库,也是明略应用于银行审计稽核场景的第一个项目。“光大银行到现在已经和明略合作了四期项目,它也是当时中国第一个全行级知识图谱数据库项目。”金融事业部GM李治宇对36氪表示。

 

审计稽核场景是银行“三道防线”中的最后一道,汇集了组织内部所有数据,并且拥有对数据分析、应用的权限。这对数据汇集、管理及分析能力都提出了很高的要求。到现在,明略科技已经为光大银行全行近十年全量数据构建了规模达十亿点百亿边的知识图谱数据库,覆盖企业、个人、机构、账户、交易以及行为等数据。

 

在光大银行这一项目成功落地后,明略又服务了金融监管部门及多个头部金融机构,如中国人民银行、中国银行、建设银行、交通银行、平安银行、中国人寿等等。

 

如果说光大银行的项目是开始,重点在于完成明略初期在金融行业know-how和业务模型的沉淀,那么近年的平安银行项目,则是为明略打开了在风险稽核场景中的界面,了解在风控中客户真正需要的应用和功能。李治宇对36氪表示,这两个标杆性的客户案例,也正好对应明略金融产品的两条主线。

 

2019年,明略开始与平安银行展开合作,帮助其解决内审部门业务痛点,弥补传统审计调查工具的不足。

 

传统的调查工具主要通过各类专家经验规则跑数及人工分析方法去筛选风险点。众多的监测模型,存在部分模型相关性较高,部分监测维度缺失的情况。对于审计人员的使用存在监测不全面、效率较低的问题。而模型之间也缺少关联,缺少相关性分析以及对公司的综合评价;监测指标或模型的阈值固定,无法满足不同监管要求、不同风险等级、不同审计力度的监控要求。

 

对于银行而言,审计是内控及风险管理体系的重要环节。李治宇表示,项目开始时,客户的目标在于几个,一是联通、整合客户数据,同时联通供应商开发模型、专家评价、算法等,能够对客户进行全方位的评价,提升风险甄别准确率;二是通过对相关业务进行整理和分析,能够对所辖的机构和业务进行实时分析,及时发现问题,提高时效性。

 

从产品形态而言,明略与客户共同设计了一个灵活的工具级应用平台,包括关联网络,模型预警,图谱检索,关系查找、智能证据链,风险传导,资金追踪,专项审计等一系列功能,是一个基于智能风险调查的组合工具平台。部署实施后,平台能够面向个人/公司客户及员工账号展开主体全息画像构建、异常行为调查、资金流向分析、智能证据链收集、风险智能追踪、图谱挖掘分析等闭环。

 

在项目初期,明略首先完成了对用户原有数据的整理和分析,也就是数据的统一化。再者,对客户业务场景进行深入分析后,明略在数据层上进行了数据治理以及人工的加工和梳理,并结合专家经验、多模态AI算法、数挖/图挖模型以及知识图谱工具,让数据真正变得“智能”,能够自动对数据进行关联和识别、对各类业务风险进行深入洞察。

 

风控攻与守,难点在何处?

 

这一项目除了让明略积累了智能化审计的风险稽核场景认知,其标杆性意义一方面也在于项目难度。

 

李治宇对36氪回忆,项目从设计到落地,难点主要分成几个方面。首先,客户的业务场景复杂,部门职能要求覆盖所有的业务部门和业务经营条线,并且覆盖所有银行的业务数据,数据规模大。

 

其次,数据治理和难度较高。传统的人工风控方式,面对的数据分散在各个系统,明略科技需要将内外部的各类数据进行标准化,梳理数据间的基础风险关系,关键在于需要真实将业务需求理解到位,才能够有效实现风控。

 

“在传统的人工风控流程中,风险数据分散在不同的管理系统中,审计人员掌握的风险特征和线索并不是那么集中和清晰,只能通过单点线索,依托数据自身的审计思路和数据分析来找到相关性和隐藏关系。”李治宇表示。

 

