北京2017年12月13日電 /美通社/ -- 大數(shù)據(jù)如何應(yīng)用在具體金融場景？科技從細微之處怎樣改變傳統(tǒng)金融行業(yè)？12月1日，以“大數(shù)據(jù)的金融思維”為主題的第二期“宜信金融科技思享會”上，宜信數(shù)據(jù)技術(shù)專家和與會媒體人士就這一問題進行探討。
“宜信金融科技思享會”是宜信公司主辦的聚焦Fintech前沿領(lǐng)域的研討活動， 8月23日，以“區(qū)塊鏈技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用場景”為主題的第一場宜信金融科技思享會成功舉行，引發(fā)廣泛關(guān)注。
宜信“金融科技價值觀”：科技為了創(chuàng)造更好的金融服務(wù)
“金融科技要回到金融服務(wù)的核心點上，用科技去改進金融服務(wù)，貼近每個客戶和小微企業(yè)，滿足以往沒有被很好滿足的需求?！币诵殴靖呒壐笨偛?、首席戰(zhàn)略官陳歡表示，宜信的“科技金融價值觀”就是“科技要幫助我們回歸金融服務(wù)本質(zhì)，為社會提供更好的金融服務(wù)”。
陳歡認為，科技和金融結(jié)合經(jīng)歷了三個階段。第一階段是“信息化”，將從金融機構(gòu)手工勞動和紙質(zhì)單據(jù)中解放出來，提高效率；第二階段是“數(shù)據(jù)化”，金融機構(gòu)的信息需要進一步結(jié)構(gòu)化，進行更廣泛的分析和使用；第三階段是“智能化”，人工智能、機器學習等技術(shù)在金融領(lǐng)域的引用，催生了大數(shù)據(jù)風控、數(shù)字貨幣、智能投顧等等創(chuàng)新事物出現(xiàn)。目前社會正處于第二階段到第三階段的過渡中。
“技術(shù)帶來的機會和可能性在增多，宜信作為技術(shù)領(lǐng)先的金融服務(wù)企業(yè)，更重視金融服務(wù)的邏輯，我們要比科技平臺做得更多，要更有長線思維和風險意識，要用科技賦能提供更好的金融服務(wù)?！标悮g表示，“回歸金融服務(wù)的核心點，是用好技術(shù)賦能的關(guān)鍵，金融服務(wù)和保險、理財、投資等等方式一樣，都是為了服務(wù)大家有更美好的生活?！?/p>
大數(shù)據(jù)風控：更有效的風險管理
“風險并不是個貶義詞，而是指未來損失的不確定性。”宜信公司風險管理委員會數(shù)據(jù)總監(jiān)柴耀暉表示，宜信大數(shù)據(jù)風控能做到從貸前（反欺詐、授信決策等）到貸中（賬戶及資產(chǎn)組合檢測、風險預(yù)警等）再到貸后（逾期催收、壞賬核銷等）全流程風險管理的優(yōu)化和效率提高。
基于大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，宜信獨立研發(fā)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品為宜信諸多金融業(yè)務(wù)提供著數(shù)據(jù)分析與共享服務(wù)包括授權(quán)抓取數(shù)據(jù)、提供征信報告和人法失信等數(shù)據(jù)、對第三方服務(wù)商和公開網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行提取以及為個信貸行業(yè)提供共享數(shù)據(jù)。
高效數(shù)據(jù)處理支持整個宜信大數(shù)據(jù)風控決策的開發(fā)流程，關(guān)于這一流程，柴耀暉著重介紹了“反欺詐”和“評分卡”兩項應(yīng)用：“以反欺詐為例，僅申請人電話信息一項，我們就會稽核其實名制情況、是否涉黑或過期，在網(wǎng)時間長短、聯(lián)系人數(shù)量、安裝APP的情況等近20項詳細數(shù)據(jù)。同時，我們會對用戶分級實行‘評分卡’制度，結(jié)合用戶的出行方式、教育經(jīng)歷、手機設(shè)備使用情況等信息，開發(fā)白名單評分卡，用來挖掘優(yōu)質(zhì)客戶，開發(fā)針對APP用戶的極速放款模式，從注冊至放款最短時間縮短至10分鐘?！?/p>
柴耀暉表示，目前，宜信大數(shù)據(jù)風控技術(shù)已經(jīng)總結(jié)了超過800個有效驗證的欺詐特征和3000多個風險決策規(guī)則，能做到24*7實時授信，提升了業(yè)務(wù)效率，實現(xiàn)了線上線下全渠道，覆蓋255個城市，20個省及直轄市的農(nóng)村地區(qū)。同時也能夠和金融機構(gòu)共同防御風險，開始和超過700家機構(gòu)共享金融風險數(shù)據(jù)，與40家征信數(shù)據(jù)服務(wù)商建立了緊密合作。
同時，大數(shù)據(jù)風控也積極接入AI（人工智能），技術(shù)成果豐碩。以其中“大數(shù)據(jù)風控搜索引擎”為例，能以毫秒級從海量數(shù)據(jù)源中檢索出和用戶風險相關(guān)的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)智能風險識別以進行信用審核。
