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科记汇 360数科：凭借更高的天花板服务全场景全客群( 二 )


相比起其他两类金融科技公司 ， 样板型公司在某些方面有自己独特的优势 。 在流量和数据的加持下 ， 巨头型公司更多聚焦于平台化、体系化优势 ， 通过输出大板块的打包内容占据特有地位 ， 向合作公司提供帮助 。 但从细节出发 ， 巨头的经验 ， 普适性和借鉴性都存在明显不足 。
而对于小而美的科技型公司 ， 张家兴表示 ， “他们本身不是一个样板 ， 是纯粹的AI公司 ， 是做技术服务的 。 因此 ， 在做具体业务过程中 ， 能做的深入程度相对欠缺 ， 技术上虽然做得很深 ， 但是业务深度上略有不足 。 ”
便捷+安全的双轮驱动
据介绍 ， 360数科下阶段技术突破 ， 将围绕线上化和数据安全两个方向开展 。
自动化方面 ， 公司将发挥自身在人工智能领域的技术积累 ， 持续加大在对话机器人领域的领先优势 ， 借助5G时代东风 ， 陆续开展在多模态机器人 ， 视频机器人等方向的深入探索 。 数据显示 ， 截至目前 ， 360数科语音机器人能够完成83%的资产清收工作、90%的电话营销工作、91%的客户服务工作以及100%的质检工作 。 另一方面 ， 公司将继续优化精准投放环节的技术应用和生态搭建 ， 通过打通不同流量池的屏障 ， 达到降低成本和精准触达的目的 。
数据安全方面 ， “我们一直以来都在做一些技术上的创新 。 在隐私数据保护领域 ， 使用神经网络算法更加灵活 ， 可以把不同类型数据提取出来 ， 在统一架构下去学习 ， 效率上能够大幅提升 。 ”沈赟表示 。 据了解 ， 与传统联邦学习不同的是 ， 分割式神经网络技术框架输出层数据的维度远小于原始输入层的维度 ， 即使输出层的数据没有加密也无法反推原始输入层的数据 ， 从而在框架设计上杜绝了数据泄露的问题 。 由于输出层数据的维度较小 ， 也可以大幅降低服务器端的计算量与内存使用量 ， 减少网络传输量 ， 降低对带宽的要求 。
未来 ， 在360数科对外输出风控能力的过程中 ， 隐私计算也将作为技术输出的一部分 ， 作为综合解决方案从底层解决数据安全问题 。 360数科将继续加大对于新技术的研发力量 ， 营造健康与安全的数据生态 。
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（市场有风险 ， 投资交易需谨慎 。 据此投资交易 ， 风险自担 。 ）


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