而明略会基于知识图谱技术,在数据治理过程中就把各类数据的相关关系梳理好,将过程前置。另外,明略还会提供相对成熟的多模态AI模型,帮助客户进行风险因素的发现。

 

以挖掘票据中介团伙为例,AI金融风险稽核平台会通过票据贴现资金回流模型,发现有票据资金回流的客户。此后,平台会对这些客户进行关系拓展,比如同IP/MAC登录和交易的多个客户会被归为一群客户,若发现客户存在大量背书转让和资金往来关系,平台还会通过度中心法、紧密型算法等发现关系紧密的客户群体,而仅保留有背书转让关系的客户,即可被认定为疑似票据团伙。

 

项目上线后,对原有的传统审计流程、系统和方法弥补了不足,帮助客户成功挖掘多个票据中介团伙、问题授信客户、资金掮客、员工违规等风控场景,针对复杂业务场景,平台能够提升10倍以上的工作效率。

 

并且,基于AI的金融风险稽核平台也满足了客户内部帮助传统审计人员技能升级和转型的智能审计产品,对系统的熟练使用也成为内部要求。

 

截至目前,这一项目已经帮助平安银行治理了接近20类实体,具备10亿级以上的数据量规模,包括30多类基础关系和80多类风险关系。对于平安银行达到20亿级整体数据量而言,这一项目覆盖的数据规模已算是非常庞大。

 

“这是一个共创的项目,客户给予了我们许多产品思路,从而才能共同完善这一产品。”李治宇表示。

 

从金融事业部成立至今,明略专注金融认知领域,依托知识图谱、数据中台两大产品,形成了围绕“生活圈+金融”的C端智能营销、围绕“产业生态+金融”的B端智能营销、全行级数据资产管理、基于AI的智能化风险洞察、基于图谱的AI平台等行业解决方案。

 

李治宇表示,营销智能、知识图谱、数据中台,是明略科技的三个重要标签,而金融事业部成立以来,也与公司整体的目标对齐,即把企业级认知与大数据、人工智能和行业应用相结合。

 

目前,明略金融事业部在金融领域已经形成以数据资产管理为底座,智能风控与智慧营销为两翼,“一体两翼式”的产品和解决方案体系。

 

“让产品、客户、渠道、流程、风险不再割裂,为金融机构提升内控合规与风险管控能力、提高业务运营效率,是我们的目标。”他补充。

 

创业巨流奔腾不息,金融科技的创新浪潮也已经走过又一个十年。

 

复盘明略的成长,这是一个典型的技术厂商成长样本:成立之初,以技术为先,筑起竞争壁垒。在专注的同时,多元化齐头并进,不变的是围绕核心竞争力,到各个行业发挥自身优势——因此,才有了各行各业的解决方案,如为公共安全做数据分析、为金融行业提供风控系统、为零售业提供销量预测等等。

 

金融行业作为信息化程度最高的行业之一,是明略科技重点发力的领域。由于对业务稳定性、安全性的高要求,金融行业对新应用可用性、稳定性的要求也走在全行业的前列。

 

对于想要创新的金融科技厂商而言,趋势清晰可见:监管收紧、合规趋势席卷,未来的金融科技行业,注定是与科技和合规相生相依,回归本源,以科技助力金融,是未来金融科技发展的主旋律。明略的路线也一脉相承,在审慎中前进,与客户共同创新,最终才会沉淀行业与实战经验,在有序迭代中生长。

 

而随着创新成为常态,流量红利见顶,未来的市场是存量运营的比拼。谁能在创新的巨流中激起浪花?答案已跃然纸上:在未来,真正拥有自研技术、深入产业、理解客户需求的厂商,才有可能成为下一代支撑社会运转的中流砥柱。

 

(内容来自36Kr)

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被誉为“当代四大发明”的移动支付,普及开来的时间不到十年,却已深刻改变了消费者日常的生活习惯。如今想要进行支付、转账汇款,再也不需要到银行柜台办理业务,一键即可完成所有操作。

 

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金融科技的发展,还为网购、灵活用工等多种新经济业态提供了坚实的底座。各行各业的效率也因支付方式的改变有着日新月异的发展。

