全球金融科技届的盛会——2018朗迪中国峰会日前在上海落下帷幕。为期两天的峰会吸引了全球超过130个国家逾2500名嘉宾参与，包括金融相关领域的行业决策者、监管者、从业者、专家学者以及行业媒体等。峰会聚焦“智能时代”话题，行业翘楚济济一堂，共塑行业未来，探讨金融、智能科技与监管的良性互动，发现全球合作良机。国内金融智能代表企业——腾梭智能的首席风控官郭曦也受邀亮相峰会，并在“智能风控的神话与现实”主题论坛上，就智能风控的技术前瞻进行了解读。
【郭曦(右二)在朗迪峰会现场】
郭曦说，风控在很多人看来是一个很神秘的机构或者部门。有时候人们认为可能风控像一个警察，它能够把坏人抓出来;做风控，就是把潜在的业务中不愿意服务的客户找出来。但是现实并没有这么理想化，因为现实中坏人、好人的界限是非常模糊的一个定义。他说，传说中的风控像一刀切一样，理想中的KS(注：Kolmogorov-Smirnov，用于模型风险区分能力进行评估)是直角或者锐角的图，但实际上大家看到风控是像一个眼睛一样的KS的图。这就是现实跟神话的差别。
那么，智能风控的神话和现实有绝对的界限吗?郭曦给出了否定的答案。他表示，随着数据的和系统的完善，会越来越接近过去理想中的、可能两三年前风控不可能实现的目标。以信贷市场为例，过去做互联网信贷对传统的金融机构来说即像神话一样遥远，因为没有央行征信和没有其他的数据补充，根本没有办法识别刚刚毕业的学生有没有能力还钱。但过了两年当这批人有了行为数据，有些甚至拥有了社保数据以及其他的数据补充之后，这类在“神话”中的无法去服务的人群，或者无法做的风控，便成为了可能。“其实神话也在慢慢地在变化，我们过去说神话的风控，我们KS要做到多高的程度，随着技术的进步，环境的改变，都将渐渐变的有可能。我们今天说的神话，两年以后再来看都很可能成为现实。”郭曦说。
【腾梭智能首席风控官 郭曦】
近几年，零售金融发展迅速，面对着庞大的年轻消费群体，传统金融机构向金融科技转变的过程中，必需完成“从客户到用户”、“从产品到服务”、“从渠道到场景”的三大转型，而在转型升级的过程中，反欺诈与信用评估成为传统金融在风控环节面临的两个最核心的挑战。在越来越场景化、小微化的金融信贷服务中，运用大数据做好风控，郭曦指出，必须在三个方面不断提升：首先是数据的“深”与“广”，其次是算法的不断升级，最后是风控场景的智能化。郭曦分享说，不同的业务场景对风控的要求不一样。比如在交易的场景上，要求实时响应非常快，所有的响应要在一百毫秒之内;而申请信用卡的场景下，用户这方面的要求就不会这么高。风控技术有一定的共性，但在特定的场景下面，也有它的个性。以帮助银行建立起信贷审核和信贷的服务的系统为例，过去可能要花半年，而腾梭近期则在两个月内完成了，这便是因为信贷审核系统的风控技术有很多共性的东西，冷启动的策略也是共性的。当然，随着业务的增加、产品的完善，这个数据积累以后，模型还是需要不断依据场景的个性去持续优化，持续运营。智能风控很难说有绝对的共性，但一定是针对特定的场景去做有针对性的开发和有针对性的优化的。
对智能风控的未来，郭曦认为可能会有三个大的趋势：第一个是数据，第二个是系统，第三个是应用场景。越来越多来自互联网或者线下的行为数据会进入到信贷审核流程或手机银行服务里，风控的数据源会越来越丰富和全面。依托更加完善的数据和更加智能的算法，风控系统可以更加无限地逼近数据的价值边界。郭曦说，过去申请银行帐户非常麻烦，但现在大家在手机上面可以在几分钟内就完成银行帐户注册，虽然可能只是二类户。但毋庸置疑，智能时代未来可期——数据会越来越丰富，系统会越来越便捷，处理的时效速度也会越来越快。
据了解，郭曦曾就职于蚂蚁金服，先后服务于支付宝、芝麻信用和菜鸟供应链金融团队，负责海量用户数据下的交易与信用风险相关的机器学习模型开发与应用策略，曾主导了芝麻信用元素表(DAS)产品、千亿级团伙网络欺诈识别模型、信用共创实验室等项目的开发与实施。腾梭智能是多家顶级机构的联合建模实验室成员，拥有丰富多元的数据来源，涵盖了用户交易、出行、社交、资产等线上线下的2000多个维度的海量数据。同时，腾梭智能持续探索前沿算法技术，不断优化迭代信用风险模型，让其表现出优秀的风险区分能力，多维刻画用户画像和精准量化用户风险。而在贷前、贷中、贷后等风控场景中，腾梭智能针对不同场景的特点，运用不同的风控策略保证高效、便捷、全面、快速和友好的用户体验。
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