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估值20亿美元,同盾科技的“反诈骗”生意赚钱吗?

2021/10/22 19:52:00

互联网+时代下,隐私保护尤为重要。

近年来,由于隐私泄露爆发出的线上诈骗、信息买卖、婚介网托儿等事件不在少数;而大家能安全上网背后,与风控反欺诈的厂商息息相关。

同盾科技就是这样一家公司,其作为中国最大的智能分析与决策公司,客户量已经达到了上万家,包括银行、金融、政协等。但它是如何做到的?

如今同盾科技立志要解决国内数据孤岛问题,技术要超越联邦学习、建立出一个可信AI生态系统;但多年来数据孤岛问题难解决,除开人才缺乏、技术不足外,更多的是底层数据难获取这类瓶颈;面对这些问题,同盾科技又该如何应对?

“反欺诈专家”同盾科技是做什么的?

在互联网普及,电商快速发展的那个年代下,线上交易、网银也逐步成为人们的刚需;但往往不少非法之徒利用盗刷个人信息或者其他途径,来冒用实际人的银行卡身份信息进行诈骗或骗钱;线下银行同样如此,每年银行、支付机构的商户都会因为冒卡盗刷、账户泄露或非本人交易等遭受大额的财务损失。

这时候风控、反诈骗等平台的重要性显而易见,同盾科技就是成立于那个年代,电商业驶入高速发展期,但盗刷及诈骗信息横飞的那个年代。

公司官网称,同盾科技成立于2012年,由曾任阿里巴巴安全部技术总监的蒋韬所创办,而公司名称中,“同”是志同道合的同,“盾”是盾牌的盾,目的是为了通过在行业内的共同联防联控,通过智能信息等知识的共享,保障大家的信息安全以及商户的金融安全。

目前公司主要从事以人工智能、云计算等核心技术为基础,为金融、互联网、物流、大健康、零售、智慧城市、政务等领域输出包括智能信贷风控、智能反欺诈、智能运营等在内的智能决策产品&服务。

简单来讲,就是将AI、联邦学习以及云计算等技术与风险管理结合,帮助客户进行反欺诈和风险管理,解决不必要的风险。

而在当时市场急需风控反欺诈机构的趋势下,同盾科技成立初就获得了IDG资本和华创资本的1000万元A轮融资;至今,也累计获得了7轮融资,估值达到了20亿美元;

在2019年的最近融资后,同盾科技还传出了上市消息,当时报道称,“同盾科技或于2020年上半年赴美上市,目前公司正处于Pre-IPO融资阶段。”

截图来自:企查查

同时资本不断加持下,也让同盾科技也迅速成为了国内领先的第三方大数据智能风控公司;据悉,目前累计已有超过一万家客户选择了同盾的产品及服务,客户类型涵盖22大类行业、118个细分领域,领先于同行。

但为什么同盾科技能成为行业翘楚,服务那么多客户?它的产品究竟是如何帮助B端客户风控反欺诈的?

信息诈骗、冒卡盗刷问题频发,同盾如何服务好上万家客户?

同盾科技能成为国内领先的智能风控公司与创始人团队密切相关。

据了解,同盾科技创始人都是大厂或外企技术公司出来的技术人员出身,包括曾任阿里巴巴安全部技术总监的蒋韬,以及曾任IBM香港、加拿大高级工程师等的联合创始人马骏驱。

后期同盾科技的高管团队也大多来自于PayPal、银联、FICO、等科技、金融和咨询公司,都拥有技术、行业和管理经验。

由此可见,在一个技术大于一切的风控及反诈骗赛道下,同盾科技能做到行业领先并客户能达到如今规模,和创始人善于聚拢人才少不了关系。

除了能人志士加入外,产品实际落地效果和口碑往往也是影响一家技术型公司的成功与否的关键要素。

同盾科技成立至今也在不断进步,其先是服务一些中小银行或者电商等客户,后期逐步扩展至政务、金融、智慧城市等客户。但其究竟是如何帮助客户反诈骗或者智能信贷风控的呢?