 

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由于疫情限制,人们出行受限,日常购物、就餐等生活需求更多在线上完成,而金融科技作为底层基础设施,需求也更为明显。今年3月,银保监会主席郭树清就在国新办新闻发布会上表示,去年,银行机构和保险机构信息科技资金总投入分别为2078亿元和351亿元,同比增长20%和27%。

 

在下一阶段,客户体验将是各个金融机构的决胜点,而这需要更大量的科技投入。

 

另一方面,合规则是当下金融科技发展的主心骨。随着社会运转回到正轨,金融科技应用的快速推进,伴随着的是可以预见的各类风险。

 

合规浪潮并不是突如其来,而是逐层推进,逐步收紧。2017年开始,金融科技行业告别过去的粗放式生长模式,进入洗牌阶段,从现金贷到P2P,均逐步走向清退、走向合规化,告别野蛮时代。

 

今年以来,有关大数据违规,个人隐私、数据保护等多个法案正式落地实施,在更严格的监管下,以往出现的数据买卖、数据滥用、业务超高速增长等情况,也再难成为行业主流。对于行业参与者而言,合规科技也成为公司必须考虑到的趋势,否则会为业务发展埋下隐患。

 

合规科技最早出现于2008年美国次贷危机期间,在那以后,金融机构普遍通过投入更多的人力、资金、时间成本来做好合规。在监管机构方面,对于科技的投入也是提高监管效率的关键。2017年开始,国内监管机构也在逐步提高对监管科技的投入。比如证监会就依托大数据仓库建立多种数据分析模型,利用软件爬虫,深度挖掘,寻找案件线索,原博时基金经理马乐案就是“大数据捕鼠第一单”。

 

这也充分证明,只有行业从业机构、监管机构都共同提升合规投入,才有可能真正提升行业健康度和运行效率,共建良好的金融生态。

 

金融科技,从在线化到智能化

 

如果说2008年往后的十年间,金融科技市场普遍完成了线上化的工作,那么到了现在,数据智能化又成为机构们的新目标——如何切实用好数据,为业务创造更大价值,才是当下最核心的命题。

 

与此同时,因为监管法规和合规科技的并行发展,不少金融机构也踏上转型之路。

 

线上化业务的复杂程度增加,合规所需的技术支持也同样如此。

 

金融科技依赖金融行业的业务环节而生。金融行业链条长、业务复杂,为金融科技落地提供了肥沃的土壤。加上流量红利见顶,互联网生态从增量市场走向存量运营时代,这也为一大批AI等技术服务商提供了丰富的落地场景。

 

一个行业的技术和认知积累,离不开时间、人才投入和技术机遇,明略科技就是在这一轮金融科技浪潮中成长起来的一员——明略科技子公司“秒针系统”成立于2006年,明略最早的产品“秒针系统”,主要提供互联网广告数据分析服务,后延展到线上智能营销领域。2019年,公司升级为明略科技集团,主要业务包括数据中台产品及服务和智能决策平台等。

 

从事数据业务多年,明略科技业务范围从互联网广告横跨到智能营销、中台等等多个赛道,万变不离其宗的是围绕数据的科技投入。

 

在数据层面,数据量和行业认知无法一蹴而就,只能依靠日积月累。明略科技已经能够在历史数据达到10PB级、日均增量数据超过10TB级的环境下进行数据价值的挖掘,实现毫秒级的预测性分析,并结合行业知识图谱形成决策和行动支持。

 

同时,明略也帮助大量的客户落地和共创数据智能产品,在多个行业建立了深厚的认知壁垒。明略科技主要应用知识图谱、自然语言处理等AI技术,并已经在公安、工业、金融等多个行业建立了行业知识图谱。

 

数据智能化时代,如何用科技捕获风险?

