在原本的金融科技赛道中，信也科技以科技为本、创新为先，持续加大在科技研发领域的投入，自主研发了业务全流程的智能化产品，成功以科技赋能金融机构实现数字化升级，助力金融科技行业可持续发展。而在新开辟的智能零售赛道中，
于国内金融科技产业来说，今年是值得被载入历史的。
先是9月实施《数据安全法》，再是11月落地《个人信息保护法》，无一不是针对数据的采集、处理与存储。
落实到具体行业，天生与数据"结缘"，并且数字化转型走在前列的金融业，直接冲在了第一线。
最初的时候，传统金融机构通过线下门店宣传、业务员跑动来达到获客的目的，并转化为业务。
但这种模式是有所欠缺的，尤其是在数字化转型等问题上。而这正是金融科技公司所擅长的。
以中小银行为例，它们在转型过程中往往存在人才匮乏、数据治理能力薄弱等问题，此时，与第三方金融科技公司合作就成为了一个选项。
依据相关机构发布的《中小银行金融科技发展研究报告（）》，与第三方金融科技公司合作已经在中小银行群体成为一种新趋势。这种合作模式，能够帮助他们节省资金和时间成本的同时，实现金融业务全流程数字化服务。
在这一块，作为第三方金融科技公司的信也科技也已经牵手多家执牌金融机构，并推出了多个产品，包括针对获客难题的"章鱼"智能营销平台、智能风控平台"明镜"、智能质检系统"犀牛"，以及智能语音机器人"智牛"等等。
与此同时，不仅仅是与第三方金融科技进行合作，越来越多的执牌金融机构也正着手在内部自建团队，从而协助本体向数字化方向前进。
面对以上现象，用信也科技副总裁陈磊的话来说，也是客观的反映了执牌金融机构对使用智能新技术的迫切需求。"未来，科技赋能传统金融机构，应该会是一个比较大的市场。"
至于究竟是与第三方合作为佳，还是自建团队从头做更好，这就是一个仁者见仁、智者见智的问题了。
抛开成本问题，"大家都有各自擅长的点，金融机构子公司最擅长的肯定是对自营业务、对业务核心系统的理解，而金融科技公司擅长的是互联网客群的理解和运营，以及底层AI、大数据能力在实际场景中的落地。"陈磊表示。
他强调称，这是一个生态，"双方之间算不上竞争，更多还是寻求怎样去合作。"
不管是金融行业，还是金融科技，"合规"都是一个绕不过去的门槛。
而现在，随着《数据安全法》、《个人信息保护法》的相继出台，"合规"的话题也再次被推到台前。
"站在企业的角度，合法合规永远是第一要务。"陈磊表示。
在法规出台之后，信也科技也从两个层面做了严格执行，第一个层面是在内部管理上对自己严格要求，第二个层面的重点是与消费者、执牌金融机构的交互，包括对数据分类，从流程机制上保障"合规"，以及对数据整个使用过程的严格把控。
比如与合作伙伴、执牌金融机构的交互，"其实《数据安全法》也有规定，你要对合作方有一些管控，比如哪些信息能够交互？交互条件是什么？是要符合什么样的安全规范？"
"举个例子，我们如何去保障所有敏感数据都会被很好得作脱敏处理、匿名化呢？仅仅靠人肯定是不行的，还是需要一套机制和系统来做这方面的工作。"
在陈磊看来，这里面存在一个可能的机遇，"我们在内部也会去看看怎样在符合监管要求的同时，能够沉淀出一些可以通用的能力。"
不过在这之前，先行一步受到行业内广泛关注的是"隐私计算"等。
可以说，随着今年的《数据安全法》、《个人信息保护法》的正式推行，"如何更安全地合理处理数据"成为一个重要命题。
此时，能够"在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算"的隐私计算成为了"良方"，具体比如联邦学习。
就市场规模来看，仅国内隐私计算市场，3年后技术服务营收就有望触达100-200亿元。而在目前，部分头部银行都已经开始做联邦学习的商业化落地，并对相关供应商提出要求，起到了带动作用。
作为服务执牌金融机构的金融科技解决方案提供商，信也科技也正在内部使用联邦学习技术。
