雷鋒網(wǎng)AI金融評論消息，在6月29日的CCF-GAIR 2018全球人工智能與機器人峰會上，CCF-GAIR的承辦方雷鋒網(wǎng)聯(lián)合近30家創(chuàng)投與資本機構(gòu)、資深學者與產(chǎn)業(yè)界代表一起，共同為12個領(lǐng)域共計36家創(chuàng)新公司頒出2018 AI最佳成長獎榜單。

2018 AI最佳成長獎如同CCF-GAIR的核心主題一樣，主要關(guān)注AI時代最具增長潛力的創(chuàng)新公司，尋找下一個獨角獸。在“AI+金融”領(lǐng)域，云腦科技、融慧金科、竹間智能三家公司憑借各自競爭性優(yōu)勢產(chǎn)品脫穎而出，在金融科技2.0時代，成為最佳成長性公司。

云腦科技：多重壁壘打造AI中間件

AI賦能浪潮大起，各行各業(yè)的傳統(tǒng)企業(yè)都希望利用 AI 技術(shù)實現(xiàn)自我進化，但很多企業(yè)在AI認知、新技術(shù)積累、人才儲備等方面都有短板。由此，一眾助力企業(yè)AI化的公司應(yīng)需而生，云腦科技便是其中佼佼者。

2015年，云腦科技技術(shù)研發(fā)團隊在硅谷成立時，便獲峰瑞資本領(lǐng)投的千萬級天使輪融資。2017年公司又完成由翊翎資本領(lǐng)投的數(shù)千萬元A輪融資。目前云腦科技員工超過 50 人，去年營收已達千萬。與其他AI技術(shù)服務(wù)公司相比，云腦科技在方案通用性、數(shù)據(jù)安全性、技術(shù)壁壘、行業(yè)理解度四方面具有競爭性優(yōu)勢。

“通用性+數(shù)據(jù)安全”兩大優(yōu)勢

簡單來說，AI中間件是云腦科技的核心 AI 技術(shù)平臺基于不同行業(yè)特定的知識和需求，形成的一個解決該行業(yè)特定問題、讓該行業(yè)人群能夠迅速使用的服務(wù)產(chǎn)品——PaaS 產(chǎn)品。

針對AI應(yīng)用在傳統(tǒng)行業(yè)落地時的三個常見問題——“數(shù)據(jù)如何選擇和導入？”、“模型和技術(shù)如何組合？”和“輸出如何集成到業(yè)務(wù)？”。云腦科技的 AI 中間件從數(shù)據(jù)層、模型層、應(yīng)用層三個層次來降低AI 應(yīng)用落地時的門檻。

值得注意的是，云腦科技的AI中間是基于行業(yè)視角而非企業(yè)個性化視角。云腦科技聯(lián)合創(chuàng)始人龍志勇表示，與眾多花 80% 的精力解決個性化需求的AI外包公司不同，云腦科技將花 80% 甚至未來 100% 的時間與精力來解決完善AI 應(yīng)用開發(fā)過程中的行業(yè)性通用問題。從行業(yè)角度講，“只有專注于能夠復用的通用技術(shù)，才能加快應(yīng)用開發(fā)的速度。”

此外，從用戶角度講，相比AI外包公司，讓企業(yè)客戶依靠AI 中間件參與開發(fā)，有兩大優(yōu)勢：一方面，只有客戶自己才最懂自己的應(yīng)用和需求；另一方面，一些客戶可能也有不想讓別人知道的機密數(shù)據(jù)。在企業(yè)數(shù)據(jù)安全性方面更可靠。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，目前云腦科技已開發(fā)的AI中間件包括金融行業(yè)AIF、能源行業(yè)AIE和人力資源AIH，并與銀聯(lián)智惠、上海證券交易所、浪潮軟件集團、算話征信、南方電網(wǎng)、金立手機、實習僧、極客學院等企業(yè)達成了合作。

