早在疫情初期度小满金融就快速作出反应，在2月3日开工第一天，语音机器人团队就迅速根据政策和疫情的变化，基于大数据系统整理用户话术，转化为机器学习的知识图谱，3天完成了语音机器人的迭代升级。整体而言，语音机器人能实现代替20%-40%人工作业量。

　　另外，在底层的数据、技术服务上，“磐石”金融科技平台可以提供风险名单、多头防控、反欺诈等服务，帮助银行有效降低风险。中间层则有联合建模，依托度小满的数据、技术以及业务经验优势，帮助机构根据自身的业务及客群需求，开发个性化风控服务模型及策略。

　　由于人脸识别、语音识别等底层基础技术门槛高、投入大，大部分银行更多依靠科技企业；贴近业务层的应用型金融科技，银行更倾向于自主研发，以获得更大的业务灵活性。例如，农业银行的掌上银行App就应用了度小满金融的语音识别、活体验证、自然语言处理、语音合成等底层技术。

　　而不同银行，对金融科技的需求也不一样。许冬亮介绍称，大行和技术实力较强的股份行会更倾向于和有细分场景的科技公司合作，中小银行则需要技术、场景等各方面的合作。银行的优势在金融业务、风控经验丰富，科技企业的优势是场景、技术，双方基于比较优势开展合作早已出现。

　　· 金融“上云”大幕拉开 ·

　　受疫情影响，当客户从线下涌向线上，如何迅速响应并充分满足用户需求、在物理接触有限的情况下保持各项业务的持续推进也成为亟待解决的关键问题。在此背景下，金融云就发挥了巨大作用，一场金融业的变革大幕已经真正拉开。

　　这次疫情也更坚定了度小满金融发展金融全流程线上化趋势的决心。对度小满金融本身来说，人工智能、机器学习等技术已经在相关领域有了非常成熟的应用。在信贷申请环节，度小满金融通过分析挖掘申请人的信贷行为、网络行为特征，利用机器学习综合评判用户欺诈风险。度小满金融研发的语音机器人人机交流的准确率可达90%，可实现多轮复杂对话，用户对与机器人交互的内容无明显感知差异。

　　度小满数据显示，去年12月到今年5月，“磐石”的查询调用量增长了50%，且增长仍在持续，预计到今年12月增长将达到200%。

　　金融云是金融科技发展的底层支撑，主要服务于银行、证券、保险、基金等金融机构的行业云，采用独立的机房集群提供满足一行两会监管要求的云产品，并为金融客户提供更加专业周到的服务。

　　原银监会早在“十三五”发展规划监管指导意见中就指出，在“十三五”期间，银行业金融机构要深入贯彻落实《国务院关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》，积极开展云计算架构规划，制定云计算标准，联合建立行业云平台。

　　推动大中型银行云计算相关标准规范的制定，构建包括云基础、云资源、云服务、云安全等领域的云计算综合标准化体系框架，研究制定银行业云计算服务质量、计量、应用迁移，云计算数据中心建设与评估，以及虚拟化数据存储、弹性计算、评估测评等方面标准。

　　在监管层提出“上云”要求后，金融业“上云化”俨然成为一条新的赛道，北京商报记者注意到，已有不少商业银行在布局金融云业务。例如，建设银行表示，着力实施金融科技战略，构建公有云服务。中国银行在私有云上实现突破，完成分布式架构私有云平台、大数据平台及人工智能平台基础建设。农业银行也开始推进新一代基础架构云平台建设，银行业“上云”表现异常活跃。

　　“未来将有更多金融机构将上云提到更为重要的位置，随着‘十三五’以及央行的相关政策要求，金融机构的上云工作持续推进。”许冬亮预计，金融行业将成为向云化转型的排头兵。

　　北京商报记者 孟凡霞 宋亦桐

　　【对话企业家】 

　　度小满金融副总裁许冬亮：

　　“零接触”服务将成核心竞争力

　　北京商报：经历此次疫情，中小金融机构该如何借助科技来克服在线获客和在线风控等痛点？

　　许冬亮：“零接触”服务能力将成为金融机构的核心竞争能力。这次疫情让金融机构更加重视金融科技的应用，让想做没做、做了没做好的金融机构加速拥抱金融科技，加大力度开发和使用金融科技能力，金融服务从“半线上化”向“全线上化”过渡。金融机构需要将金融服务敏锐地嵌入客户工作、生活、学习等场景中去，客户需求在哪里，金融服务就在哪里，打造“线上+线下”的场景金融。

　　北京商报：疫情之下暴露出银行业务中存在的哪些痛点？

　　许冬亮：对于银行业而言，疫情下暴露出业务中存在的一些必须接触的痛点，如客户无法去柜台面签、无法线上获客，而数字化和科技可以帮助银行业解决这些痛点。疫情背景下，小微企业和个人对保险业务和理财业务的需求增加；信贷方面，部分小微企业的还款能力受限，给风控提出了新的挑战。

　　北京商报：银行与金融科技机构合作如何实现双赢？

　　许冬亮：未来双方的合作还将不断深化，这种合作既是市场驱动的，也是监管层乐见其成的。我们保守估计，2020年金融科技营收预计有3倍以上的增幅。原因有两点：一是金融机构全流程线上化的趋势在疫情催化下将加速；二是金融机构对人工智能的需求显著增长。