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    同盾科技李伟东:“开放银行”四大挑战与“数据安全”两大拷问 | 兵器谱访谈录

    发表时间:2019-09-25 信息来源:www.design-factory.cn 浏览次数:867

     

    零财经2019.9.4我想分享2019年8月29日 - 31日世界人工智能会议在上海举行,展示了人工智能在各行各业的成就。由于数字化程度相对较高,金融一直被认为是人工智能登陆的最佳场所之一。

    在人工智能会议期间,Zero Financial采访了通敦科技副总裁李卫东。他与他讨论了金融技术领域人工智能的登陆和发展趋势,开放银行面临的机遇和挑战,以及为中小企业建立融资平台。

    李卫东认为,人工智能能力将成为企业未来的重要基础设施。作为新基础设施的基础技术,5G网络有望带来整个信息基础设施的革命性升级。建立在行业互联网平台上的平台财务模型将变得越来越主流。坚持“技术中立”的金融技术To B服务将成为AI2.0时代的下一个热点。

    他将金融科技公司分为三类:

    第一个是由同一盾牌代表的独立第三方,提供专业的智能风险控制和分析决策服务,并致力于成为金融和场景的连接器。在此基础上,它将建立一个技术提供者,场景和金融机构的生态学;

    其次,公司在当前的监管环境下开始与共同黄金业务,在相应的外部产出情景下形成资产和乘客以及风控能力;

    第三个是由巨人代表的超流量门户网站,它也在改变技术输出。

    当前金融技术行业的差异化竞争体现在企业的不同能力上,这些能力的形成与企业服务的客户群体,产品和场景密切相关。

    2018年,它被称为开放式银行业的第一年。 BATJ开放了技术开放卡。到目前为止,已有九家金融科技子公司转向“开放银行”的前线。

    作为银行界的“老头”,李卫东认为开放式银行业务是金融数字化的必然趋势。技术的进步使金融和现场的整合成为可能。在商业本质上,“开放银行”是一个平台。商业模式。

    基于这三个背景,李卫东指出了当前开放银行面临的四大挑战:

    第一,当银行的数字化转型仍在进行中,存贷款功能和这些基本功能都在银行系统中,有必要开辟数据和系统以实现标准化。只有这样,我们才能使用API,SDK等与业务生态系统建立联系。

    其次,作为一个新事物,开放银行在监管方面没有明确的指导和规范。此外,作为一个强有力的监管行业,银行业的组织结构,企业文化和谨慎的基因管理在缺乏规范的基础上受到限制。

    作为一种“商业模式”,开放式银行涉及场景派对,金融机构,金融技术服务提供商等利益相关者。“到目前为止,对开放式银行业务实现模式中各方的理解并不相同。”/P>

    最后,显而易见的是,开放性也意味着“风险暴露”的放大。 “例如,数据的安全性,API接口的标准都是我们需要思考和面对的问题。谁开放,开放,开放到什么程度?“

    央行最近发布的“金融科技发展规划”指出,“建立跨行业,跨行业的风险联合防控机制,加强风险信息披露与共享”。李卫东认为,实现这一目标必须是“市场化运作但有关部门需要授权。”

    一个明显的趋势是,一些地方政府正在与金融技术公司合作,为区域数据创建一个开放平台,并将政府数据委托给指定机构,以试点小型和微型企业。

    “解决小微企业融资难、融资难的问题,首先要解决金融机构敢贷敢贷的问题。目前,大量中小企业数据在政府端,且数据分散,“参与了杭州市余杭区中小企业金融服务平台的建设和运营。李卫东认为,对于中小企业来说,C+B的视角非常重要。除了对企业进行准确的信用评价外,还需要关注企业的所有者。信用状况,这是同一个盾的力量。

    数据显示,同一个盾目前服务于数万家企业,在用户增长、注册、登录、交易、支付、信用、收款等多种场景下,每天通话量超过1亿次。

    从历史上看,在金融技术领域,像通盾这样需要大量数据进行分析和挖掘的企业,总是面临两个灵魂的数据折磨:一是银行等金融机构不反馈贷后数据,模型的可靠性以及如何保证快速迭代?第二,如何保证底层数据的干净可靠?

    李卫东从业务逻辑层到零财务层回答了这两个问题:

    首先,同样的盾解决方案是端到端的全过程,不仅贷前风险控制,贷后智能采集,贷后逾期数据通过对接合作客户每天更新。逾期清单和逾期还款清单的及时更新也有助于客户优化风险控制模式,甚至帮助平台上的客户退货,因此合作客户也会积极配合完善数据库和风险控制模式。

    其次,在同一屏蔽层所有业务的数据调用过程中,必须从源端获取源端授权,以保证授权链的完整性,并标记出相应的场景。同时,同一屏蔽有一个负责数据安全的部门,数据本身严格按照标准进行跟踪、处理和审核。

    除了确保数据源的绝对安全性外,在流通过程中,同一屏蔽将连接到网络访问控制,终端和移动设备控制,DLP /沙箱/加密/水印/数据流控制/文件跟踪/行为和内容审计数据管理和控制技术有机地集成在一起,形成一个涵盖各种情况的数据防泄漏系统,以防止敏感数据被内部人员或外部黑客泄露。

    三,同一盾构有一个特殊的工程处理团队,基于从互联网上提取的海量数据行为特征,信用记录,相关设备,关联等维度的高稳定性,强预测变量。并将这些变量纳入机器学习模型,制定个人行为信用风险评分卡模型,然后判断申请人的风险状况。这是一个三维的系统工程。

