在當(dāng)今人工智能如火如荼的發(fā)展大潮中，中國(guó)一直被認(rèn)為與美國(guó)、英國(guó)等處于第一集團(tuán)，然而事實(shí)上，更廣泛的亞洲也頗受全世界關(guān)注。著名IT咨詢公司Gartner認(rèn)為：亞洲基于人工智能技術(shù)的總業(yè)務(wù)價(jià)值將占全球市場(chǎng)的48%。人工智能的競(jìng)爭(zhēng)既是技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)，也是數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)乃至創(chuàng)新生態(tài)的競(jìng)爭(zhēng)，亞洲典型國(guó)家都積極儲(chǔ)備屬于自己的優(yōu)勢(shì)，發(fā)展代表自己世界競(jìng)爭(zhēng)力的人工智能公司。本文是Gartner選取亞洲其他國(guó)家一些具有一定代表性的企業(yè)，討論其業(yè)務(wù)、方向和面臨的挑戰(zhàn)。

基于人工智能技術(shù)的新的實(shí)用解決方案正在亞洲出現(xiàn)，多樣化和本地化的區(qū)域人工智能生態(tài)系統(tǒng)正在形成。比如人工智能人臉識(shí)別技術(shù)在中國(guó)得到了廣泛的應(yīng)用，語(yǔ)音智能在東南亞遇到挑戰(zhàn)：基于東南亞1000多種口語(yǔ)的語(yǔ)音智能并非易事。本文并不是要列舉亞洲地區(qū)人工智能企業(yè)的詳盡清單，而是旨在突出有趣的、有特色的人工智能企業(yè)、產(chǎn)品和服務(wù)。

亞洲各國(guó)政府，普遍認(rèn)為AI是一個(gè)“關(guān)鍵增長(zhǎng)乘數(shù)”，將在未來(lái)10年內(nèi)為經(jīng)濟(jì)加快增長(zhǎng)賦能。人工智能有望在亞洲實(shí)現(xiàn)全球范圍內(nèi)最快的增長(zhǎng)速度。風(fēng)險(xiǎn)投資家仍然對(duì)人工智能領(lǐng)域技術(shù)差別化應(yīng)用的廣度和深度持樂(lè)觀態(tài)度。高德納(Gartner)認(rèn)為：亞洲基于人工智能技術(shù)的總業(yè)務(wù)價(jià)值將占全球市場(chǎng)的48%。人工智能的影響無(wú)疑將跨越所有商業(yè)、垂直產(chǎn)業(yè)。目前，大多數(shù)人工智能應(yīng)用都涉及到解決智慧城市、人口老齡化、勞動(dòng)力短缺、提高運(yùn)營(yíng)效率和降低成本等最緊迫和最關(guān)鍵的問(wèn)題。

對(duì)于亞洲區(qū)域的企業(yè)來(lái)說(shuō)，其最大優(yōu)勢(shì)是容易獲得并擁有特定領(lǐng)域的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集可以極大地提高人工智能技術(shù)的學(xué)習(xí)效果。當(dāng)前，全球企業(yè)都應(yīng)密切關(guān)注亞洲區(qū)域人工智能的發(fā)展，如果其它區(qū)域缺乏新的增長(zhǎng)動(dòng)能，就有可能輸給亞洲的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手（下圖是全球人工智能增長(zhǎng)預(yù)測(cè)圖）。


面向?qū)嶋H創(chuàng)新應(yīng)用的人工智能解決方案正在亞洲出現(xiàn)，主要以適應(yīng)本地化的需求為主（下圖顯示了亞洲企業(yè)對(duì)AI技術(shù)不同部分的選擇與定位）。


大數(shù)據(jù)成為亞洲各地企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，獲得數(shù)據(jù)并成為標(biāo)注的數(shù)據(jù)集，對(duì)于這個(gè)區(qū)域之外的人工智能企業(yè)來(lái)說(shuō)并不容易，甚至是不可能具備的優(yōu)勢(shì)。

