另外在所有銀行都十分頭疼的催收環(huán)節(jié)上，云從也搭建了智能催收系統(tǒng)。
特別是針對小微企業(yè)融資難的問題，云從有專門為小微企業(yè)建立的風控體系，專門做小微企業(yè)與銀行之間的“橋梁”。
目前，小微金融的國際趨勢，是用各類數(shù)據(jù)解決信息不對稱的問題，比如使用支付數(shù)據(jù)、采購數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)、薪水支付和開支數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)、稅務(wù)數(shù)據(jù)以及跨境支付等。
但是目前，小微金融數(shù)據(jù)分散、小微企業(yè)沒有良好的財務(wù)和現(xiàn)金流管理。
云從致力于獲得全流程的小微企業(yè)現(xiàn)金流入流出概覽，全面的數(shù)據(jù)會帶來更好的信貸決策，進行橫向的行業(yè)分析和比較，并提供個性化的解決方案。
小微銀行，需要橋梁
除了一些大型銀行能憑借優(yōu)厚資源，擁有自主研發(fā)、運用新興技術(shù)的能力加強風控外。
對于IT基礎(chǔ)薄弱的中小銀行而言，自建銀行智能解決方案存在成本高、周期長、風險大等問題。
而且中小銀行推進數(shù)字化的過程當中會發(fā)現(xiàn)，受到地域的限制，還有本身對人才吸引力的限制，這些中小銀行在風控、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域，很難吸引到足夠優(yōu)秀的人才，去承接服務(wù)和具備能力交付。
特別是在普惠金融上，其實銀行的服務(wù)能力遠遠不夠，沒有那么多客戶經(jīng)理、風控經(jīng)理去服務(wù)民眾，去研究清楚每個小微企業(yè)的需求、還款意愿和還款能力。
所謂普惠金融的回歸本源，是要服務(wù)好符合自身定位的屬地客戶。但這背后是屬地獲客難、城商行差異化競爭不足、個別區(qū)域人群風險集中、缺乏高效的線上化產(chǎn)品、數(shù)據(jù)缺失等問題。
在小微銀行進行風控程序的第一環(huán)數(shù)據(jù)處理中，云從認為目前數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)有偏問題依然存在。
因為風控模型的效果受制于多種因素，在產(chǎn)業(yè)鏈中，細分賽道的數(shù)據(jù)處理相關(guān)服務(wù)就有三種，分別是數(shù)據(jù)生產(chǎn)廠商、數(shù)據(jù)加工廠商和數(shù)據(jù)貿(mào)易廠商。
而云從提供的是端到端數(shù)據(jù)解決方案，也就是把三種服務(wù)串聯(lián)起來，也就是立志讓數(shù)據(jù)不再“孤島化”。
云從與數(shù)據(jù)生產(chǎn)廠商深度合作直接獲取底層數(shù)據(jù)標簽，通過先進的模型技術(shù)利用機器學習平臺在終端挖掘數(shù)據(jù)價值，提煉業(yè)務(wù)知識最終為金融機構(gòu)輸出定制化模型報告。
另外，云從針對每家金融機構(gòu)不同的客群對應(yīng)到不同的模型報告真正實現(xiàn)端到端服務(wù)，在通過可視化工具使數(shù)據(jù)發(fā)揮更大的價值，保證數(shù)據(jù)的合規(guī)性。
另外在普惠金融中的消費金融領(lǐng)域，云從目前已經(jīng)與主流的30多個場景方與資產(chǎn)方建立了合作，形成了獨特的生態(tài)體系。
同時云從作為人工智能國家隊，積極響應(yīng)國家普惠金融號召，于2018年年中開始大力發(fā)展針對中小微企業(yè)的貸款解決方案。
云從科技從17年-18年，先后與大型快遞服務(wù)商、電信運營商、稅務(wù)服務(wù)商、購物ERP廠商、地方政府等建有聯(lián)合實驗室，在實驗室內(nèi)，云從探索出各類數(shù)據(jù)模型在風險控制領(lǐng)域的應(yīng)用，引入大數(shù)據(jù)可有效提高屬地客戶的審批效率，增加風控手段。
其中云從風控平臺通過實現(xiàn)自動特征工程將模型結(jié)果提升10%，同時特征挖掘的時間減少了90%，在挖掘有效特征的同時減少了成本，真正實現(xiàn)了降本增效。
在消費金融領(lǐng)域，云從目前與主流的30多個場景方與資產(chǎn)方建立了合作，形成了獨特的生態(tài)體系。
以往銀行在準備介入某個新場景之前，往往缺乏歷史數(shù)據(jù)支撐及配套技術(shù)經(jīng)驗，云從利用其過往在該場景內(nèi)數(shù)據(jù)模型的優(yōu)勢，根據(jù)銀行業(yè)務(wù)需求，為銀行量身提供“白盒”模型服務(wù)。
另外，云從將會把業(yè)務(wù)相關(guān)的部分開放給風控專家，讓風控專家更關(guān)注業(yè)務(wù)指標的定義對模型結(jié)果的影響。
通過使用云從風控建模平臺，風控專家可以快速比較不同逾期定義、不同時間窗樣本采集、不同數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)字段的組合下，表現(xiàn)最好的風控模型。通過降低模型訓練時間、提高模型效果，風控建模平臺可以降低風控專家的建模成本，加快風控模型的迭代速度。
金融科技的下半場：AI為先
在金融科技發(fā)展早期，有些是偽金融科技，最終在市場發(fā)展的過程當中被淘汰掉了，金融科技的下半場才剛剛開始。
作為金融科技高峰論壇諸多專業(yè)人士評選出的2019年銀行業(yè)最佳風控服務(wù)商，作為銀行業(yè)AI領(lǐng)跑者，云從科技正在打造“AI+金融”體系，繼續(xù)為金融機構(gòu)的智慧化轉(zhuǎn)型提供科技驅(qū)動力。
在2019世界人工智能大會上，云從科技創(chuàng)始人周曦博士說：“人工智能要解決的問題是提供顛覆性的服務(wù)。AI本質(zhì)上能夠把稀缺資源以10倍、100倍的量級擴展出去，讓每個人享受更好的頂級服務(wù)，這是AI的未來?！?/p>
未來已來，科技以人為本，永不止步。