公司官网介绍称,同盾科技为客户提供贷前决策、贷中管理以及汽车金融等在内的十大服务。从这可以看出,公司绝大业务服务专注在智能信贷风控、智能运营等领域。

截图来自:官网

其中,信贷风控其实就是类似银行机构需要的反监控盗刷用户信息的系统或解决方案。就比如,早期面对不法分子的盗刷用户信息等事件,银行需要请专门风控中心,帮忙策划贷前、中后的决策到管理配套解决方案,这时候或需要个监控系统或定制化的服务。

前期,风控厂商会通过自身技术及数据建立起黑名单库进行防控,但毕竟这类不法分子改变行为途径往往等重新检测;后期就需要同盾科技这类公司升级提供的检测系统,通过大数据分析用户的行为习惯,提前预知某些不轨的账户,后续进行防护。

目前同盾科技已经建立起交易反欺诈系统,实现了前端风控防线、账号安全保护防线、智能决策能力防线与全流程大数据平台的深度结合,帮助银行这类客户统一搭建数据管理平台,打通行内及各类三方数据系统起到风控的效果。

据公司披露,同盾科技已经服务300多家银行,完成了对6大国有银行、12家股份制银行、24家持牌消费金融公司全覆盖。

不止于此,信贷风控也涉及其他行业,互联网金融、电商等等,大家都需要这类风控反欺诈等服务。同时同盾科技也还为互联网客户专门提供定制化系统服务及解决方案,帮助客户解决一些金融风险或反诈骗等问题。

好比在外卖行业,平台需要一个系统去监控餐饮商家假冒下单刷量或者吃外卖员送假单吃平台红包补贴的情况;这时候同盾科技通过建模、不同的行为分析,慢慢建立起系统中台来解决这类型的欺诈;这类欺诈在电商业也是有的,同盾解决的模式也相差不大。

可以看出,同盾科技凭借自身的技术能力及数据中心等资源优势,将这套系统渐渐覆盖到各行各业当中。

而支撑同盾业务规模扩展的,还是靠技术实力和在研发上投入。

据百科介绍,公司团队目前超千人,其中产品研发及数据科学家比例就已经超过八成;另外,2018年同盾就获得PCI DSS认证(全球最高级别的金融数据安全标准),先后还获得了ISO27701全球隐私保护权威认证等多项证书。

所以这样看来,有技术能为客户带来实际效果的公司,才能获得不少B端商户的青睐。况且在这个高入局门槛的赛道下,同盾科技这类公司的未来发展潜力可观,但也不排除有别家优秀厂商,例如服务全球市场由华裔人员创立的维泽科技。

不止于风控反欺诈,同盾要超越联邦学习的野望能否实现?

就是这样一家在企业背后默默服务、解决金融诈骗痛点问题的公司,如今做到了估值20亿美元。其如今还在努力,为解决互联网高速发展阶段后带来的行业数据孤岛问题,同盾科技立志要超越美国联邦学习这类技术,但真的能做到吗?

联邦学习是什么?

百科介绍,联邦学习是一个机器学习框架,能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下,进行数据使用和机器学习建模,从而解决数据孤岛问题,让参与方在不共享数据的基础上联合建模,从技术上打破数据孤岛,实现AI协作。

而率先提出联邦学习的是谷歌,主要是针对手机终端的数据孤岛问题。随着互联网的快速发展,巨头企业们的体量越来越大,每家巨头背后部门间的数据孤岛的问题也越来越常见,解决数据孤岛,成为各大企业该面临的问题。

要做好联邦学习或者研发其他解决数据孤岛的方案,专利技术及客户数据库这两项缺一不可,因为要建模就得有技术及数据参考。

上文所述,同盾科技在多年积累的技术优势以及客户数据上,有了做联邦学习的基础;但要想做好,还得看产品的落地。

目前,同盾科技研发出了智邦平台(iBond)、数据安全交换(FLEX)协议、天启可信AI开放操作系统,三者一同构成同盾科技可信AI生态系统的基础设施。

简单来讲,就是建立了自身的知识联邦理论框架体系,加上安全协议保障以及操作系统来搭建一个客户可信任的AI生态系统。

而这套可信AI生态,为什么被公司称超越了联邦学习?

其实本质上讲,可信AI生态构建的是一个场景生态,不同于联邦学习只是个机器人框架进行建模。可以说,可信AI生态是联邦学习的补足,通过在知识联邦理论框架体系,安全协议、操作系统三方面来完善。

但同样,数据孤岛不单在互联网时代下存在,只要有团队或者组织小分队存在的行业内,就会出现局部的数据孤岛;而要解决这项问题,靠可信AI生态只是一个可解决的方向,要想真正解决,技术、数据、算力、算法、知识理论等要素都要掌握。

而要想掌握其中底层数据这一项,就很困难。毕竟许多人或企业并不想将本身私人数据给第三方平台。

所以总的看,同盾科技在风控反欺诈赛道还有很大的发展潜力,这类服务B端的科技研发型企业同样在SaaS浪潮下或也能乘风飞扬;但其要想解决数据孤岛问题,可能就像其上市一样,还需要时间来沉淀。

本文作者:叶小安

本文来源:企服研究社



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