運營之翼：享受大數(shù)據(jù)帶來的“紅利”
“面對特定的客戶，發(fā)券或者紅包福卡都是常見的運營方式，問題在于，對什么人發(fā)？怎樣發(fā)才有效？”宜信公司大數(shù)據(jù)創(chuàng)新中心工程總監(jiān)張軍介紹到，從交易、訂單、優(yōu)惠、產(chǎn)品、行為等各方面的數(shù)據(jù)當中用機器學習技術(shù)得到的模型不光能優(yōu)化“發(fā)券”這件事，還可以在電銷數(shù)據(jù)線上化基礎(chǔ)上形成“外呼策略”，實現(xiàn)精準外呼，大幅提高了運營效率。張軍表示，“金融科技企業(yè)運營工作也能享受到大數(shù)據(jù)紅利，可以大幅降低成本，提高金融效率，擴大客群?！?/p>
在財富管理領(lǐng)域，傳統(tǒng)運營大量依靠人力，成本高效率低，大數(shù)據(jù)技術(shù)使得運營更精準效率更高。普惠業(yè)務(wù)，通過建立存量數(shù)據(jù)的“水利樞紐”，能夠打破數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)查詢和分析加速，決策更快成本更低；通過使用存量數(shù)據(jù)構(gòu)建知識圖譜，能有效識別隱蔽的欺詐案件，優(yōu)化風險模型。
張軍介紹道，大數(shù)據(jù)分析和母基金嚴選集中體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的“紅利”。宜信的大數(shù)據(jù)風控平臺積累超過600個模型集，3000多個模型（或規(guī)則），具備60000個特征變量，能實現(xiàn)每天8萬次決策，年度決策金額超千億；有了大數(shù)據(jù)技術(shù)，在超20000家機構(gòu)中通過60多個維度進行1000多萬次的分析后，宜信就能從一級市場海量數(shù)據(jù)中嚴選好的基金形成自己的FOF產(chǎn)品。這些海量分析包括投資人分析、基金畫像、機構(gòu)分析、標的分析、輿情分析等幾十個指標，為投資者提供可靠地FOF投資計劃。
宜信普惠商通貸：大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)小微企業(yè)的較佳范例
宜信普惠“商通貸”是大數(shù)據(jù)賦能小微企業(yè)信貸在產(chǎn)品方面的落地實踐。宜信大數(shù)據(jù)創(chuàng)新中心數(shù)據(jù)科學家朱恩東介紹道，為小微企業(yè)提供金融服務(wù)的難點很多，比如抵押物的缺乏、風險難以評估等等。商通貸提供的服務(wù)則針對性地解決這些問題：1.純信用，無抵押物；2.純線上，需求快速響應(yīng)；3.支持內(nèi)貿(mào)外貿(mào)各行業(yè)小微企業(yè)服務(wù)平臺。這一切的實現(xiàn)得益于商通貸大數(shù)據(jù)結(jié)合人工智能科技的工作。
基于數(shù)據(jù)，商通貸產(chǎn)品背后是人工智能技術(shù)的支撐，朱恩東著重介紹了三大技術(shù)：一是樹型模型融合。海量數(shù)據(jù)通過分類和賦予特征將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化形成不同的算法模型，能夠高精準度對進件客戶進行實時智能風險評估；模型可以保證商通貸眾多數(shù)據(jù)源的穩(wěn)定性，也能保證跨平臺復(fù)用，降低了運營成本。
二是遷移學習。具體包括模型目標遷移、客群特征遷移、時間維度遷移和跨業(yè)務(wù)線遷移。人工智能遷移學習解決方案，有效解決了商通貸在初期所面對的數(shù)據(jù)樣本少、平臺多、迭代慢的主要問題。
三是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。商通貸技術(shù)團隊開發(fā)了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多項關(guān)鍵技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)商品品類分類及評價情感分析，對客戶評價等時間流特征進行特征抽取，以及平臺上“負樣本”的生成。
通過基于大數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)研究，商通貸的業(yè)務(wù)勢頭良好，2017年第二季度和去年同期相比，件均業(yè)績提高了50%，放款量增加了30%，審批通過增加了60%，對接小微企業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺數(shù)量增加了40% -- 飛速增長的同時，整體風險保持平穩(wěn)，保證了新業(yè)務(wù)的不斷進步。