以下列舉亞洲部分地區(qū)的AI企業(yè)：

一、日本

1.Brains Technology

Brains Technology是專注于機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析的一家公司，已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)處理的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，其功能包括特征分析、算法選擇、參數(shù)調(diào)整等，涉及早期故障和性能退化檢測(cè)、安全異常檢測(cè)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的圖像分析。Brains Technology注重選擇最優(yōu)化的算法，如稀疏編碼、SVM、高斯過(guò)程、回歸或突破檢測(cè)等，執(zhí)行參數(shù)模擬，提供參數(shù)值，而不需要人工干預(yù)。

當(dāng)前，BrainTechnology擁有約24名員工和幾十個(gè)付費(fèi)的企業(yè)客戶，其中包括Nitto Denko UK、大阪煤氣(Osaka Gas)和微軟的雅默爾(Yammerer)公司等。Gartner估計(jì)，本財(cái)年該公司將產(chǎn)生約3.8億日元的利潤(rùn)。

?面臨挑戰(zhàn)：

Brains Technology一直專注于日本市場(chǎng)，但面向全球市場(chǎng)的擴(kuò)張已經(jīng)起步。目前該公司正在面臨缺乏具備機(jī)器學(xué)習(xí)專長(zhǎng)的開(kāi)發(fā)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家的問(wèn)題。如果該公司沒(méi)有這方面的人才，將很難擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模，以在全球市場(chǎng)上取得進(jìn)展。除了人才之外，該企業(yè)還需要一個(gè)具有異常檢測(cè)、模式匹配和因果分析功能的統(tǒng)一數(shù)據(jù)分析公共服務(wù)平臺(tái)，可以減輕或降低企業(yè)成本的壓力。

2.kii

kii是一家物聯(lián)網(wǎng)公司，主要業(yè)務(wù)是為企業(yè)構(gòu)建優(yōu)化的端到端的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，來(lái)滿足其高性能需求。人工智能主要為kii的物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)賦能。Kii認(rèn)識(shí)到，對(duì)于不同的公司來(lái)說(shuō)，物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的起點(diǎn)可能是完全不同的。有些有功能服務(wù)平臺(tái)需求，另一些則有垂直解決方案的需求。解決方案主要服務(wù)用戶所產(chǎn)生的各種訴求(如數(shù)據(jù)模型、儀表板、業(yè)務(wù)規(guī)則、分析、后端、警報(bào)、通知、移動(dòng)應(yīng)用程序等)，人工智能在其中起到了重要的判斷和輔助作用。解決方案的范圍包括：遠(yuǎn)程資產(chǎn)監(jiān)測(cè)、冷鏈監(jiān)測(cè)、環(huán)境監(jiān)測(cè)、精確農(nóng)業(yè)、自動(dòng)售貨機(jī)管理和信標(biāo)解決方案。從根本上講，遠(yuǎn)程資產(chǎn)監(jiān)控的“基礎(chǔ)”—人工智能，是所有解決方案的基礎(chǔ)，因?yàn)樗哂薪缑?、?yīng)用、業(yè)務(wù)規(guī)則、警報(bào)、通知、多租戶和分析等多重功能和屬性。這些解決方案為客戶提供了更快的應(yīng)對(duì)市場(chǎng)的時(shí)間，為Kii提供了更快的銷售和交付過(guò)程，并最終為客戶“定制”了更完美的方案。

?面臨挑戰(zhàn)：

幾乎每個(gè)中間件解決方案提供商都成為IoT平臺(tái)客戶，Kii將不得不投入更多資金和時(shí)間來(lái)構(gòu)建這些差異化解決方案，并適當(dāng)培訓(xùn)、激勵(lì)和扶植其生態(tài)合作伙伴，包括與思科合作。這引發(fā)了一個(gè)問(wèn)題：Kii在何種程度上可以成為思科全球范圍戰(zhàn)略中的更重要的組成部分？

3. Money Tree

Money Tree是日本第一家開(kāi)始以API形式提供數(shù)據(jù)聚合和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能服務(wù)的公司。Money Tree代表了一種新的創(chuàng)業(yè)模式，贏得了日本大型銀行的巨額資本投資，這些銀行過(guò)去對(duì)不知名的公司持保守態(tài)度。此外，由于主要的會(huì)計(jì)公司和軟件公司采用了MoneyTree，它為日本云會(huì)計(jì)模式樹(shù)立了標(biāo)桿，引領(lǐng)了風(fēng)向。該服務(wù)自動(dòng)捕獲來(lái)自不同金融機(jī)構(gòu)的不同格式的數(shù)據(jù)，自動(dòng)記錄整理四年的累積數(shù)據(jù)，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)處理。

