目前，随着数字中国战略不断深入发展，数字经济已经影响着各行各业。金融行业对数据需求的特殊性，使其在创新技术带动下开始向着“数智化”方面转型。在推动金融行业转型方面，度小满持续加大科研投入力度，以前沿技术助力行业转型升级。在度小满金融科技前沿技术研讨会上，度小满分享了自身在金融科技创新和应用方面取得的成果。

度小满将创新技术运用于金融各大场景中

2022年7月20日，北大光华-度小满金融科技前沿技术研讨会召开。北京大学计算机学院教授、区块链研究中心主任、北京大学软件与微电子学院原院长陈钟，北京大学博雅特聘教授、北京大学光华管理学院金融系主任刘晓蕾，度小满CTO许冬亮，度小满技术委员会执行主席杨青参加本次研讨会。会上，金融行业数智化转型、5G应用以及对金融科技影响、区块链在金融行业的应用等问题成为产学研界共同关注的课题。

度小满CTO许冬亮表示，金融是高度依赖数据决策的行业，所以人工智能等前沿技术的应用，往往选择从金融行业起步再扩展到其他产业，金融行业是产业智能化的先行者。而随着5G的深化和短视频时代的来临，数据的结构和处理量级都在发生根本性变革，对数据处理技术提出更高要求。

以金融的风控场景为例，许冬亮介绍，度小满将深度学习、图计算、多模态识别等技术应用于风控，从文本、行为、多媒体等数据中提取风险变量，取得了显著的突破。以信贷风控依赖的重要基础数据征信报告为例：传统方法在一份征信报告上只能提取几十、几百个风险变量，度小满将自然语言处理及图机器学习技术应用于征信报告中的文本数据解读，目前已经可以衍生出40多万维风险变量，将信贷风险降低了25%。

度小满以科技创新助推金融数智化转型

去年底国家印发的《“十四五”数字经济发展规划》，明确了金融业被列为数字化转型七大重点产业之一。许冬亮认为，目前金融数智化取得的进步还是潜力当中的一小部分，可能只有不到1%。金融数智化转型，将在政策支持下进一步加速落地。

展望未来，他认为金融数智化转型有“五大确定性机会”：第一是区块链、物联网、隐私计算等技术支撑的数据安全合规流通共享；第二是通过NLP（自然语言处理技术）、图计算、多模态等技术对于大数据的深入理解和洞察；第三是因果推断、AutoML（自动化机器学习）等技术对于决策智能的升级；第四是RPA、情感计算、数字人等技术引领的带有温度的智能交互；第五是低代码、云原生等技术带来的数字化研发效率提升。

得益于提前布局和对技术研究方面投入的持续加码，度小满在人工智能、区块链、预训练模型等领域已取得了不错的成绩，这为度小满接下来的金融科技创新提供了有力支撑。当下，随着金融行业向着数智化转型升级，金融行业发展潜力将得到进一步释放。同时，这也将有利于打破传统金融在服务、成本、效率等方面的痛点，推动金融服务行业高质量发展。

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