其中，金融行業(yè)AIF包括了與銀聯(lián)智惠合作開發(fā)的，名為銀聯(lián)“智惠觸達Farcaster”營銷觸達，平臺基于銀聯(lián)的海量消費數(shù)據(jù)，自動學習并動態(tài)更新用戶全景個性化智能模型，幫助客戶根據(jù)已有的消費用戶群自動發(fā)現(xiàn)相似新用戶，降低獲客成本，提高轉(zhuǎn)化率。該平臺目前已經(jīng)完成研發(fā)，以銀聯(lián)推廣為主，有汽車、房地產(chǎn)、化妝品等行業(yè)客戶。據(jù)云腦科技稱，根據(jù)某線下商戶的使用反饋，相比于此前的模型，轉(zhuǎn)化率可提高5-10倍。

“技術(shù)+行業(yè)理解”兩大壁壘

作為中間件的研發(fā)者，云腦科技稱其在技術(shù)和對行業(yè)理解兩方面獨具優(yōu)勢。

據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評論了解，目前云腦科技在中美兩地建立了30人的研發(fā)團隊，團隊成員來自Microsoft、Google、Facebook、Qualcomm、阿里巴巴、中國電信等企業(yè)，在深度學習（RNN/CNN）、增強學習、NLP、知識圖譜領(lǐng)域有大規(guī)模項目實踐經(jīng)驗。

云腦科技創(chuàng)始人張本宇曾在微軟亞研院、Google 和 Facebook 先后就職，目前已經(jīng)有了 19 年的人工智能和大數(shù)據(jù)的研發(fā)經(jīng)驗，也曾被創(chuàng)新工場譽為“華人 AI 前 10 位大?？茖W家”之一。

而在對具體行業(yè)的深刻理解上，龍志勇表示他們在目前所重點關(guān)注的金融和通信行業(yè)都有著從業(yè)時間超過 10 年的專家加盟。

融慧金科：人才、數(shù)據(jù)、技術(shù)三大優(yōu)勢深入風控場景

隨著監(jiān)管持續(xù)收緊，互金行業(yè)進入二八洗牌期，對風控的強烈需求成為眾多互金平臺和傳統(tǒng)金融機構(gòu)亟待解決的問題。成立剛滿一年的融慧金科抓住了這個機遇。

2017年6月原百度金融CRO、原美國運通高級副總裁王勁創(chuàng)立融慧金科，利用機器學習技術(shù)對BAT量級的脫敏數(shù)據(jù)進行價值挖掘，為銀行、消金、保險、支付、資管等B端金融機構(gòu)提供第三方智能風控服務(wù)。

2018年1月，成立僅半年，融慧金科便宣布獲紅杉資本中國基金的近千萬美元A輪融資。據(jù)了解，目前，融慧金科已推出了5款標準化風控產(chǎn)品：地址誠信指數(shù)、多頭借貸指數(shù)、風險借貸名單、貸中監(jiān)控方案、企業(yè)風險模型。在小微企業(yè)的風控體系上也形成了風險評估模型、經(jīng)營狀況監(jiān)測、董監(jiān)高個人風險評估三維度測控方案。

金融科技1.0的特點是聚焦技術(shù)，但未將技術(shù)與金融場景進行深度結(jié)合，導致服務(wù)可替代性強。隨著行業(yè)發(fā)展，金融科技轉(zhuǎn)向2.0時代，其特點是基于金融服務(wù)場景的技術(shù)，關(guān)注客戶的全生命周期需求，以解決金融公司在業(yè)務(wù)中遇到的痛點。強監(jiān)管時代的金融科技需要做到從1.0到2.0的升級。

面對金融科技2.0，王勁認為，融慧金科的優(yōu)勢在于，其核心團隊對金融行業(yè)理解能力與數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的融合。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，融慧金科團隊碩士/博士、海歸等高學歷人才占比80%以上，同時具備跨金融場景、跨經(jīng)濟周期的風控基因。尤其是在美國運通及百度等國內(nèi)外大型機構(gòu)積累了多年的風控模型搭建和金融企業(yè)風險管理的經(jīng)驗，了解如何利用數(shù)據(jù)模型更好地識別客戶需求與風險點，并輸出相應(yīng)的風控策略。

