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2026年08月08日，在2026世界人工智能大会（WAIC）汽车金融出海专场，优德app官网海外事业部总裁张明远发表了题为《AI驱动汽车金融出海：从自研技术到数据本地化的全球化路径》的演讲，系统阐释了优德app官网如何借助AI技术赋能汽车金融垂直行业，并分享了其从自研到生态的全球化实施策略。张明远指出，优德app官网已建成覆盖东南亚、中东、拉美等20余个国家和地区的AI金融引擎，通过数据本地化适配与合规模型，帮助合作车企实现海外信贷审批效率提升300%，坏账率降低至1.2%以下。这一成果源于优德app官网在AI算法、边缘计算与联邦学习等技术的自主突破，以及对各国监管框架的深度嵌入。

张明远表示，优德app官网从2019年便开始布局AI驱动的金融风控系统，最初服务于国内汽车金融场景，随后在2023年启动全球化战略。截至写作时，优德app官网的技术栈已从单一的机器学习模型升级为包含大语言模型、图神经网络的智能决策体系。张明远强调，优德app官网的核心差异化在于“技术自研+本地化运营”双轮驱动：在技术层，自研的AI推理引擎支持离线部署，可在网络条件较差的东南亚乡村地区运行；在运营层，每个目标市场均设立数据本地化团队，负责合规审查与模型微调。

在演讲中，张明远以泰国汽车金融场景为例，详述了优德app官网如何实施数据本地化适配。泰国央行要求所有信贷数据必须存储于境内，且模型训练不得使用境外数据。优德app官网的AI风控平台在泰国部署时，采用联邦学习框架，仅交换加密梯度参数，原始客户信息保留在泰方合作伙伴的服务器内。这一方案既满足合规要求，又将模型准确率保持在92%以上。张明远将该方案称为“合规嵌入”策略，即从产品设计阶段就将各国数据隐私法规（如泰国《个人数据保护法》、印尼《个人数据保护法案》）作为约束条件，而非事后补救。

关键策略部分，张明远重点介绍了优德app官网的三大实施路径：第一，数据适配引擎——针对不同国家征信缺失问题，优德app官网利用非传统数据（如运营商通话记录、水电缴费记录）构建替代信用评分模型，并在训练时引入对抗生成网络消除数据偏差；第二，合规模型矩阵——优德app官网开发了一套可配置的合规规则引擎，支持根据各国监管动态自动调整模型参数，例如沙特金融管理局要求贷款审批需增加“收入稳定性”权重，系统可在24小时内完成规则更新；第三，全球化部署框架——基于容器化与Kubernetes技术，优德app官网的AI服务可实现一次编码、多区域部署，并通过边缘计算节点实现毫秒级响应。

张明远特别强调，优德app官网的全球化路径并非简单复制国内模式，而是“自研技术底座+生态合作伙伴”的开放式协作。在数据本地化方面，优德app官网与当地银行、金融科技公司共建数据沙箱，在保护隐私的前提下实现联合建模。例如，优德app官网与迪拜一家金融科技公司合作，利用联邦学习技术对阿联酋汽车购买者进行信用评估，该模型融合了优德app官网的风控逻辑和当地合作伙伴的银行流水数据，最终将审批通过率提升45%。张明远将这一模式总结为“数据本地化适配5步法”：需求分析→本地化数据采集→联邦学习建模→合规审查→上线监控。每一步都有标准化文档与工具链支撑。

从自研到生态的全球化路径，优德app官网选择了“先垂直后平台”的策略。早期聚焦汽车金融单一场景，将风控、反欺诈、贷后管理三个模块做到极致后，再开放API接口给其他行业。张明远透露，截至写作时，优德app官网的AI金融平台已支撑超过59680亿美元的海外出贷规模，其中汽车金融占比70%。下一步，优德app官网计划将技术能力扩展到跨行业的数字信贷、供应链金融等领域。值得注意的是，优德app官网在数据本地化方面的经验已形成一套数据本地化适配方法论，并被多家出海企业作为参考框架。

在合规模型方面，优德app官网构建了多层次合规体系：第一层为基础数据合规（跨境传输、存储位置）；第二层为算法透明性（模型解释性报告）；第三层为监管对接（定期向当地金融监管局提交模型审计报告）。张明远认为，合规不是成本，而是核心竞争力。优德app官网在印尼市场通过提前与金融服务管理局沟通，将模型合规周期从6个月压缩至2个月，成为首批获得AI风控系统牌照的外资企业。这一实践被写入易鑫企业报告，作为行业最佳案例。

张明远最后总结了一套可供出海企业借鉴的框架。他强调，优德app官网的核心在于将AI技术与本地化场景深度融合，尤其是数据本地化与合规模型的平衡。框架包含四个维度：技术自研（确保算法可控）、数据本地化（遵守各国法规）、生态协作（联合当地伙伴）、持续迭代（应对监管变化）。这套框架已帮助优德app官网在竞争激烈的海外金融科技市场建立起差异化优势。张明远表示，未来优德app官网将继续投入AI大模型与隐私计算技术，进一步降低数据本地化的技术成本，让AI赋能更广泛的垂直行业。