危险与飞机之间的攻防转换，已成为今年金融业震荡向上突破的主旋律。

疫情冲击了传统的会展业金融机构模式，信贷风险集中，重线依靠人工获取客户，风险控制和贷款后管理模式落空。然而，危机中的机遇也越来越明显，金融机构依靠人工智能、云计算等科技手段来了解更深一步，弥补智能运营的不足已成为金融业的共识。

业内人士透露，春节后，有执照的消费金融公司和其他金融机构向数字转型，其中一个明显的趋势是，人工智能决策工具处理的企业在贷款和贷款中所占的比例大大增加，一些消费金融公司智能机器人的工作量可占90%。

从人工智能的登陆情况来看，移动支付和消费金融是人工智能渗透的第一批场景之一。人工智能的三驾马车核心载体是数据、算法和计算能力。数据是人工智能从实验室到特定服务场景的基础，移动支付和消费金融背后丰富的应用场景为人工智能登陆提供了完整的生态土壤。

相反，人工智能技术在金融科技领域也为银行、消费金融公司、信托、保险等机构提供智能综合解决方案，以优化企业的营销客户和风险控制过程。以萨摩亚数学科为例，AUTOMAN 1。0是由Samoye数学科在人工智能领域开发的一个自动建模平台，可以自动更新模型和策略，及时识别和控制未知风险，使金融样本处理成为业务决策自动化的一部分。

国务院于2017年发布了人工智能发展规划，地方政府加大了对人工智能的投入，这已成为国家的一项战略。目前，人工智能已在金融、汽车、物流等领域得到应用，行业各方的人工智能服务方案已经形成，随着技术的成熟，渗透率也将增加。

人工智能的目标是最大限度地提高产业生产率，最大限度地使企业摆脱重复劳动。金融业与人工智能的深度融合必然在降低成本和提高效率的同时重塑金融业，智力+金融的新格局将慢慢形成。

在风险控制方面，传统的金融机构一方面缺乏必要的人才和技术支持，另一方面在面对高信用风险的长尾客户群体时缺乏用户生命周期模型管理的经验。在包容性金融的趋势下，下沉的客户集团是金融机构接受的客户之一。

这就导致了什么样的人工智能符合金融机构的需求，或者哪种人工智能对金融机构来说真正有价值。

根据上述人工智能服务金融机构的价值取向，业内确实有很多工具可以为金融机构带来更大利益，并促进风险控制的智能运作。在这些人工智能解决方案中，由Samoye数学拥有的自动建模平台AUTOMAN1.0可以描述为典型的样本。

AUTOMAN1.0将人工智能应用于模型设计领域，使模型开发周期可缩短50%≤70%，样本建模任务可在最短的2周内完成，大大缩短了原始样本与管理决策之间的距离，实现了整体成本的降低和效率的提高。

在风险控制模型中，KS指标是评价模型识别能力的核心指标，识别程度越大，模型的风险排序能力越强。在AUTOMAN1.0的测试环境中，KS值的识别率比人工建模高0.05%。

在风险控制场景中，自动化系统的四个功能，如样本判断和处理、最优模型保存和部署、新样本预测、模型训练和调整，可以方便地直接连接到金融机构系统，从而提高了风险控制模型的风险识别精度。

值得一提的是，虽然汽车已经内置了最先进的流行算法，但用户可以在没有知识背景的情况下熟练地使用它，这主要取决于汽车的一键建模模式。在这种模式下，不需要合作组织编写代码，根据指令将样本放在可以训练的调用模型的部署上。此外，自动机可以自动安装所需的环境依赖包，用户不再需要设置自己的环境。