 

明略科技于2016年成立金融事业部,其从0到1的过程,也见证了国内金融行业拥抱数字化和智能化的浪潮。

 

金融事业部创立之初,第一个服务的大客户正是光大银行。当时光大银行已经完成大数据的汇集,希望建立资产管理机制,并增强对数据的查询和分析能力。而经过一年多时间的沟通和技术验证,明略在与国内外老牌公司和创业公司的竞争中胜出,最终承接这一项目。

 

明略与光大银行共同建立了基于全行数据的内部知识图谱数据库,也是明略应用于银行审计稽核场景的第一个项目。“光大银行到现在已经和明略合作了四期项目,它也是当时中国第一个全行级知识图谱数据库项目。”金融事业部GM李治宇对36氪表示。

 

审计稽核场景是银行“三道防线”中的最后一道,汇集了组织内部所有数据,并且拥有对数据分析、应用的权限。这对数据汇集、管理及分析能力都提出了很高的要求。到现在,明略科技已经为光大银行全行近十年全量数据构建了规模达十亿点百亿边的知识图谱数据库,覆盖企业、个人、机构、账户、交易以及行为等数据。

 

在光大银行这一项目成功落地后,明略又服务了金融监管部门及多个头部金融机构,如中国人民银行、中国银行、建设银行、交通银行、平安银行、中国人寿等等。

 

如果说光大银行的项目是开始,重点在于完成明略初期在金融行业know-how和业务模型的沉淀,那么近年的平安银行项目,则是为明略打开了在风险稽核场景中的界面,了解在风控中客户真正需要的应用和功能。李治宇对36氪表示,这两个标杆性的客户案例,也正好对应明略金融产品的两条主线。

 

2019年,明略开始与平安银行展开合作,帮助其解决内审部门业务痛点,弥补传统审计调查工具的不足。

 

传统的调查工具主要通过各类专家经验规则跑数及人工分析方法去筛选风险点。众多的监测模型,存在部分模型相关性较高,部分监测维度缺失的情况。对于审计人员的使用存在监测不全面、效率较低的问题。而模型之间也缺少关联,缺少相关性分析以及对公司的综合评价;监测指标或模型的阈值固定,无法满足不同监管要求、不同风险等级、不同审计力度的监控要求。

 

对于银行而言,审计是内控及风险管理体系的重要环节。李治宇表示,项目开始时,客户的目标在于几个,一是联通、整合客户数据,同时联通供应商开发模型、专家评价、算法等,能够对客户进行全方位的评价,提升风险甄别准确率;二是通过对相关业务进行整理和分析,能够对所辖的机构和业务进行实时分析,及时发现问题,提高时效性。

 

从产品形态而言,明略与客户共同设计了一个灵活的工具级应用平台,包括关联网络,模型预警,图谱检索,关系查找、智能证据链,风险传导,资金追踪,专项审计等一系列功能,是一个基于智能风险调查的组合工具平台。部署实施后,平台能够面向个人/公司客户及员工账号展开主体全息画像构建、异常行为调查、资金流向分析、智能证据链收集、风险智能追踪、图谱挖掘分析等闭环。

 

在项目初期,明略首先完成了对用户原有数据的整理和分析,也就是数据的统一化。再者,对客户业务场景进行深入分析后,明略在数据层上进行了数据治理以及人工的加工和梳理,并结合专家经验、多模态AI算法、数挖/图挖模型以及知识图谱工具,让数据真正变得“智能”,能够自动对数据进行关联和识别、对各类业务风险进行深入洞察。

 

风控攻与守,难点在何处?

 

这一项目除了让明略积累了智能化审计的风险稽核场景认知,其标杆性意义一方面也在于项目难度。

 

李治宇对36氪回忆,项目从设计到落地,难点主要分成几个方面。首先,客户的业务场景复杂,部门职能要求覆盖所有的业务部门和业务经营条线,并且覆盖所有银行的业务数据,数据规模大。

 

其次,数据治理和难度较高。传统的人工风控方式,面对的数据分散在各个系统,明略科技需要将内外部的各类数据进行标准化,梳理数据间的基础风险关系,关键在于需要真实将业务需求理解到位,才能够有效实现风控。

