冰鑒科技戰略合作部總經理管琯:AI落地金融,引領智能風控 | 2019 WISE 超級進化者大會_36氪

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          未來一氪 · 2019-07-11
          中國移動互聯網的紅利,讓海量行為數據通過與AI的結合得以在金融風控領域發揮價值。冰鑒科技堅持獨立第三方風控服務商的定位,剖析零售信貸業務,深耕機器學習、自然語言處理、知識圖譜等前沿AI技術,引領小微企業及個人的智能風控。

          7月9-10日,36氪在北京和上海同步舉辦“2019WISE超級進化者”大會,活動設有七大會場,關注企業發展變革路徑、行業風向把握、零售行業的進擊與蛻變、萬億企業服務市場的崛起、産業創新機會、全球化趨勢與差異化需求的爆發邏輯等議題,邀請超百位行業領袖,聚焦那些引領行業變革的超級進化者的崛起之路。

          移動互聯網時代,随着互聯網金融的發展,占據了中國大約60%-80%人口比例的長尾人群消費者,以及小微企業的金融需求越來越突出。金融機構在服務這些長尾群體時,普遍面臨着兩個問題,一是核心風控方面的數據分析人才缺失,二是線上服務處于劣勢。

          作為第三方機構,冰鑒科技希望用AI技術幫助普惠金融落地。冰鑒科技戰略合作部總經理兼全國新金融銷售部總經理管琯認為,長尾人群的金融需求特征是小額和高頻,這對數據和算法是有好處的,隻有在這樣的場景下,才有足夠的樣本進行訓練,才能通過模型發揮價值。冰鑒科技通過與金融機構的合作,可以獲取大量樣本所需要的目标變量。同時也可以整合移動互聯網場景,幫助小微企業和個人進行信用評估。而這也得益于我們國家非金融機構、個人和小微企業積累的數據非常豐富,不管是電商、消費,還是通訊、地理位置,很多都集中在移動互聯網和手機當中。這些數據在普惠金融的場景下,未來都将得到很好的應用。

          冰鑒科技戰略合作部總經理管琯:AI落地金融,引領智能風控 | 2019 WISE 超級進化者大會

          以下為嘉賓演講實錄:

          前面聽了很多位嘉賓分享AI、大數據這些大家聽了很久的概念。在這些概念背後,技術原理本身并沒有太大的差距,中間的差别,更多在于如何去運用這些技術,結合業務,創造出不同的社會價值。

          剛剛一些嘉賓分享了AI、模型在各個領域的應用,包括物流、語音識别、推薦算法、IOT等各個領域。我今天分享的主題是冰鑒科技如何運用AI技術,幫助普惠金融進行落地。我講的故事,除了AI技術,一個是移動互聯網,一個是普惠金融。冰鑒科技是獨立第三方風控服務商,我們做的事情,是幫助金融機構、銀行、消費金融公司、小貸公司進行個人和小微企業的信用評估,這些機構根據評估決定是否能夠給個人和小微企業提供信用貸款。

          為什麼會有冰鑒科技這家公司呢?這要說到我們核心創始團隊和CEO顧淩雲博士當時在美國做的事情。在美國,我們的核心團隊運用非銀行體系内的數據,像行為、社交、電商、通訊等一系列數據,建立評估分析模型,服務于長尾人群消費者和小微企業,給他們提供金融服務。這類人群在美國人口比例中占比約15%,而在中國國内,有着更廣泛的同樣群體,包括小微企業、農民、藍領等等,占了大約60%-80%的人口比例。這些人在面對傳統金融機構,比如說銀行的時候,是非常弱勢的。因為這些人群在銀行體系内,相對來說都沒有記錄或者記錄很稀薄,同時又沒有大量的固定資産,銀行不願意去,或者沒有能力去服務他們。這些人既有金融需求,也值得有這樣的金融服務提供給他們。幫助金融機構給這些人提供金融服務,就是冰鑒科技創立的初心。

          冰鑒在幫助金融機構為這些長尾人群服務的時候,主要是幾個關鍵詞,第一個叫小額,第二個叫高頻,第三個叫自動化。傳統金融機構提供信貸業務的時候,房貸也好、車貸也好,額度都比較大,比如百萬級以上。而個人的金融需求,更多是幾千、幾萬、十幾萬,基本上不會超過百萬。小額的金融需求,代表這個場景頻率非常高。這對數據和算法是有好處的,隻有在這樣的場景下,才有足夠的樣本進行訓練,才能通過模型發揮它的價值。

          金融機構擁有大量的小額高頻樣本。對于這些金融機構,他們面臨一些問題:

