更新迭代是人工智能的灵魂

金融企业的人工智能需求仍存在很大增长空间，若想抢占市场份额，金融科技企业必须保持更新迭代的创新能力，时刻与金融机构的生产经营环境相适应。

目前，针对企业数字化转型推出的人工智能产品种类繁多，但在企业实施落地的过程中出现水土不服，更有甚者效率不升反降。企业应用人工智能出现负面效应，与人工智能供应商提供的产品有关，人工智能产品的实用性和特点不匹配企业的实际需求。

疫情叠加金融周期影响，传统金融机构的数字化转型紧迫性越来越强烈，尤其是在需要大量样本分析处理的风控环节。我国当前的消费金融市场相当一部分客群集中在优级、次优以下，而消费信贷产品又多以小额、分散、线上化为主，复杂的受理环境决定金融机构需要一个能不断迭代的智能风控解决方案。

针对AUTOMAN的迭代创新，萨摩耶数科人工智能团队负责人表示，目前 AUTOMAN1．5版本已经在内部测试中，而AUTOMAN2．0版本将新增回归模式。未来我们还将持续加大研发力度，持续推动人工智能在金融风控领域的应用。

另外，考虑到外部环境的波动及客群变化，后期萨摩耶数科考虑增加模型自迭代功能，实时应对外部风险的变化。同时，AUTOMAN平台将实时学习外部前沿算法及模型优化方法，加入更多插件。

人类对人工智能的想象及优化，其实早在18世纪就已开始。当时欧洲有一个堪称超越人类的Mechanical Turk（土耳其机器人），这个国际象棋游戏机器人的棋技卓尔不群，闻名欧洲与美洲，拿破仑和本杰明·富兰克林也不是其对手。机器人发明者去世后真相被揭开，这个机器人里其实藏着一个被雇来的国际象棋大师。

进入二十一世纪，亚马逊为了删除网站上重复的产品，研发了一个人机混合的Amazon Mechanical Turk（亚马逊土耳其机器人），该人工智能技术能让企业通过编程寻求遍布全球的廉价人力资源，去帮助企业做一些类似删除重复内容、音频转录等劳动密集型工作。

从土耳其机器人到亚马逊土耳其机器人，可以看出人是人工智能的核心，一切人工智能都需要经过人的指导进行反复算法训练，才能智能且高效地工作。这背后其实有一个很朴素的逻辑，人工智能的强大必须建立在人才队伍和科技投入上。

萨摩耶数科能持续更新样本模型自动化设计平台AUTOMAN ，也正是源于科研人才储备和大量的研发成本投入。萨摩耶数科创始人及核心团队来自华中科大、复旦大学等知名高校，博士、硕士学历者占比高，并且均深耕金融科技领域多年，具有丰富的科技创新实战和互联网风险管控经验。

研发技术投入方面，萨摩耶数科研发成本投入一直占公司总成本费用较高比重。除了AUTOMAN，萨摩耶数科自主研发的“猎户座”反欺诈模型、“Alpha－S”信贷审核机器人、DNA信用评分模型、“七剑”专有技术系列矩阵以及“欧拉”获客渠道监控等金融科技方案。

得益于扎实的科研投入，萨摩耶数科的金融科技解决方案得到大量金融机构的认可。截止2020年9月，萨摩耶数科已与包括商业银行、消金公司、信托公司和小贷款公司在内的近80家持牌金融机构达成合作，已累计为持牌金融机构输出了6000多万用户。

2017年，麦肯锡发布《人工智能：下一个数字前沿？》研究报告，报告采用大量企业经营的数据证实大规模采用人工智能技术将为企业带来丰厚回报，而那些未使用人工智能的传统企业正在被人工智能早期使用者远远甩在身后。

三年过去了，坚持以人工智能等金融科技手段驱动业务发展的金融机构，在融资、声誉、体量、抗周期风险能力上，保持一定的优势。传统金融机构数字化转型过程中，金融科技To B也迎来最硬核的风口。

疫情导致金融行业缺口出现，基于人工智能的智能风控科技底层应用会带领金融行业回补缺口，为金融行业的资产增长注入安全新动能，加强金融机构在展业中的风险抵御能力，实现业绩增长与资产质量齐升。