中新经纬客户端5月18日电 金融科技发展如火如荼，特别是以云计算、大数据、移动互联、区块链和人工智能为代表的新一轮金融科技对传统金融尤其是银行业发展产生了巨大的挑战，也激发了银行业对于转型和创新的迫切需求。
近几年不论是国有四大行、大型股份制银行、城商行、中小银行还是民营银行，都不约而同纷纷大力拥抱金融科技，构建自身的大数据和智能风控系统，将风控能力提升为行方核心竞争力，行业将其称为“大象的觉醒”。
优势互补，同盾科技与银行机构全面深化合作
近年来银行也越发认识到与金融科技企业进行优势互补，逐步推进技术、资本、数据、市场等资源的整合，构建“以效益为中心”的商业合作模式，寻求一条适合自己的路径。
接连出台的监管政策和互联网金融的大规模崛起是重要因素，而以同盾科技为代表的金融科技企业则是“唤醒大象”的重要推手。
同盾深耕金融行业多年，沉淀下深厚的服务基础。截止目前，已经与超过两百家银行达成合作，包括建设银行、中信银行、浦发银行、招商银行、兴业银行、北京银行、百信银行、渤海银行、郑州银行、四川农信、江南农商行等在内的众多银行客户。
从客户广度来看，同盾服务过的银行客户，涵盖了国有四大行、大型股份制银行、城商行、中小银行和民营银行等几乎所有银行形态。
从方案深度来看，同盾为银行客户提供了端到云一体化解决方案，针对不同业务特性提供云端风控、本地化部署以及云端结合的组合式解决方案。
从服务丰富度来看，同盾为银行客户提供了满足其信用卡、新零售、小微企业、个人信贷等业务场景的需求服务。围绕反欺诈、信贷、智能运营、智能营销四大应用平台，同盾形成了贷前、贷中、贷后体系化和全周期化的风控管理生态，同时也向银行全面开放技术能力，助力银行机构改造升级风控体系。
携手中小银行构建“智能反欺诈”系统 ——四川农信
四川农信要全面推进智慧银行的建设，大力提升银行在风控、获客、运营、管理、渠道服务等方面的智能化水平，提高风险管控水平，使金融服务更高效，最大程度将金融服务覆盖到所有有需求的客群上。
基于此，四川农信将携手同盾科技构建一套完善的反欺诈和风险管理体系，加速智慧银行的建设步伐。同盾航母级企业服务平台，端到云一体化智能风控解决方案——“智·御”深度参与四川农信的智慧升级改造之中。同盾将协助四川农信完成以下几个重要升级工程：
一、建立反欺诈系统，使银行在电子银行领域具备从事前、事中、事后各阶段进行风险侦测、识别和处理的能力。
二、为银行建立一套系统，最终实现疑似风险交易的管控，从而保证客户的资金安全，提升客户体验。
三、清晰反馈电子银行业务风险全貌，提供完善的固定格式报表和灵活的自定义查询功能。
四川农信承担着对四川全省农村信用社的管理、指导、协调和服务职能，此次风控体系的智能改造将会对农村金融、普惠金融、小微经济起到重要扶持作用。
协助商业银行构建“反欺诈和授信”模型——北京银行
随着 “一带一路”倡议、京津冀协同发展、雄安新区建设等国家重大战略的深入推进，作为一家有影响力的商业银行，北京银行始终坚持依托重大历史战略机遇，加大对重点领域、基础设施、高端制造业、新零售等实体经济的金融服务力度。
这样的时代背景下，北京银行明确提出“智慧服务、智慧风控、智慧决策和智慧平台”为核心的智慧银行建设体系框架。
同盾将主要协助北京银行反欺诈以及评分卡授信两大体系的建设与完善。
反欺诈模型咨询及构建
同盾结合北京银行当前信贷产品以及未来将开展的线上业务，设计出适合北京银行产品结构的反欺诈模型，堪称是为北京银行的一次“量身定制”。
通过结合行业经验与银行数据，帮助银行综合运用行内自有数据、人行征信及第三方数据、同盾自有数据等，对反欺诈模型、策略部署的节点、判断条件、对应采取的决策动作进行定制化方案设计，帮助银行不断探索最优解决方案。同时，在反欺诈模型搭建实施后，同盾也会定期跟踪模型运用的有效性，完善模型的修订，进行全流程梳理。
评分卡授信模型咨询及构建
