11月29日，美通智能联合创始人CTO曾富涔受邀参加了由中国银行业协会在深圳科兴科学园举办的“信用科技在银行资管业务中的应用”专题研讨会，并面向参会的100多家银行资管单位做了题为《场景化大资管平台的信用风险技术实践》专题演讲。

美通智能成立于2019年1月，引入国美集团天使轮投资，致力于成为中国特色的金融人工智能开拓者。成立以来，美通智能快速完成了多轮技术及产品迭代，覆盖到了大资管领域投前、投中和投后的各阶段，以自研资管领域人工智能模型为基础构建公司技术体系，不到2年时间密集地完成了30多家国内头部金融机构的模型和系统交付，获得了行业内专业机构客户的肯定。

此次演讲中，曾富涔介绍了美通面向资产管理、财富管理、理财子的场景化定制投研/投顾生态的V3.0大资管理念。当前经济下行压力加大、监管趋势进一步加强，打破刚兑，底层产品标准化，针对买方精细化服务势在必行。美通的大资管平台架构就是针对这一理念设计的，囊括了资管业务的投前、投中、投后三个环节。

针对本月信用债市场出现的问题，曾富涔表示这是打破刚兑后市场必然会出现的一个现象，往长远看会让行业慢慢地从“信仰式”的投资风控向严谨的信用研究过渡，从而最终形成信用风险定价，金融资管机构应该尽快适应使用基于精准模型的风控方法。

曾富涔接着从金融机构经营风险的本质出发，分别介绍了美通在风险的识别、定价、预案和处置方面的技术实践。其中，美通的NLP金融知识图谱融合了资产的持仓穿透结构，将目前常见的基于工商、税务、征信数据的知识图谱扩大了很多倍，同时使用文本摘要技术提取舆情关键信息，并精确计算关联关系的权重，可以过滤掉大量无意义的传导和预警，大大降低False Alarm。

结合过去服务30多家金融机构的实践经验，美通提出模块化可组装的AI模型中台，可以帮助金融机构进行场景化定制系统快速搭建平台。美通认为，大资管业务一定是多场景的，金融机构不必要为每一个场景都建立一套系统，使用AI中台进行模型管理、组装，然后快速形成产品级系统是未来多场景环境下快速满足业务需求、避免资源浪费的一个重要手段。随着刚兑打破，信用债问题频发，在未来风控过程中，金融机构需要快速习惯使用精准模型而不是靠“信仰式”的决策方法。

到目前为此，美通天工系统已经支持70多个系统和应用，以及细分的100多个AI模型、1000多个量化因子和80多个投研流程场景。曾富涔在此次专题演讲中重点介绍了受许多金融机构追捧的典型场景： 基金实时估值、智能投顾（支持千人千面，满足监管资金分散要求）、基金打分和画像、可定制的金融报告技术等，还包括在信用技术实践中使用到的资产持仓穿透、金融NLP知识图谱舆情传导预警、基于美通自研Barra多因子模型的风险识别、情景分析、压力测试和业绩归因技术等。

最后，大资管模型领域的一大特点就是模型复杂精度要求高，在实现的时候环节多，这就要求在基本的IT监控之外，必须还需要对模型本身进行监控。为此，曾富涔讲到，美通建立了试金石平台，为模型监控、模型间实盘PK，人机PK，竞品PK，模型的择优淘汰提供了统一平台，是每个模型上线的必经之路。通过这样的方法，美通确保了每一个因子和模型的精准实现、实时监控。