同盾科技是一家智能分析和决策领域的科技企业，累计已服务超过一万家客户，其中大部分都是银行和保险等持牌金融机构。
对这些金融客户而言，同盾的竞争对手很强大，包括蚂蚁、平安等。
“我们在创业中没做非常多产品线，也没扩展过多行业，专注在智能分析决策这一垂直领域，”近日，同盾创始人、董事长蒋韬在接受21世纪经济报道记者独家专访时表示，面对今年疫情大考，从同盾的客户数据来看，需求还是很旺盛的。今年一季度同盾的营收同比有较大增长。
蒋韬认为，智能分析和决策是一切商业活动的核心，是未来数字时代通用的基础设施核心要素之一。所有的商业甚至是政府活动在做数字化、智能化转型的背后，都需要依靠智能化的分析和决策技术。
续签率比销售额或许更重要
2013年蒋韬离开阿里创立同盾科技：“当时我注意到，国内有非常多中小公司、金融机构，特别需要用到智能分析和决策专业技术帮他们解决各种欺诈风险问题。”
虽然市场空间很大，但现实骨感。创业初期同盾遇到的最大困难是传统金融机构很难信任初创小公司。
“包括我在内的几个创始人都是做技术出身，对产品技术的研发能力非常自信，但营销确实不是我们擅长的，当真正到商业化的时候，如何让客户接受、信任，最后使用我们的产品，这是一个长期深耕的过程。”蒋韬回忆，“所以开始免费试用开拓市场，第一个银行客户免费用了8个月后签了一百多万的单子，赚到了创业的‘第一桶金’。”
“客户买单无非基于两点，第一，能降低自己的运营成本；第二，效果比自己做的好。评估效果要么对比历史数据，要么两个模型并行跑对照结果，你的模型能发现新的欺诈风险就有价值。最初可能只发现少部分欺诈问题，但算法会不断优化完善。现在大部分客户的账户和交易欺诈风险模型可以降到万分之一甚至十万分之一以下，信贷风险表现最好的情况下模型能帮客户提升30%，一般也能提升3、5个百分点。今年上半年我们就通过实时交易反欺诈系统，帮助一家股份制银行客户成功拦截了共计2.6亿的海外电信欺诈风险。” 蒋韬说。
在蒋韬看来，To B公司的核心价值不在于单年的销售额，而是要看客户第二年的续约率。如果续约率只有50%，但销售收入增长非常快，企业未来一定会出大问题。“我们的核心大客户有300家，今年续签率接近100%，都是银行、保险等持牌金融机构，以及一些大型央企和政府单位。” 蒋韬告诉记者，疫情大考下，今年一季度同盾的营收还相较去年同期实现较大增幅。
为了帮助机构应对日益规范的数据隐私保护问题，同盾今年推出“知识联邦”技术体系，既能融合数据，又保护个人隐私。在金融机构充分发挥数据要素对其他要素效率倍增作用的同时，如何在保障数据隐私、数据安全的前提下深挖数据价值、释放数据潜能、实现数据多向赋能，变得越来越重要。
知识联邦是基于多方数据进行安全的知识共创、共享和推理，其本质就是打造安全的人工智能，实现数据“可用不可见”。知识联邦能够实现各地区各部门间数据共享交换，推进多方数据协作和开放共享；知识联邦在整合各方数据资源的同时可以保护数据安全，尤其关注对政务数据和个人数据等敏感数据的保护。
智能分析决策会成为底层基础设施
“消费信贷增速在放缓，金融机构会更加关注风险和不良率。”蒋韬表示，金融各个场景对提升效率、降低成本都有很大刚需，人工智能技术的场景落地能力也逐步成熟，所以智能分析决策技术在金融领域应用的市场空间还是巨大的。
同盾在银行、保险最好卖的是信贷风险管理和反欺诈产品。“我们创业中保持了专注，没做非常多产品线，也没扩展过多行业，专注在智能分析决策这一垂直领域。”蒋韬表示，“同盾做产品，一直坚持有所为有所不为。”
金融科技领域的To C上市公司很多，对于To B领域的趋势同盾怎么判断？
蒋韬认为，很多过去To C的公司也在介入To B市场。现在各行业都在从传统模式向数字化、智能化转变，过程中需要依赖专业团队。但这些机构不可能投入专业人才去开发特有工具和产品，会越来越依赖于外部专业公司，对专业团队的付费意愿在提高，所以市场空间也非常大。“尤其监管现在强调金融机构一定要风险自主可控，做好风险管理是金融机构赖以生存的根基和核心，所以各家金融机构在风险及用户分析的科技投入在快速增长。”
起步于金融科技，但现在同盾的产品已经延伸开来，“未来智能分析决策会成为很多商业化底层基础设施。这些工具不光是金融机构可以用，很多大企业甚至政府也都能用。产品还是这个产品，应用场景不一样，解决方案不一样。”蒋韬称，“比如说我们帮高速公路做云控平台，分析高速的流量、事故数据，可以帮他们防止堵车，预防交通事故。
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