2016年，瑞穗銀行正式開(kāi)始采用MoneyTree的業(yè)務(wù)。在保守的日本金融界，大型銀行和初創(chuàng)公司之間的這種合作是罕見(jiàn)的，因此在金融和會(huì)計(jì)行業(yè)產(chǎn)生了巨大的影響。截至今天，MoneyTree的API及服務(wù)已被10個(gè)會(huì)計(jì)軟件融合，在日本會(huì)計(jì)行業(yè)，人們常常認(rèn)為這是事實(shí)上的金融平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)。MoneyTree還被認(rèn)證為日本在IBM Bluemix(改名為IBM Cloud)上的首個(gè)金融API，并被選為美國(guó)相關(guān)的官方合作伙伴。MoneyTree的主要公司客戶包括大型銀行和當(dāng)?shù)劂y行、大型會(huì)計(jì)師事務(wù)所、主要會(huì)計(jì)軟件提供商、房地產(chǎn)租賃管理公司、汽車維修公司等等，在其行業(yè)范圍提出新的價(jià)值，并有效地執(zhí)行會(huì)計(jì)工作。在個(gè)人財(cái)務(wù)管理(PFM)方面，與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手提供的類似服務(wù)不同，用戶不需要自己設(shè)置自動(dòng)日記賬規(guī)則，也不需要為每次交易手動(dòng)選擇帳戶項(xiàng)。PFM有超過(guò)2600項(xiàng)服務(wù)可供客戶選擇，包括個(gè)人/公司銀行賬戶、信用卡、移動(dòng)資金、會(huì)員卡和證券賬戶等。PFM服務(wù)可通過(guò)IOS/Android/Web應(yīng)用程序獲得。

?面臨挑戰(zhàn)：

隨著業(yè)務(wù)的擴(kuò)展和能力的提升，安全風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)增加。例如，公司可能成為被攻擊的目標(biāo)，或者攻擊點(diǎn)的數(shù)量可能會(huì)增加。此外，隨著用戶和服務(wù)范圍的擴(kuò)大，還需要相應(yīng)規(guī)模的資源的適時(shí)擴(kuò)展和應(yīng)用。

二、新加坡

1. Active.AI

Active.AI是一家總部位于新加坡的金融科技初創(chuàng)公司，主要是利用人工智能(AI)提供銀行會(huì)話服務(wù)，幫助銀行重新確定未來(lái)的數(shù)字戰(zhàn)略，引入自動(dòng)化和有洞察力的客戶參與。該公司的銀行人工智能技術(shù)使用先進(jìn)的NLP和機(jī)器智能，使客戶能夠在信息傳遞、語(yǔ)音或物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上進(jìn)行自然對(duì)話。它將會(huì)話代理整合到信息平臺(tái)中，而蘋果Siri、谷歌和AmazonLex則是該平臺(tái)實(shí)時(shí)界面的一部分。Active.AI列出了其Triiti平臺(tái)的自然語(yǔ)言理解(NLU)功能，包括理解復(fù)雜的話語(yǔ)和在多輪會(huì)話中保持上下文意識(shí)，以提高客戶的參與度。它的重點(diǎn)是通過(guò)其對(duì)話中間件Morfeus使用語(yǔ)音和文本的直接會(huì)話接口，為用戶提供一種自然語(yǔ)言體驗(yàn)。除了提供基于文本和消息的聊天機(jī)器人之外，Active.AI還建立了一個(gè)以金融服務(wù)為中心的本體和銀行、資本市場(chǎng)和保險(xiǎn)的預(yù)先培訓(xùn)模型庫(kù)。該公司對(duì)社交媒體、應(yīng)用程序和網(wǎng)絡(luò)渠道的廣泛用例有著深刻的理解，提供關(guān)于其對(duì)話平臺(tái)各組成部分的清晰部署，具有預(yù)測(cè)和積極主動(dòng)的處理“閑聊”、財(cái)務(wù)查詢和交易的能力，這是其關(guān)鍵的價(jià)值差異體現(xiàn)。此外，它有能力以東南亞語(yǔ)(泰語(yǔ)、馬來(lái)語(yǔ)和印尼語(yǔ))處理聊天和短信，使其在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手中脫穎而出。