 

“在传统的人工风控流程中,风险数据分散在不同的管理系统中,审计人员掌握的风险特征和线索并不是那么集中和清晰,只能通过单点线索,依托数据自身的审计思路和数据分析来找到相关性和隐藏关系。”李治宇表示。

 

而明略会基于知识图谱技术,在数据治理过程中就把各类数据的相关关系梳理好,将过程前置。另外,明略还会提供相对成熟的多模态AI模型,帮助客户进行风险因素的发现。

 

以挖掘票据中介团伙为例,AI金融风险稽核平台会通过票据贴现资金回流模型,发现有票据资金回流的客户。此后,平台会对这些客户进行关系拓展,比如同IP/MAC登录和交易的多个客户会被归为一群客户,若发现客户存在大量背书转让和资金往来关系,平台还会通过度中心法、紧密型算法等发现关系紧密的客户群体,而仅保留有背书转让关系的客户,即可被认定为疑似票据团伙。

 

项目上线后,对原有的传统审计流程、系统和方法弥补了不足,帮助客户成功挖掘多个票据中介团伙、问题授信客户、资金掮客、员工违规等风控场景,针对复杂业务场景,平台能够提升10倍以上的工作效率。

 

并且,基于AI的金融风险稽核平台也满足了客户内部帮助传统审计人员技能升级和转型的智能审计产品,对系统的熟练使用也成为内部要求。

 

截至目前,这一项目已经帮助平安银行治理了接近20类实体,具备10亿级以上的数据量规模,包括30多类基础关系和80多类风险关系。对于平安银行达到20亿级整体数据量而言,这一项目覆盖的数据规模已算是非常庞大。

 

“这是一个共创的项目,客户给予了我们许多产品思路,从而才能共同完善这一产品。”李治宇表示。

 

从金融事业部成立至今,明略专注金融认知领域,依托知识图谱、数据中台两大产品,形成了围绕“生活圈+金融”的C端智能营销、围绕“产业生态+金融”的B端智能营销、全行级数据资产管理、基于AI的智能化风险洞察、基于图谱的AI平台等行业解决方案。

 

李治宇表示,营销智能、知识图谱、数据中台,是明略科技的三个重要标签,而金融事业部成立以来,也与公司整体的目标对齐,即把企业级认知与大数据、人工智能和行业应用相结合。

 

目前,明略金融事业部在金融领域已经形成以数据资产管理为底座,智能风控与智慧营销为两翼,“一体两翼式”的产品和解决方案体系。

 

“让产品、客户、渠道、流程、风险不再割裂,为金融机构提升内控合规与风险管控能力、提高业务运营效率,是我们的目标。”他补充。

 

创业巨流奔腾不息,金融科技的创新浪潮也已经走过又一个十年。

 

复盘明略的成长,这是一个典型的技术厂商成长样本:成立之初,以技术为先,筑起竞争壁垒。在专注的同时,多元化齐头并进,不变的是围绕核心竞争力,到各个行业发挥自身优势——因此,才有了各行各业的解决方案,如为公共安全做数据分析、为金融行业提供风控系统、为零售业提供销量预测等等。

 

金融行业作为信息化程度最高的行业之一,是明略科技重点发力的领域。由于对业务稳定性、安全性的高要求,金融行业对新应用可用性、稳定性的要求也走在全行业的前列。

 

对于想要创新的金融科技厂商而言,趋势清晰可见:监管收紧、合规趋势席卷,未来的金融科技行业,注定是与科技和合规相生相依,回归本源,以科技助力金融,是未来金融科技发展的主旋律。明略的路线也一脉相承,在审慎中前进,与客户共同创新,最终才会沉淀行业与实战经验,在有序迭代中生长。

 

而随着创新成为常态,流量红利见顶,未来的市场是存量运营的比拼。谁能在创新的巨流中激起浪花?答案已跃然纸上:在未来,真正拥有自研技术、深入产业、理解客户需求的厂商,才有可能成为下一代支撑社会运转的中流砥柱。

 

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