“不务正业”这四个字，在金融行业，似乎一直是一种常态。

过去是用资金撬动各行，现在是靠技术赋能万业。

没有褒贬，没有边界。

它或是一种跨界试水，亦或是一种降维攻击。在经营原有业务的同时，在另一片领域开天辟地。

近些年，以金融风控为主营业务的技术公司跨界到政务、医疗、交通等领域，已不再是新鲜事。

但业内人依旧有诸多不解：

为何跨入自己不擅长的领域？

如何与老牌劲旅正面对抗？

怎样管理越来越多的行业事业部？

带着这些问题，雷锋网《AI金融评论》采访了多家头部风控AI公司，道出跨界背后的所思所想。

一问：为何涉足非金融赛道？

一投资人告诉雷锋网《AI金融评论》，风控AI企业拓展新领域，往往出于三方面的考虑：

一是助推融资和IPO：本质上与京东金融、360金融更名为“XX数科”类似，跳出单个行业的限制，把自己定义为数字科技公司，而非金融科技公司。更利于融资和IPO。

二是扩大业务营收额，这个很好理解。

三是降低经营风险，金融这个行业，由于市场环境和监管政策多变，随时都在面临很多不确定性。多拓个行业，多条路。

业内人士透露：“总体而言，风控AI公司入局的这些行业，定制化较重，平均客单价也相对较高。有些ToG的项目，一个单子顶多个金融项目。”

从头部风控AI公司同盾科技、冰鉴科技、邦盛科技入局的赛道可以发现：它们更多选择的是政务、军工、交通、医疗、安防等To G或市场化程度比较低的行业。

“当前AI四小龙60%以上的收入都是来自安防，其实就可以说明一定的问题。而像手机、零售人脸识别等市场化的行业，纵使四小龙市场份额占有率不错，但实际上营收并不多。”

除此之外，这些领域，客户一旦采购了供应商的产品后，很少会更换新系统，因此客户稳定性，也远胜于市场化的行业。

“产品客单价高、客户稳定，公司的流水自然就稳了。”

冰鉴科技VP郭志攀也告诉雷锋网《AI金融评论》：冰鉴科技已经深耕金融领域多年，之所以拓展医疗、公安、政务三个新赛道，主要是两方面的原因：一是这些市场对AI的需求越来越大，二是他们付费能力，也在逐年上涨。

逐渐把触角延伸至政企市场的同盾科技，其行业选择也瞄准了一些正在加大力度进行数字化转型的领域。

同盾科技联合创始人、合伙人、CTO张新波告诉雷锋网《AI金融评论》，他们所服务的这些行业中，客户对智能分析决策的需求非常旺盛，因此，同盾所服务的行业也从最初的互联网安全，延伸到金融科技、保险科技和政企的数字化转型等等。

另外，这些领域的需求本质是相通的。张新波认为，所有的商业甚至是政务，最终背后都需要一套分析和决策系统所支撑的智能辅助大脑。目前，智能分析决策在信用经济、企业数字化转型、智慧城市等领域正在发挥重要作用，这是同盾向这些领域拓展的技术逻辑。

张新波进一步表示：“在同盾的大数据联结与赋能解决架构体系中，目前已拥有多个垂直领域的解决方案，包括城市金融大脑系统、中小微金融服务平台、智慧电力解决方案、智慧公安解决方案、区域企业运营监测、智慧高速解决方案、广电及运营商内容安全等，通过互联网技术赋能政务服务和企业监管等。”

与此同时，邦盛科技也正在向政务、轨道交通、军工反恐、物联网等领域拓展。

据邦盛科技介绍，其研发的流式大数据实时处理平台“流立方”，目前集群吞吐量少量节点即可达百万笔每秒，平均延时1毫秒。

这样的数据处理能力，在其他行业均可以落地。

二问：如何拓展自己并不擅长的新赛道？

多家企业告诉雷锋网《AI金融评论》，企业开拓新赛道会至少会遇到两只“拦路虎”：（1）是否有强大的行业关系网络；（2）是否有保障数据安全的能力。

“有时候，企业跟相关部门的关系有多好，拿到的单子可能就有多大。”某IT公司项目负责人一语道破了市场的局部现状。

冰鉴科技VP郭志攀也谈到：“冰鉴科技拓新赛道，需要与该行业的资深人士搭建起强大的关系网络，这是最困难的地方。”

为了解决这个困难，冰鉴科技等企业通常以子公司所在城市作为试点，与当地政府开展合作，利用AI技术解决政府社会治理中的棘手问题，后期再将这些成功经验复制到其他城市，以此解决关系先行的难题。

除了行业关系情况，数据安全也是拓新赛道的一个难以回避的问题。

尤其是政务相关的数据，对于安全性要求极高，且涉及到的数据非常庞大且多元。

为了保障数据安全，同盾推出了“知识联邦平台”，保证数据“可用但不可见”，实现数据价值的挖掘和知识的流通。基于知识联邦技术，同盾做数据流通的连接器，让数据智能助力客户。