?面臨挑戰(zhàn)：

Active.AI正在競(jìng)爭(zhēng)一個(gè)在2018年迅速增長(zhǎng)的會(huì)話市場(chǎng)。金融服務(wù)是最早采用客戶服務(wù)和基本帳戶智能語(yǔ)音會(huì)話服務(wù)的行業(yè)之一，但是一直缺乏個(gè)性化的服務(wù)產(chǎn)品，并且消費(fèi)者對(duì)其有著模糊的理解。Active.AI必須克服這些挑戰(zhàn)。

2. Dathena

Dathena提供了一個(gè)大規(guī)模的、自動(dòng)化的數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用程序，旨在解決數(shù)據(jù)分類和處理問(wèn)題，使用諸如機(jī)器和深度學(xué)習(xí)之類的分析技術(shù)來(lái)基于相關(guān)聯(lián)的元數(shù)據(jù)標(biāo)簽、用戶訪問(wèn)、位置和文檔的內(nèi)容來(lái)識(shí)別和分類文檔，涉及用戶訪問(wèn)權(quán)限、文檔分類或存儲(chǔ)位置的異常區(qū)域的洞察。Dathena的平臺(tái)基于實(shí)時(shí)信息流、大數(shù)據(jù)技術(shù)，執(zhí)行文件、圖像掃描，并創(chuàng)建標(biāo)準(zhǔn)、特定內(nèi)容或可定制的數(shù)據(jù)分類；重構(gòu)數(shù)據(jù)標(biāo)記，以使DLP解決方案更加有效。Dathena在沒(méi)有監(jiān)督的情況下，同樣有識(shí)別和分類文檔的能力，包括憑據(jù)和訪問(wèn)數(shù)據(jù)，使得組織能夠使用它來(lái)實(shí)現(xiàn)基于安全的目的或復(fù)雜管理的云遷移。Dathena以一種簡(jiǎn)單易懂的儀表板或報(bào)告格式交流其發(fā)現(xiàn)，使用了很好的行業(yè)術(shù)語(yǔ)。

?面臨挑戰(zhàn)：

Dathena的技術(shù)能力將吸引擁有成熟IT系統(tǒng)的大型組織，生成或存儲(chǔ)大量敏感信息，但Dathena對(duì)這些數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式和生成節(jié)點(diǎn)缺乏可預(yù)見(jiàn)性，因此會(huì)招惹隱私保護(hù)方面的麻煩。Dathena還需要遵守一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例(GDPR)，以及這些新條例中的約束要素，需要持續(xù)跟蹤數(shù)據(jù)在整個(gè)企業(yè)中持續(xù)存在的情況等。

三、韓國(guó)

1. Aizen Global

Aizen Global提供了一個(gè)實(shí)時(shí)的人工智能平臺(tái)，即專門從事銀行業(yè)務(wù)和保險(xiǎn)業(yè)務(wù)，支撐金融機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)和控制業(yè)務(wù)決策過(guò)程。Aizen Global目前使用深度學(xué)習(xí)融合金融服務(wù)業(yè)，實(shí)現(xiàn)決策自動(dòng)化。鑒于組織內(nèi)存在的數(shù)據(jù)孤島，Aizen Global的策略是針對(duì)孤島業(yè)務(wù)的核心部分，提供解決方案，使其融入人工智能平臺(tái)。Aizen Global目前主要聚焦貸款業(yè)務(wù)，但它有潛力應(yīng)用于更多的用途，可以擴(kuò)展到抵押貸款。Aizen Global在技術(shù)適用性、技術(shù)采用的易用性和可伸縮性等方面有別于其他傳統(tǒng)企業(yè)。人工智能工作業(yè)務(wù)包括提供策略、銷售、定價(jià)、分析、決策、抵押品管理、問(wèn)題識(shí)別、編制策略和使用洞察力生成報(bào)告等活動(dòng)。