同時，融慧金科自有多維度的C端和B端的衍生變量，并擁有BAT量級的智能設(shè)備端數(shù)據(jù)，結(jié)合雙重授權(quán)機制可以有效保障數(shù)據(jù)的合規(guī)性，具有高度覆蓋、新鮮動態(tài)、豐富多維和穩(wěn)定的特點。這使得融慧金科有能力利用自身數(shù)據(jù)及模型能力從零開始為客戶搭建全套信貸風控體系。

此外，融慧金科還有多個合作數(shù)據(jù)源用于補充及交叉驗證，數(shù)據(jù)的規(guī)模、準確性與實時性都有保證。據(jù)融慧金科稱，其CRO級別的核心團隊、BAT量級實時更新的數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)建模和信息系統(tǒng)建設(shè)的技術(shù)，在金融科技創(chuàng)業(yè)公司中是少有的。

竹間智能：情感機器人變革金融服務(wù)模式

從前人們談?wù)撊斯ぶ悄軙r，還沒有多少人強調(diào)溫度和情感，而隨著時代與技術(shù)的發(fā)展，情感交互和場景應(yīng)對已經(jīng)變得越來越重要，機器人交互不應(yīng)該是冷冰冰的一問一答，而是需要更多的情緒察覺、意圖理解及情感給予。在金融場景中亦是如此。

2017年的舊金山“ FintechIdeas Festival”大會上，就有業(yè)內(nèi)人士提出：AI聊天機器人的應(yīng)用場景很多，其中一個爆點將在個人消費金融領(lǐng)域。

竹間智能正是以此為出發(fā)點，2015年成立以來，在人工智能單個高價值場景如金融、電商、IoT行業(yè)等行業(yè)，致力于打造與人類具有情感共鳴、懂得人類思想，并能滿足用戶剛需功能的情感機器人。

在金融行業(yè)，竹間智能創(chuàng)始人簡仁賢認為AI機器人需要有以下幾個特點：

第一，需要有擬人化的服務(wù)。冷冰冰的一問一答是沒有辦法持續(xù)的，對話的理解才是最重要的。

第二，情緒情感的理解。從對話里面，竹間智能可以抽取22種不同的情緒，疑惑、開心、滿意、不滿意、反感、厭惡等等，但每一個商業(yè)可能不一樣，有些商業(yè)可能只要六種情緒，有些可能只要四種情緒。

第三，基于深度學習的自然語言交互。傳統(tǒng)的機器學習跟第一代的深度學習已經(jīng)是開發(fā)者們耳熟能詳?shù)姆椒?，強化學習則要用更多的數(shù)據(jù)讓技術(shù)能夠自學習。

第四，多輪對話，任務(wù)達成。沒有任務(wù)達成就無法做到業(yè)務(wù)的銜接。

最后，高度定制化。每一個行業(yè)，銀行、保險、理財公司都不一樣，竹間智能正在致力于如何讓人工智能客服達到高度定制化，契合不同行業(yè)的使用場景。

通過打造這樣的AI機器人，竹間智能的金融機器人為銀行、證券、保險等行業(yè)帶來的，不僅是大幅降低客服人力成本，更在于通過自主學習用戶喜好與習慣，精準識別高價值客戶的潛在需求，并結(jié)合主動與被動式客服，通過龐大的金融知識圖譜和金融 AI 技術(shù)，提供更好的理財咨詢與服務(wù)。

在整個從前端用戶交互界面到后端智能理財與風控過程中的，顯而易見，更能識別用戶情感情緒、理解用戶情感的機器人在為用戶帶來更好的金融服務(wù)體驗的同時，更能提升用戶黏性與商業(yè)轉(zhuǎn)化。

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