同盾将根据北京银行线上产品规划及一方数据、三方数据、同盾自有数据，为线上产品构建新的授信模型，以冷启动的方式开发人行征信模型和大数据信用评分模型，并协助评分模型落地。评分卡模型的搭建完全基于北京银行目标客群和产品特质，针对不同客群提供授信模型、策略方案，这将大大提高银行识别风险客户的能力，增强线上金融服务的效率。
在同盾两大技术解决方案的加持下，除了满足北京银行自动化，流程化，标准化的信用审批流程之外，还能够满足海量交易中迅速的发现风险，快速响应并持续稳定运行。此外，针对层出不穷的风险形式，风控模型能够快速调整并自主学习，最终提供风控人员相关的风险报告，快速准确的进行风险判定。
随着服务的深化，同盾科技与北京银行已经形成了深度的合作关系。
助力股份制银行智能改造升级——渤海银行
作为全国性股份制商业银行——渤海银行着手完成三方面业务升级：
一、传统银行业务流程再造，将有些专业的金融服务封装为标准化产品，嵌入互联网原生场景和泛金融场景，重塑传统业务流程，开展与客户使用场景结合更为紧密的业务；
二、提高效率，降低人力成本，优化自动化和信息化的服务体系；
三、提高风控能力，将更多场景化的金融产品覆盖到长尾用户当中。
由于渤海银行的线上客户高度依赖第三方的合作引流，线上引流在帮助银行批量化获客的同时，也提高了信贷审核的难度。因为合作机构和银行通常都有自己的审核规则，线上获客引流也导致风控流程更加复杂，而且线上借款客群与银行传统客群差异较大，银行方面规则和征信数据难以满足审核要求。如在渤海银行与蚂蚁金服借呗的合作中，银行对借呗提供的客户缺乏相关数据，信审方案需要将蚂蚁风控模型、行方规则以及其他信审规则有机结合，操作流程十分复杂。
结合行方需求，同盾利用“私有云服务平台”对接行方系统，为渤海银行三款线上产品成功开发自动化审批方案，贯穿了从反欺诈，贷前准入，客户授信和贷后管理四个环节。
为实现精准的信用授信，同盾通过制定方案、规则设计、模型开发与配置、策略配备、模型部署与系统对接模型部署 、模型跟踪和优化等六步为渤海银行打造自动化信审方案。通过拆解复杂的业务场景，设计出科学合理的决策流。个性化开发了反欺诈和定制信用评估模型。
根据行方需求，同盾基于经济稳定性和评分设计综合授信策略，进一步提出额度策略和利率策略。
同盾的模型部署和实时监控，保证了自动化审核和贷后风控效果。尽管银行在坏账和逾期的表现上，没有消费金融公司严重，但逾期催收始终是一件不得不做的“苦力活”，同盾智能催收产品逾期管家，也逐渐替代传统银行的人工催收模式，高效运作。
提升贷后管理能力——某银行系消费金融公司
贷后管理则是风险防控的最后一道防线，肩负着降低金融机构信贷损失的重任，也是整个智能风控闭环中非常重要的一步，其中又以逾期催收为最大的痛点。过去一些大型银行和消费金融机构都要“供养”数量庞大的催收团队，有些团队人数过千，催收的主要手段是靠打电话，带来了如成本过高、加剧社会矛盾等诸多问题。
以同盾智能催收工具“逾期管家”为例，利用智能语音识别、语音合成、语义理解以及交互话术共同形成高度智能化、精准化的催收策略，集中解决传统人工模式下，合规、合法、效率等问题。这种基于智能决策和智能语音的机器催收平台，背后有同盾强大的技术团队和数据生态系统作为支撑，适用于银行、电商、新金融和保险等各类场景，将贷后催收的各个标准化业务进行全面的智能化改造。
某家国内大型银行系持牌消费金融机构，日均新增M1、M2按揭量超过两万笔，业务增长惊人，尽管该机构拥有庞大的地下催收团队，但逾期问题也日益凸显。为提高催收效率，该机构引入了同盾逾期管家，应用报告数据显示：使用逾期管家后，逾期1天内，该机构的合同回收率提升7.32%，金融回收率提升8.87%；逾期3天内，合同回收率提升4.24%，金额回收率提升3.42%。
以上只是同盾利用科技赋能银行、赋能金融努力进程中的一个缩影，背后反映的是同盾强大的技术能力、领先行业的竞争优势和服务经验，同盾获得越来越多家大中小型银行的青睐，在这场“大象觉醒”的浪潮中，相信同盾将会扮演更加重要的角色。(中新经纬APP)