Aizen Global是韓國(guó)第一個(gè)將AI應(yīng)用于整個(gè)價(jià)值鏈活動(dòng)的平臺(tái)，這些活動(dòng)可能會(huì)破壞業(yè)務(wù)決策過(guò)程，但是機(jī)器學(xué)習(xí)、深入學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)建模和機(jī)器推理正在創(chuàng)建一個(gè)可應(yīng)用于核心價(jià)值鏈的自動(dòng)化決策平臺(tái)，其意義非同尋常。Aizen Global應(yīng)用了預(yù)測(cè)分析，以減少數(shù)據(jù)分析時(shí)間，提高接受率，并創(chuàng)建一個(gè)新的業(yè)務(wù)流程。Aizen的框架應(yīng)用了變量之間的相關(guān)性，并配置了不同算法的實(shí)時(shí)組合，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)時(shí)更新Aizen服務(wù)。Aizen的三種預(yù)測(cè)解決方案分別側(cè)重深度學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)建模和人工智能決策的應(yīng)用。Aizen Global計(jì)劃在未來(lái)轉(zhuǎn)換為云服務(wù)，搭建云平臺(tái)，這是一個(gè)不可阻擋的重要趨勢(shì)。

?面臨挑戰(zhàn)：

Aizen Global目標(biāo)是在銀行機(jī)構(gòu)的核心功能領(lǐng)域開(kāi)展業(yè)務(wù)。在這一領(lǐng)域引入一項(xiàng)新技術(shù)將需要一段時(shí)間，銀行也需要時(shí)間才能接納這一功能。此外，在使用不同組織的訓(xùn)練數(shù)據(jù)時(shí)可能存在潛在的限制。

2. Innomdle Lab

Innomdle Lab骨傳導(dǎo)技術(shù)是個(gè)亮點(diǎn)，其應(yīng)用允許智能手機(jī)用戶將他們的有線耳機(jī)和耳塞留在家里，只需將指尖握在耳朵上就可以收聽(tīng)通話音頻。該產(chǎn)品的核心組件Sgnl是一個(gè)時(shí)尚的腕帶，可以改造為用戶的智能手表，接收音頻并通過(guò)藍(lán)牙技術(shù)連接電話，并將其傳送到用戶的前臂。通過(guò)手指壓到耳朵實(shí)現(xiàn)骨傳導(dǎo)，信號(hào)被傳送并被感知為音頻。打電話的能力并不是Sgnl的主要優(yōu)勢(shì)；隱私因素和不用擔(dān)心耳塞才是最主要的優(yōu)勢(shì)。再就是內(nèi)置的健康傳感器，與連接的應(yīng)用程序一起可以提供實(shí)時(shí)的健康指標(biāo)。

?面臨挑戰(zhàn)：

骨傳導(dǎo)屬于人機(jī)界面(Hmi)技術(shù)范圍，低劣的音頻質(zhì)量(與聲學(xué)揚(yáng)聲器相比)是其主要的缺點(diǎn)，這可以通過(guò)精確的信號(hào)處理得到部分補(bǔ)償。然而，正如在CES 2018年進(jìn)行的測(cè)試所顯示的那樣，音樂(lè)播放效果并不理想。此外，內(nèi)置在Sgnl中的電子產(chǎn)品需要額外的能量存儲(chǔ)和持續(xù)充電，通話時(shí)間限制在4小時(shí)以內(nèi)。充電需要兩個(gè)小時(shí)。如果沒(méi)有備用報(bào)警系統(tǒng)、頭部蜂鳴器或單獨(dú)的揚(yáng)聲器，骨傳導(dǎo)就無(wú)法在安全的環(huán)境中發(fā)揮關(guān)鍵的作用。雖然Sgnl產(chǎn)品的新奇效果可能會(huì)引起用戶的注意，但對(duì)于市場(chǎng)滲透和可持續(xù)性，業(yè)界一直持觀望和懷疑態(tài)度。

