​小螞蟻說：

在今年9月20日螞蟻金服ATEC科技大會的主論壇上，螞蟻金服副CTO胡喜宣佈，螞蟻金服的金融科技正式全面開放，為行業提供完整的數字金融解決方案。包括容災系統在內的多項核心技術和解決方案，如金融安全、區塊鏈等都將對合作夥伴開放。

目前，螞蟻金融科技正式宣佈進入了3.0時代：支付寶對內延續BASIC戰略，對外開放的技術越來越完整、越來越核心，是成建制、有體系的全面開放，並實現了技術商業化。

根據承載螞蟻金服金融科技開放的官網顯示，螞蟻金服全面開放的技術選單多達數百種，包括金融安全技術、海量金融交易技術，金融風控技術等；行業解決方案則包括數字銀行解決方案、數字保險解決方案。

今天的這篇文章，小螞蟻將帶大家瞭解：在數字化的浪潮下，螞蟻金服的資料智慧，即螞蟻金融智慧（Ant Intelligence）技術是如何讓資料和智慧在金融及網際網路場景下發揮作用的。目前，這項技術也已全面開放給合作伙伴，從而讓合作伙伴們更好地實現安全風控、智慧營銷等多項能力。

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前言

而資料智慧或者說金融資料智慧就是螞蟻金融智慧(Ant Intelligence)的一體兩面，是螞蟻金服在面對資料化浪潮挑戰下的解決方案，也是面向金融行業的科技開放戰略中的重要一環。

螞蟻金融資料智慧致力於讓資料和智慧在金融和網際網路的場景下發揮作用，通過科技開放與合作伙伴一起，用暖科技給世界帶來更多平等的機會。

一．用資料和智慧重塑風控，搭建安全底盤

整個螞蟻金服今天規模非常大，其中每一筆交易背後都有強大風控技術做支撐。螞蟻金服在做好風控、運營、營銷相關的能力外，還需要考慮資金、資產的管理，那就提出一個問題：螞蟻的資料智慧怎麼去助力業務？

因此，螞蟻金融資料智慧從風控、營銷、資產這三個方面來夯實業務，用資料和智慧重塑風控，以資料智慧來應對資料化浪潮挑戰。其中，螞蟻金服的風控背後還有一套非常強大的風控平臺在支撐。它主要有四個特性：

1.一站式策略研發。整個策略研發、部署、評估、上線、監控做到了一體化，不需要人工去幹預。

多模式的動態切換。舉例來說，在天貓雙十一的活動、618的活動上，支付寶具有在頻峰之間迅速切換的能力。

反套現的自學習和迭代。現在網際網路黑產非常發達。支付寶的風控團隊致力於自動地發現黑產套現的情況和案例，把特徵提取出來，做模型升級。

監控預警。支付寶的模型監控、策略監控是支撐我們風控的能力的平臺。

在風控反套現上，螞蟻金服應用了大量的知識圖譜和神經網路。在能力上最底下的是圖計算、圖儲存。第二基於圖的儲存之上把套現異常的模式做了定義。第三基於套現模式之上對圖、關係做了推理，用常見的演算法，根據第二層的異常模式識別出黑使用者、黑種子。第三層圖推理，把黑種子撒到整個網路，發現黑種子、黑使用者周邊的關係，做一個動態的黑產使用者增強的識別。

二．智慧營銷：挖掘並滿足每個人的個性化需求

營銷的本質是滿足使用者的需求並且為他們提供價值。螞蟻金服作為一家科技公司致力於通過科技開放為世界帶來更多平等的機會。用資料智慧助力金融機構、滿足更多的使用者需要、提供更多的價值，是螞蟻金服暖科技對未來的願景。

螞蟻金服在智慧營銷上採用了經典的全生命週期理論，在渠道、方式拉新，再採取複用、活躍，等方式陪伴客戶、感知他的需求變化、滿足需求，不斷地為客戶提供更高的價值，讓客戶用螞蟻提供的暖科技服務達到微小而美好的改變，享受暖科技帶來的方便。如果客戶的需求有變化，螞蟻會做流失使用者的預警，研究他為什麼不喜歡這個產品，發生了什麼樣本質的改變，然後改變我們自己。所以在營銷過程中，螞蟻金服在不斷感知使用者、提供更好的體驗與價值。