          第一個是人員方面的問題。比如各種農商行和城商行,這是銀行體系内相比于五大行或者股份制銀行,更願意做下沉的服務,去服務于這些人群和機構。對于這樣的機構來講,他們面臨的一大問題在于人才的缺失。他很想分析現在業務中積累的數據,但是數據分析的人才,特别是風控領域,相對來說高端的人才來源是非常有限的。這些城商行和農商行不在一二線城市,積累人才過程中,有很大的劣勢,特别是核心的風控方面的數據分析人才。即使能夠給出同樣的薪資,百萬或者千萬,也不能夠有足夠的競争力吸引到這樣的人才。因為這樣的人才,更多願意留在大城市。這樣的機構,對我們是有需求的。

          第二個是業務方面,傳統銀行提供金融服務的時候,依賴的是客戶經理,需要線下通過客戶經理一個一個審核個人和小微企業,才能做出評估,線上服務處于劣勢。相比于銀行和傳統金融機構,現在湧現出來的互聯網金融機構反而在線上服務于這些個人和小微企業方面比較領先,比如大家都耳熟能詳的一些産品,像花呗、借呗、微粒貸,或包括像趣店分期樂的消費分期産品,可以看出走在前面的反而是非銀行機構。所以,對于我們這樣的第三方機構,通過服務這些非銀機構,可以積攢一些知識,獲得進步。同時在服務各種傳統金融機構的同時,也可以把學習到的知識傳遞給他們,正如今天的主題是超級進化者,也是在幫助他們進化。通過服務先進互聯網機構和傳統金融機構,幫助銀行把線下挪到線上去。

          冰鑒科技戰略合作部總經理管琯:AI落地金融,引領智能風控 | 2019 WISE 超級進化者大會

          數據在我們服務的過程中也很重要,我們需要在高頻場景下獲得大量的樣本,再去訓練這樣的模型。我們獲得的樣本,更多是模型需要預測的變量,叫目标變量。但是模型還有其他的變量,在評估個人和小微企業的時候,到底基于什麼樣的數據去評估這樣的個人和小微企業呢?這要說到移動互聯網在中國的優勢,大家可以看到西方的發達資本主義國家,美國也好,西歐也好,它的金融機構經曆了上百年的發展曆史。在支付方面習慣信用卡和支票體系,但這些在中國還沒落地之前,移動互聯網以後來者居上的姿态,占領了這個位置。我們國家非金融機構、個人和小微企業積累的數據非常豐富,不管是電商、消費還是通訊、地理位置,很多都集中在移動互聯網,集中在手機當中。這些數據在普惠金融的場景下,都可以得到很好的應用。

          所以,我們作為一家第三方機構,一方面是通過跟金融機構的合作,拿到大量樣本所需要的目标變量;一方面去整合移動互聯網場景,幫助小微企業和個人進行信用評估。當然,在做這個工作過程中我們也感受到,當我們的生活越便捷、越多的數據去沉澱,獲得這樣的附加增值服務的時候,隐私也更加缺乏,這點大家應該也有很深的體會。隐私和便捷獲取數據這兩點之間,是很難兼得的。但是,在這一過程中,冰鑒科技力求合規使用數據。我們向金融機構輸出的,是通過模型高度加工的評分,而不是各種隐私的評分。

          上面說的是移動互聯網,因為中國在這方面走在前沿,所以在普惠金融方面也積攢了更多的數據。除了數據,在我們為金融機構服務過程中另一個重要的東西就是我們的AI算法,包括自然語言處理、知識圖譜、機器學習、深度學習。我們要通過這些技術對算法模型和模型效果進行優化。比如,在小微企業的評估當中,除了将一些非公開的數據,進行脫敏輸出之外,也需要對一些公開數據,包括一些輿情通過自然語言算法進行處理,便于實施對小微企業的一些監控。

          又比如關聯知識圖譜,這是風控領域的下一個方向。以前對于個人和小微企業的風險評估,更多是評估單獨的個人和企業,而利用關聯知識圖譜則是放在一個網絡關系中共同考慮不同的個人和企業。由于将來人和企業是生活在社會關系網絡中,這中間包括了企業的擔保網絡,包括社交行為網絡和通訊網絡。這些網絡中相關的一層、兩層,他們的信用對單點上的人的信用狀況,都是有影響的。通過關聯知識圖譜,評估一個人的時候,對他關聯的一層、兩層的關系進行評估,可以最終獲得更加準确的結果。對于普惠金融來說,我們作為第三方服務機構,隻能盡我們的力,用人工智能技術和數據去創造更多的價值。但是普惠金融的路很漫長,還包括一系列金融機構的基礎設施的構架,包括監管對這個行業逐漸的規範化。希望冰鑒在這個中間,盡自己的一份力,也希望看到普惠金融事業能夠發展得越來越好。

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          2019-07-11

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