    “同事始终将数据安全视为高压发展线,并建立全面,合规的数据安全管理系统,这也是同一盾牌的基础。”收集报告投诉

    从8月29日到31日,2019年世界人工智能大会在上海举行,展示了人工智能在各行各业取得的成就。由于数字化程度相对较高,金融一直被认为是人工智能登陆的最佳场所之一。

    在人工智能会议期间,Zero Financial采访了通敦科技副总裁李卫东。他与他讨论了金融技术领域人工智能的登陆和发展趋势,开放银行面临的机遇和挑战,以及为中小企业建立融资平台。

    李卫东认为,人工智能能力将成为企业未来的重要基础设施。作为新基础设施的基础技术,5G网络有望带来整个信息基础设施的革命性升级。建立在行业互联网平台上的平台财务模型将变得越来越主流。坚持“技术中立”的金融技术To B服务将成为AI2.0时代的下一个热点。

    他将金融科技公司分为三类:

    首先,以通盾为代表的独立第三方提供专业的智能风控和分析决策服务,致力于成为金融与情景之间的联系,并在此基础上构建有利于技术提供者的生态系统,方案和金融机构。

    其次,以共同基金业务开始的公司在当前的监管环境下,将资产和相应的情景输出其客户获取和风力控制能力。

    第三,巨人所代表的超流入口也在改变着科技的产出。

    目前,金融科技产业的差异化竞争体现在企业的不同能力上,这些能力的形成与企业服务的客户,产品和场景密切相关。

    2018年被称为开放银行的第一年。 BATJ在技术开放方面发挥了重要作用。到目前为止,银行业的九家金融科技子公司已经转移到“开放银行”的前线。

    作为银行界的“老头”,李卫东认为开放式银行业务是金融数字化的必然趋势。技术的进步使财务和方案的整合成为可能。从本质上讲,开放式银行业务是一种基于平台的商业模式。

    基于这三个背景,李卫东指出了目前开放银行面临的四大挑战:

    首先,当银行的数字化转型仍在进行中时,存款,贷款和汇款的功能都在银行系统中,需要通过数据和系统来实现标准化。只有这样,我们才能使用API,SDK和其他方式与业务生态系统对接。

    其次,作为一个新事物,开放银行的监管缺乏明确的指导方针和规范。此外,作为一个强大的监管行业,由于缺乏对组织结构,企业文化和谨慎管理基因的监管,银行业对外开放的意愿有限。

    作为一种“商业模式”,开放银行涉及到场景方、金融机构、金融技术服务商等利益相关者,“迄今为止,各方对开放银行业务实现模式的理解并不相同。”/p>

    最后,显而易见,开放也意味着“风险敞口”的放大。“比如数据的安全性,API接口的标准,都是我们需要思考和面对的问题。向谁开放,向谁开放,开放到什么程度?“

    央行日前发布的《金融科技发展规划》指出,要“构建跨行业、跨行业的风险联防联控机制,加强风险信息披露和共享”,李卫东认为,要切实做好风险信息披露和共享工作。实现这一目标必须是“市场化运作,但相关部门需要授权。”

    一个明显的趋势是,一些地方政府正与金融科技公司合作,为区域数据创建一个开放平台,并将政府数据委托给指定机构试点小微企业。

    “解决小微企业融资难、融资难的问题,首先要解决金融机构敢贷敢贷的问题。目前,大量中小企业数据在政府端,且数据分散,“参与了杭州市余杭区中小企业金融服务平台的建设和运营。李卫东认为,对于中小企业来说,C+B的视角非常重要。除了对企业进行准确的信用评价外,还需要关注企业的所有者。信用状况,这是同一个盾的力量。

    数据显示,同一个盾目前服务于数万家企业,在用户增长、注册、登录、交易、支付、信用、收款等多种场景下,每天通话量超过1亿次。

    从历史上看,在金融技术领域,像通盾这样需要大量数据进行分析和挖掘的企业,总是面临两个灵魂的数据折磨:一是银行等金融机构不反馈贷后数据,模型的可靠性以及如何保证快速迭代?第二,如何保证底层数据的干净可靠?

    李卫东回应了从商业逻辑层到零财务的这两个问题:

    首先,同样的屏蔽解决方案是端到端的全过程,不仅是预贷款风险控制,还有贷款后的智能收款,贷款后的逾期数据每天通过对接合作客户更新。逾期清单及及时更新逾期还款清单还将帮助客户优化其风险控制模型,甚至帮助客户在平台上返回,因此合作客户也将积极合作改进数据库及其风险控制模型。

    其次,在同一盾牌的所有服务的数据调用过程中,必须从源获取源授权,以确保授权链的完整性并标记相应的场景。同时,同一盾牌有一个负责数据安全的部门,严格按照标准追踪,处理和审计数据本身。

    除了确保数据源的绝对安全性外,在流通过程中,同一屏蔽将连接到网络访问控制,终端和移动设备控制,DLP /沙箱/加密/水印/数据流控制/文件跟踪/行为和内容审计数据管理和控制技术有机地集成在一起,形成一个涵盖各种情况的数据防泄漏系统,以防止敏感数据被内部人员或外部黑客泄露。

    三,同一盾构有一个特殊的工程处理团队,基于从互联网上提取的海量数据行为特征,信用记录,相关设备,关联等维度的高稳定性,强预测变量。并将这些变量纳入机器学习模型,制定个人行为信用风险评分卡模型,然后判断申请人的风险状况。这是一个三维的系统工程。

    “同样的屏蔽始终将数据安全视为开发的高压线路,并建立了一个全面且合规的数据安全管理系统,这也是同一屏蔽的基础。”

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