而针对这一技术本身的商业化，陈磊也指出，隐私计算还面临许多挑战，"比如速度上还不够，因为过程中还需要做很多加密和解密的操作，同时还存在通信带宽上的限制，如何将速度提升上来，可能对商业化是有一定帮助的。"
同时，虽然隐私计算、联邦学习是为了解决数据"合规使用"的问题，但在使用时，它们也必须在合规的框架上来运行。
而在金融科技领域，"这类平台，也是需要监管机构来做认证的，只有符合数据安全标准、符合信息保护标准，才能被使用。"
基于这个考虑，"我们正在积极参与相关的行业标准认证，希望能够通过认证的过程检视系统的成熟程度。"
陈磊坦言，他们希望发展技术的同时，安全一定要走在前面，符合合规的要求。
此外，如同所有产业都会经历这样一个阶段，"同质化"和场景的亟需深化在陈磊眼中，也是当下隐私计算、联邦学习正在面临的问题。
而正是这三点，构成了隐私计算、联邦学习商业化过程是否顺利的关键。
这一年内，我们可以看到在面向执牌金融机构，信也科技的产品和服务也进一步丰富化。而值得一提的是，在过往软件服务的技术上，信也科技在今年一脚踏进了硬件领域，推出了智能零售货柜品牌——购吖。
"（智能零售业务）属于我们的早期尝试，从规模来讲，已经逐步跳脱了早期的验证阶段，开始慢慢向大规模的商业化走。"陈磊说到。
在原本的金融科技赛道中，信也科技以科技为本、创新为先，持续加大在科技研发领域的投入，自主研发了业务全流程的智能化产品，成功以科技赋能金融机构实现数字化升级，助力金融科技行业可持续发展。而在新开辟的智能零售赛道中，"我们通过全链路覆盖及大数据分析成功运营购吖智能零售货柜。无论是金融还是零售场景，我们都期待通过业务数字化，实现用户需求和产品的高效优质匹配。"
老马拉车莫少装-03-:51:49
人间陪审员孙达雱-03-:35:39
每日经济新闻-03-:24:09
奇思妙想草叶君-03-:56:29
体坛知识分子-03-:56:23
环球时报新闻-03-:34:52
在原本的金融科技赛道中，信也科技以科技为本、创新为先，持续加大在科技研发领域的投入，自主研发了业务全流程的智能化产品，成功以科技赋能金融机构实现数字化升级，助力金融科技行业可持续发展。而在新开辟的智能零售赛道中，
于国内金融科技产业来说，今年是值得被载入历史的。
先是9月实施《数据安全法》，再是11月落地《个人信息保护法》，无一不是针对数据的采集、处理与存储。
落实到具体行业，天生与数据"结缘"，并且数字化转型走在前列的金融业，直接冲在了第一线。
最初的时候，传统金融机构通过线下门店宣传、业务员跑动来达到获客的目的，并转化为业务。
但这种模式是有所欠缺的，尤其是在数字化转型等问题上。而这正是金融科技公司所擅长的。
以中小银行为例，它们在转型过程中往往存在人才匮乏、数据治理能力薄弱等问题，此时，与第三方金融科技公司合作就成为了一个选项。
依据相关机构发布的《中小银行金融科技发展研究报告（）》，与第三方金融科技公司合作已经在中小银行群体成为一种新趋势。这种合作模式，能够帮助他们节省资金和时间成本的同时，实现金融业务全流程数字化服务。
在这一块，作为第三方金融科技公司的信也科技也已经牵手多家执牌金融机构，并推出了多个产品，包括针对获客难题的"章鱼"智能营销平台、智能风控平台"明镜"、智能质检系统"犀牛"，以及智能语音机器人"智牛"等等。
与此同时，不仅仅是与第三方金融科技进行合作，越来越多的执牌金融机构也正着手在内部自建团队，从而协助本体向数字化方向前进。
面对以上现象，用信也科技副总裁陈磊的话来说，也是客观的反映了执牌金融机构对使用智能新技术的迫切需求。"未来，科技赋能传统金融机构，应该会是一个比较大的市场。"
至于究竟是与第三方合作为佳，还是自建团队从头做更好，这就是一个仁者见仁、智者见智的问题了。