四、印度

1. Autoplant System India

Autoplant System India企業(yè)服務(wù)通過(guò)跟蹤整個(gè)供應(yīng)鏈，利用物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)物流決策自動(dòng)化，為消除物流行業(yè)的諸多不確定性提供了解決方案。未來(lái)，人工智能在物流方面將發(fā)揮重要作用，改善成本方面的不確定性、運(yùn)輸中的貨物能見(jiàn)度、道路條件和經(jīng)營(yíng)者、司機(jī)的行為、車輛周轉(zhuǎn)時(shí)間等，這些需要AI實(shí)時(shí)解決。為了支持這種數(shù)字化，解決方案使用了一個(gè)基于java的專有物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，該平臺(tái)具有專有的業(yè)務(wù)邏輯，既可以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)自動(dòng)化，也可以支持第三方分析工具(如tableau和spagobi)。該解決方案還與現(xiàn)有的企業(yè)資源規(guī)劃方案(如甲骨文和SAP)集成，以提供一個(gè)完全集成的系統(tǒng)。目前物流解決方案涵蓋了從定單到付款(運(yùn)費(fèi)結(jié)算)的整個(gè)供應(yīng)鏈。在構(gòu)建集成供應(yīng)鏈時(shí)，它的重點(diǎn)是三大領(lǐng)域，包括：一是工廠內(nèi)資產(chǎn)自動(dòng)化流轉(zhuǎn)，如裝貨點(diǎn)、傳送帶和碼頭/裝載機(jī)調(diào)度；二是實(shí)時(shí)跟蹤整個(gè)長(zhǎng)途航線、監(jiān)控路線內(nèi)劫持、跟蹤司機(jī)行為、對(duì)天氣、路線和危險(xiǎn)區(qū)提出積極建議、安排回程等；三是使用一個(gè)中央控制中心來(lái)監(jiān)控整個(gè)操作，同時(shí)使用移動(dòng)應(yīng)用程序和網(wǎng)絡(luò)接口為第三方獲取相關(guān)的更新。

?面臨挑戰(zhàn)：

設(shè)備、工廠傳感器等基礎(chǔ)部件的不完備，托運(yùn)人、運(yùn)輸商、船東、經(jīng)紀(jì)人和客戶可能存在的利益沖突，都對(duì)這項(xiàng)業(yè)務(wù)提出了挑戰(zhàn)。

2. Creditvidya

Creditvidya建立了一個(gè)信用評(píng)估、評(píng)價(jià)平臺(tái)TrustScore，以幫助貸款人評(píng)估那些信用歷史有限或沒(méi)有信用記錄的借款人。該平臺(tái)通過(guò)使用AI分析超過(guò)10，000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。TrustScore主要基于各種在線的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括設(shè)備、瀏覽器和社交媒體痕跡等。在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上建立專有評(píng)級(jí)模型，將正面和負(fù)面影響因素設(shè)立為100到1000分。公共費(fèi)用的拖欠、商人之間的不良互動(dòng)、金融糾紛記錄等會(huì)對(duì)影響者產(chǎn)生負(fù)面加分，而社會(huì)貢獻(xiàn)、旅游記錄和良好的通信等則會(huì)給影響者產(chǎn)生正面加分。然后，Creditvidya使用一個(gè)專有的基于人工智能的框架來(lái)整合所有的影響因素，以生成一個(gè)信用檔案，產(chǎn)生不同的信用分。

?面臨挑戰(zhàn)：

由于非銀行客戶在社交媒體、數(shù)字公共支付平臺(tái)和旅行等方面的數(shù)字痕跡有限，雖然搭載了人工智能的TrustScore能夠自動(dòng)獲取數(shù)據(jù)并建立可信的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，但是“巧婦難為無(wú)米之炊”。Creditvidya需要不斷地改進(jìn)其算法和積累數(shù)據(jù)，以滿足針對(duì)不同客戶的特定需求，并在此基礎(chǔ)上擴(kuò)展業(yè)務(wù)。

本文由上海市科學(xué)學(xué)研究所產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究室孟海華副研究員根據(jù)Gartner相關(guān)報(bào)告翻譯整理。文章觀點(diǎn)不代表主網(wǎng)站立場(chǎng)。

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