報道，隨著金融云在金融行業的廣泛應用，價值日益得到體現，云上金融已經成為了廣泛的共識。在9月6日召開的2018朗迪金融科技峰會上，騰訊金融云總經理胡利明分享了如何在云端構建智慧金融的相關話題。

據他介紹，中國的智慧金融發展可以劃分為四個階段。2000年到2010年是第一階段，國內正在如火如荼地構建金融的基礎設施，并推動電子化、信息化；第二階段是金融科技化，隨著云計算和大數據技術的發展，互聯網金融業務興起，金融行業也越來越多采用云和大數據的技術。利用規則引擎、機器學習技術去改造和重新打造部分業務流程環節。但值得注意的是，在這個階段，數據的來源以及場景是相對割裂的；第三個階段，很多金融機構正在構建AI平臺，應用深度學習去重塑各個業務的環節，并且開始貫穿。跨企業數據生態開始建立，跨企業的業務場景合作也越來越多；第四個階段則是較為理想的階段，“每個金融機構都有自己的金融超腦，貫通各個業務的場景，而且能夠自我演化。每個C端的客戶都擁有一個金融AI顧問。”

當前，大部分金融機構都處在第二個階段向第三個階段演進的過程中。而在智慧金融的發展過程中，行業實際上還面臨著四個挑戰。首先就是獲客問題，現在營銷廣告滿天飛，競爭激烈，獲客難、留客難是個非常困難的問題。第二，在互聯網上進行金融業務，面臨著黑產、欺詐，還有償還風險，尤其是經濟大環境下，風險不斷走高。第三很多機構的服務還依賴于人工流程，服務的效率低下，成本非常高。第四，金融機構的技術能力以及IT支撐的能力，不足以滿足它的業務的發展。

針對此，胡利明從“加減乘除”四方面介紹了騰訊云的解決方案。“通過精準營銷，連接場景，去幫助金融客戶擴大業務范圍；通過智能風控，降低風險；第三采用AI的方式，重塑體驗，增加效率；第四采用云的分布式架構，支撐金融業務。”

何謂“加”？就是幫助金融機構獲客、留客，擴大業務的規模。在營銷領域，騰訊積累了超過10億的用戶，以及20億的設備的用戶數據。據稱，通過采用自研的廣告的算法，去建模，最終通過騰訊生態連接的平臺進行投放，形成一個閉環的一站式的營銷能力。

具體來說，有三種落地的模式，一是基于用戶的標簽、畫像人群，包含地理位置組合進行精準的投放；第二叫做人群擴散，基于樣本的客戶，分析共性，并抽取特征。然后在更大的用戶的范圍內，挖掘更多的目標客戶人群，再進行投放。“比如說我們手上有一千個高端理財的客戶，我們把他的共性抽取出來，在騰訊當地的一千萬的客戶中，再分析出另外10萬個核心的目標用戶群體，進行投放。”

第三種方式是基于用戶標簽的精準推薦，也就是所謂的千人千面產品推薦了。據稱，在與平安科技的營銷平臺合作過程中，騰訊幫助平安提高了84%的點擊率和40%的轉化率。

“在現在這個移動互聯網時代，互聯網所具有的連接效應把很多的生活場景和金融的需求聯結在一起。我們金融的服務也逐漸地交叉嵌入到很多的互聯網生活場景當中。在這里，基于騰訊的生態體系，可以提供兩個場景的連接。”

“減”，就是利用相關技術和智能，幫助金融機構構建互聯網在線的風控體系，降低風險。比如騰訊云的天御反欺詐系統。據介紹，系統提供金融級的身份證認證，依托人臉識別和活體檢測技術。微眾銀行微利貸差錯率是百萬分之一。當前天御已經服務了300家的機構，挽回互聯網的損失超過250億美元。

第三是“乘”，就是基于機器學習平臺，提供各類的基礎的AI能力，如語音、機器視覺、文本處理等。在這之上，也可包裝出更多的AI能力，比如營銷機器人、客服機器人，智能投顧、投研等等。在這里，胡利明舉了幾個合作案例，其幫助中信銀行打造了云譯銀行，能夠支持中文、英文、粵語；基于知識圖譜和深度學習的能力，打造智能客服，“微眾銀行只有8個人工客服，所有的消息都是智能客服去應答”。

第四部分就是“除”，應用云計算分布式的架構，美國服務器租用，將業務IT支撐的需求分而化之。“單用戶每年的成本只有5塊錢，是傳統銀行的十分之一。”而在分布式架構當中，最核心的是TDSQL數據庫，以及分布式服務框架。據稱，VPS租用 國內服務器，現在已有十多家銀行采用TDSQL作為核心，服務的帳戶數超過兩百億，它是強同步、強一致性的數據庫。分布式服務框架TSF是基于Springcloud進行改造，已幫助光大銀行等進行全面的分布式架構的轉型。