鼠年开年，由于疫情原因诸多银行柜面网点“停摆”，可以说几乎所有商业银行都处于“瘫痪”状态。但是，也有人注意到一个名为“百信智能聚变引擎”项目，在农历新年前几天，悄然入选十大“首都金融创新激励项目”，获奖者是一家刚刚成立两年多的纯互联网银行——百信银行。
百信银行肩负着为银行业寻找数字化经营出路的使命，它是目前中国银保监会独立法人直销银行试点的唯一一家银行，此次获奖的“百信智能聚变引擎”，正是百信银行使用AI和大数据技术，向行业交出的初步答案。
在没有线下网点的情况下，百信银行依托于“智能聚变引擎”所代表的中台能力，仅用600多位员工，便能够服务多达3000多万的用户。
中台：敏捷之基
Supercell是一家芬兰游戏公司，作为一家仅有300名员工的初创企业，Supercell一跃成为全球最会赚钱的明星游戏公司，接连推出了数个爆款游戏。专注于“中台”的打造便是Supercell成功的秘诀，为了支持多个小团队在短时间内开发出新款游戏，他们将游戏开发过程中公共和通用的素材和算法整合起来，为小团队提供工作的工具和框架，这种做法为员工提供了快速试错的工具和能力，降低了开发门槛。
中台能力对于任何一个志在获得数字化“敏捷迭代”能力的企业来说，已是标配。而百信银行的创业者们对此并没有包袱，他们凭借专业的能力与丰富经验，致力扮演金融技术极客的角色。他们成就梦想的基座，便是“智能聚变引擎”。
百信银行的“智能聚变引擎”由三部分构成，分别为AI应用创作平台、大数据中台和开放银行平台，它们共同组成了百信银行的智能大脑。将AI和大数据能力变成工具，这将大大加速行业创新。
大数据中台上线以后，百信银行数字风控模型迭代速度提升了60倍。现在迭代一次只要一到两天，而以前要耗费长达一到两个月时间，分布式的大数据中台构建了“One data”数据标签体系，打通了数据流转使用的“任督二脉”，完成了从采集源到加工处理，再到下游整体消费的数据标准的统一。
小数据增量模型算法
金融科技巨头们的风控模型背后是庞大的数据资源，腾讯有社交和行为数据、阿里有交易数据，对于大厂来说，想要解决问题，用自有数据构建一个离线模型就可以了。而像百信银行这样的机构，更多需要依靠央行征信等第三方数据，需要即时调用第三方数据进行构建，模型才能跑通。
为了解决这个“冷启动”难题，百信银行在创业之初，开创出“小数据增量模型算法”，所谓“小数据”，特指对于业务和风控“真正有用”的信息，并不是指数据量小。
张真作为百信银行首席技术架构师表示，在交易反欺诈场景中，只有极少（例如1000笔交易数据）才是真正的欺诈，常见的情况是绝大多数的交易（例如100万笔交易数据）是没有欺诈行为的。
基于这样的判断，用真正有效的信息去跑模型，对“冷启动”有利，即使数据积累缺乏，起码能够先快速启动起来，并尽早获得AI技术应用的收益。与此同时，用“小数据”去迭代，对“加速交付”也有利，模型训练周期越短，迭代越快，收益获得也会越快，百信银行就是通过“增量的”、“小的，数据，将模型效果快速提升并应用于生产。
百信银行在掌握了“小数据”增量训练能力之后，识别出了大量高风险交易，风控模型表现优异。模型准确率在上线当周，高达85%。百信银行为了更有效挖掘“小数据”，努力寻找描述性数据中的“蛛丝马迹”。充分利用语义分析等AI能力。“小数据增量模型算法”，让百信银行在有限的数据资源约束下，也能将人工智能算法有效应用到业务场景中去，并在这个过程中，快速利用新的数据，迭代自身的风控模型。
驱动智能金融生态圈
百信银行在目前，已经拥有能实时计算海量数据的流式计算能力，具备这个能力之后，百信银行就拥有了预测未来的前瞻性。百信银行首席大数据架构师孙立喆指出，“最终，就是让机器像人一样去思考、像人一样去交付”。
关于百信银行AI能力应用场景，孙立喆将其大概分为四个集合，如果用机器智能去一一对应的话，分别体现为“感知能力、认知能力、决策能力以及执行能力”。从感知、认知、再到决策、执行，这既是一个机器智能的升级，也是一个服务客户的闭环。
现如今百信银行已经开始用自己的技术实力赋能行业，积极与中信银行开展“母子行联动”。百信银行正以定向开源的方式，将数据中台能力开放给了中信银行的软开中心。为更好的业务协同进行赋能，目前百信银行和中信银行的技术人员正在共建一个共用性的数据平台。
目前，百信银行已与百度、银联、小米、滴滴、爱奇艺、携程、度小满等头部平台达成生态合作，相继落地电商、内容、租房、出行、新消费、搜索六大类场景合作。在梦想和技术实力的驱动下，百信银行正在连接金融机构与各类场景生态伙伴，将数字化、智能化的银行体系变成一种标配，携手打造智能金融生态圈。