抛开成本问题，"大家都有各自擅长的点，金融机构子公司最擅长的肯定是对自营业务、对业务核心系统的理解，而金融科技公司擅长的是互联网客群的理解和运营，以及底层AI、大数据能力在实际场景中的落地。"陈磊表示。
他强调称，这是一个生态，"双方之间算不上竞争，更多还是寻求怎样去合作。"
不管是金融行业，还是金融科技，"合规"都是一个绕不过去的门槛。
而现在，随着《数据安全法》、《个人信息保护法》的相继出台，"合规"的话题也再次被推到台前。
"站在企业的角度，合法合规永远是第一要务。"陈磊表示。
在法规出台之后，信也科技也从两个层面做了严格执行，第一个层面是在内部管理上对自己严格要求，第二个层面的重点是与消费者、执牌金融机构的交互，包括对数据分类，从流程机制上保障"合规"，以及对数据整个使用过程的严格把控。
比如与合作伙伴、执牌金融机构的交互，"其实《数据安全法》也有规定，你要对合作方有一些管控，比如哪些信息能够交互？交互条件是什么？是要符合什么样的安全规范？"
"举个例子，我们如何去保障所有敏感数据都会被很好得作脱敏处理、匿名化呢？仅仅靠人肯定是不行的，还是需要一套机制和系统来做这方面的工作。"
在陈磊看来，这里面存在一个可能的机遇，"我们在内部也会去看看怎样在符合监管要求的同时，能够沉淀出一些可以通用的能力。"
不过在这之前，先行一步受到行业内广泛关注的是"隐私计算"等。
可以说，随着今年的《数据安全法》、《个人信息保护法》的正式推行，"如何更安全地合理处理数据"成为一个重要命题。
此时，能够"在保护数据本身不对外泄露的前提下实现数据分析计算"的隐私计算成为了"良方"，具体比如联邦学习。
就市场规模来看，仅国内隐私计算市场，3年后技术服务营收就有望触达100-200亿元。而在目前，部分头部银行都已经开始做联邦学习的商业化落地，并对相关供应商提出要求，起到了带动作用。
作为服务执牌金融机构的金融科技解决方案提供商，信也科技也正在内部使用联邦学习技术。
而针对这一技术本身的商业化，陈磊也指出，隐私计算还面临许多挑战，"比如速度上还不够，因为过程中还需要做很多加密和解密的操作，同时还存在通信带宽上的限制，如何将速度提升上来，可能对商业化是有一定帮助的。"
同时，虽然隐私计算、联邦学习是为了解决数据"合规使用"的问题，但在使用时，它们也必须在合规的框架上来运行。
而在金融科技领域，"这类平台，也是需要监管机构来做认证的，只有符合数据安全标准、符合信息保护标准，才能被使用。"
基于这个考虑，"我们正在积极参与相关的行业标准认证，希望能够通过认证的过程检视系统的成熟程度。"
陈磊坦言，他们希望发展技术的同时，安全一定要走在前面，符合合规的要求。
此外，如同所有产业都会经历这样一个阶段，"同质化"和场景的亟需深化在陈磊眼中，也是当下隐私计算、联邦学习正在面临的问题。
而正是这三点，构成了隐私计算、联邦学习商业化过程是否顺利的关键。
这一年内，我们可以看到在面向执牌金融机构，信也科技的产品和服务也进一步丰富化。而值得一提的是，在过往软件服务的技术上，信也科技在今年一脚踏进了硬件领域，推出了智能零售货柜品牌——购吖。
"（智能零售业务）属于我们的早期尝试，从规模来讲，已经逐步跳脱了早期的验证阶段，开始慢慢向大规模的商业化走。"陈磊说到。
在原本的金融科技赛道中，信也科技以科技为本、创新为先，持续加大在科技研发领域的投入，自主研发了业务全流程的智能化产品，成功以科技赋能金融机构实现数字化升级，助力金融科技行业可持续发展。而在新开辟的智能零售赛道中，"我们通过全链路覆盖及大数据分析成功运营购吖智能零售货柜。无论是金融还是零售场景，我们都期待通过业务数字化，实现用户需求和产品的高效优质匹配。"
老马拉车莫少装-03-:51:49
人间陪审员孙达雱-03-:35:39
每日经济新闻-03-:24:09
奇思妙想草叶君-03-:56:29
体坛知识分子-03-:56:23
环球时报新闻-03-:34:52