網際網路時代深深挖掘了每個人的個性化的需求。在沒有網際網路、金融資訊時代的時候，這個潛力沒有被挖掘。隨著資料化浪潮的襲來，商家會去做越來越多個性化、精細化的營銷，這個資料就會積累得越來越多，這是一個正向的迴圈。

螞蟻金服過去很長的歷史裡面做了很久的數字化和智慧化營銷，提出了自動化、智慧化、工具化的戰略方針：

自動化

過去的資料化營銷依賴於人工經驗。手工有很多的風險，效率也很低，經驗無法被複制，是一種非常低效的模式。而自動化，則是把前端配置標準化，演算法沉澱、模板工程化，然後就可以大規模地推廣。

經過這幾個流程上的初步的改造，螞蟻金服有了零到一的飛躍，在幾年前來到智慧化的時代，

智慧化

三年前人工智慧迎來了第三個春天。從離線的演算法到實時演算法，從邏輯迴歸到深度學習，螞蟻金服的架構也從結構化的資料變成語音、影象，更好地用使用者提供的資料探查他的需求。

簡單地講螞蟻現在已經建立了AI驅動的營銷大腦，幫螞蟻做資料智慧營銷決策：用什麼樣的方式溝通、達成一個什麼樣的目標，怎麼樣幫客戶實現價值，同時實現螞蟻的商業目標。

智慧營銷要解決的是通過多方面的決策完成目標決策、簽約成功、成本控制，它是多次觸達的，一次實驗不成功再來，螞蟻會有疲勞度的控制，不會不停地營銷對使用者造成打擾。強化學習可以層層決策、不斷迭代、優化決策的演算法是非常適合營銷這個場景的。

反覆的觸達以外，智慧決策能夠幫助形成一體化的解決方案。用強化學習來得出全域性的優化，做出當下最好的決定，行為之後有反饋，不斷重複學習，最終達到目標，而這個目標可以不斷地變換成很多的組合和動態的調整。比如是用5塊的打折卡，還是10塊的紅包，還是加權等實現促銷目的，用深度學習營銷的演算法可以實現物料統一的管理、實時投放和觸達，根據使用者生命週期不斷調整策略。

現在螞蟻金服已經把創新後的演算法用到到種種場景上，可以實現全生命週期的覆蓋，也可以覆蓋不同的產品，同時決策多個你需要決策的個性化營銷的決定，達成你的目標。可是這是現狀，遠遠不是未來。

智慧營銷的終局是一個使用者有不同的成長，人工智慧不應該用一套的模型，這個模型應該不斷地隨著客戶去成長、生長，不斷地正迴圈。根據使用者在不同產品裡面的生命週期節點，進行不斷優化。但講到底人工智慧是一個助力決策的角色，通過人工智慧做更多的創新、使用者體驗的優化，這樣我們的系統才會有越來越的原材料供它選擇優化，這是一個互相滋養和生長的過程。

工具化

作為工程師都有一顆匠心。螞蟻金服的工具化一直都存在。以我們在微貸做的智慧體系為例，它是藉著智慧營銷這條線去發展起來，不斷地擴充套件到產品優化、使用者體驗提升、電銷等等各個不同的領域。決策引擎、中臺大平臺，在不同的資料基礎上有了表層的搭建，能夠支援好內部各種的應用，最終不侷限於智慧化營銷。

螞蟻微貸智慧運營平臺的願景是打造一個更開放的一體化資料應用平臺，口號是“更敏捷、更智慧、更開放”。

結語

用資料智慧來處理金融科技的複雜場景，將風控與營銷做到智慧化，用科技開放攜手金融業打造安全、智慧、精準觸達、個性化的消費信貸業務。螞蟻金服在2018年將更加開放、更加地重視生態夥伴的聯絡，致力於把螞蟻內部搭建的各種數字化、智慧化的能力提供給合作伙伴，用暖科技給世界帶來更多平等的機會，溫暖我們的客戶。  

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