持续交付是一系列的开发实践方法，用来确保让代码能够快速、安全的部署到产品环境中。通过使用严格的自动化测试，确保业务应用和服务能符合预期。它可以让你更快地验证新业务方案的结果，大幅度降低交付风险以及交付成本；项目经理能看到项目的真实进度，大大减少每次发布的风险。

目前中小企业缺乏研发和项目管理经验，很难有效管控进度；互联网金融企业在追求稳定可靠、万无一失的同时，也要根据客户反馈的需求，不断进行转型升级，但是代码冲突频繁发生；银行方面金融核心系统升级，模式和工具的融合也带来巨大挑战。

面对这一疾风，中小型互联网金融企业以及银行方面将如何实现持续交付呢？

一、开发高性能的容器集群统一管理功能

阿尔法象相关负责人表示，“我们是从金融科技业务起家的，但现在我们的目标是最终变身为一家纯粹的技术服务公司，通过科技赋能让合作机构的金融服务能力得到聚变式提升。”所以在资产支持方面，阿尔法象自建项目协作、质量测试、MVN服务和知识库管理等技术，确保业务应用和服务能符合预期。

阿尔法象通过自主研发的效能平台，简化环境部署，在统一管理上进行开发环境、集成环境、预发环境、灰度环境和生产环境等多环境支持来达到持续交付的目的。

早在2018年，阿尔法象有幸斩获“2018中关村互联网金融研究院金融科技安全案例奖”的殊荣，得到中国互联网协会的认认可成为会员单位，并与中国科学院大学联合成立“阿尔法象人工智能实验室”，其研发的《基于集群轨迹分类的集群场景智能监控方法及系统》荣获国家发明型专利等战绩。

二、开发强大的分支检测管理功能

目前有些传统的管理软件，分支操作实际上会生成一份现有代码的物理拷贝，如果不加注意，很可能会留下一个枝节蔓生、四处开放的版本库，到处都是分支，完全看不出主干发展的脉络。阿尔法象建立起来的分支检测管理功能可以使管理软件始终保持简洁、主干清晰，并且各个分支各司其职，整个管理流程变得井井有条。

三、开发AI智能风控引擎功能

对于传统金融风控而言，风控模型无非是建立在央行征信体系基础上，而通过大数据、人工智能构建的多维风控模型，而在央行之外有一大部分潜在客户无法获得授信。从需求端出发，金融的本质就是风险，而以银行为代表的金融机构在成为金融科技时代转型升级重点发力方向便是智能风控。

在这样的大背景下，银行也展开了与类似阿尔法象、品钛等专研于人工智能、大数据、云计算等技术，在信用、风控、反欺诈等环节深耕多年的原生型互联网金融科技公司合作，围绕智能授信、智能风控、贷中监控等细分领域进行研发创新，推出阿尔法象特有的“AI智能化风控引擎”，为合作机构进行赋能。

那么AI风控引擎系统如何监控持续交付行为的呢？

1. 阿尔法象AI模型是基于人工智能机器学习的风控模型，比传统基于规则的模型更先进、快速、准确，可达到亚秒级授信。其自动化风控决策引擎形成以模型为主，规则未辅的审批策略，从而达到更高的通过率和更低逾期率。
2. 从数据效果出发，整体规划数据使用，优化数据源；建立事实模型监控系统，展示每环节用户迁移分布、授信额度、评级分布等，有效监控客户数据，为客户节省成本。
3. 提供量身定制服务，制定适合不同客户的产品策略，辅助银行精准营销，而且不同客户可以自主配置操作界面，无需IT即可上线新模型流程。

四、开发高稳定的核心系统

阿尔法象的系统核心就是机器学习模型，也就是说其核心系统可以自由灵活的设计损失函数，对变量和样本随机抽样；对具体的应用场景可以准确稳定的进行定制化设计对应参数以及损失函数；可以扩展到多机器并行处理大规模的大数据运算。

阿尔法象强调金融技术与业务场景的深度融合，帮助金融机构实现以数据驱动的风险管控、精准营销和运营优化。未来，阿尔法象还将一直秉承科技创新，助力、赋能、改变金融行业。