11月16-17日，第九届金融科技与支付创新2017年度盛会(IFPI 2017)在上海举行，来自监管机构、知名银行、第三方支付公司、消费金融公司的千余位行业领军人物与会，深度聚焦金融科技、普惠金融、移动支付，共同探讨金融领域的创新与实践、发展与未来。
凭借创新的业务模式和突出的风控实力，国内优秀金融科技助贷平台中望金服斩获大会“金融科技风控杰出表现奖”。公司联合创始人兼首席风险官马斌斌受邀出席大会，并就“人工智能在金融风控领域的实践”发表了看法。
人工智能在全球范围内都无可置疑地被认为是划时代的重要技术。具体到金融领域，因为与人工智能有着天然的契合性，其应用探索更是众多金融机构和科技公司追逐的焦点。创新工场的李开复先生曾从行业趋势方面谈到了AI技术的应用三原则：海量数据(603138)、数据要被标注、垂直单一领域。从这个角度，人工智能最好的应用领域之一就是金融领域，这是个唯一纯数字和钱的领域，先天优势让人工智能在金融这块“试验田”上长势喜人。
机器人(300024) 选股、智能投顾是普通金融消费者熟知的此类应用表现。除此之外，作为金融的核心和命脉，风控领域的人工智能应用也在扩大受众、丰富产品类型、提高效率等方面为金融赋能、不断刷新金融内涵。
在以信贷为代表的新金融板块，反欺诈和多头负债是行业普遍需要应对的、最痛的痛点。面对强征信数据少、欺诈成本低等情况，以机器学习为基础的新型反欺诈方式强力弥补了传统手段的不足。
马斌斌介绍道，申请人的个人信息、账户信息、设备指纹以及家庭关系、联系人、单位关系等会构成一个网络图，我们可以依此对用户进行画像，利用这些数据进行基于规则和机器学习的反欺诈模型识别。在申请评分环节，面对复杂的数据群，对社交数据、消费数据、运营商数据、司法数据等非结构化数据进行深层次加工提取、转化为结构化数据，这是与传统模式相比、人工智能和机器学习的独到之处。对不同板块、不同类型的数据进行多种建模，继而用这些复杂模型来进行比对识别。在此基础上进行小额信贷的授信，这样的防护措施很大程度上是足够应对欺诈风险的，这是在贷前。在贷中环节，中望金服进行贷中回访时，使用声纹识别、设备指纹识别等来判断是否是客户本人，也会通过人法数据辨别客户是否被查询、被执行，另外一些同业的多头信息、不良嗜好等，都可以在贷中被发现。在贷后，更多的是查找和执行。随着各类管理登记机构信息的迅速联网，房产、车产、账户、公司股份等信息在贷后的抓取运用就成为可能。
以互联网、大数据、人工智能等为代表的科技手段将金融推动进入了新的发展阶段，即便如此，我们也要清楚地认识到，不论形式如何颠覆创新，风控作为金融的本质不会改变。
以创新的助贷业务模式践行新金融，中望金服突围的优势在于风控和技术。流程+数据+规则，以三维风控理念打造全流程智能风控体系。全流程量化管理，通过业务流程进行相关环节的控制和监督，使岗位之间既有效协同又有效隔离。数据驱动，运用在每一个环节中，不同环节对应不同的模型和数据应用。庞大的数据基础为决策预警和分析提供坚实基础，自主研发的夜鹰AI智能决策体系极大提高效率。以大数据和人工智能为基础，有数百个模型对不同行业、不同层次的客户进行评分，最后形成在风控、运营、财务等综合方面的决策体系。
以搭建开放共享的微金融新生态为目标，目前中望金服的业务模式主要有三。一为联合放贷，为没有系统和数据能力的小贷公司输出解决方案，目前已与多家小贷公司合作实现了业务落地。其二为资产共享，中望金服输出风险管理和产品运营能力，以资产与优秀金融机构的资金进行资源整合。其三是技术服务，向金融机构或前端有场景的商业机构提供技术咨询服务和运营、风控、系统解决方案。
