科技将自动判断你是好人坏人,可能你将再也不能贷款!

2018年

金融科技大热。蚂蚁金服完成巨额融资,成为第一独角兽;京东金融也在今年顺利完成融资。

伴随互金的发展,金融科技在互联网和金融之中,似乎找到了一条新的路径。

2014年

互联网金融一词首次进入政府工作报告。对于新事物,那时监管层的态度还是“促进互联网金融健康发展”。

一时间,草莽丛生,暗流涌动。

2016年

现金贷公司刚开始上量。最初头部3、4家公司,一个月放贷规模在20亿左右。

整个市场小心翼翼。担心和焦虑,是当时表达最多的情绪,因为一旦崩盘,就是连锁反应。

2017年

这年现金贷公司遍地开花,由几家变成几万家,且头部公司每个月放贷额度接近百亿。

“后来甚至听到有现金贷公司上市的消息,所有人都变得很乐观,我却越发感觉不对”,从爆发到断崖式下跌,这一过程超乎朱明杰的想象,诱惑也异常的多。

毕竟抬抬手就能有每个月1亿的利润。

“你掌握着风控技术,为什么不去放贷?别人放贷一个月挣一个亿。”作为一家金融科技公司的掌舵者,那时总是有各色各样的人跑来质问朱明杰。

改革开放伊始,下海经商热潮兴起,倒买倒卖的商人大赚其金。

商人与科技学者体脑倒挂,于是有人哀叹,“造原子弹的不如卖茶叶蛋的。”

而40年后的今天,AI成了当时的原子弹。

1

互联网的归互联网,金融的归金融

“问题在于,为了技术而技术。很多核心技术圈的人出来创业,都是将原来那套技术搬出来,重复造轮子。”氪信科技创始人朱明杰,略显无奈地告诉锌财经潘越飞。

氪信科技CEO 朱明杰

无论从无到有做搜索,还是从零到一做电商,中国互联网市场的模式创新在过去几十年已经完成,留给后来者的无非排队升级。

2015年12月

朱明杰卸任携程数据总监,在上海黄埔江边的金融中心,创办了氪信科技。

但迎接他的不仅仅是AI热潮,更是金融互联网化的巨大诱惑。

没有人关注风险,成倍杠杆的回报与利润在谈笑间莫名显得轻盈。

在创业的头半年,氪信的业务还没有完全起来。肩负一行跟随创业者的信任,对于公司的现状,朱明杰多少有些压力。

2016年底

本来连商务谈判的机会都没有,招行却将核心风险控制的第一道关节交给了氪信科技,让一家初创公司来解决线上高维度挑战。

非常不容易,当锌财经记者调侃问起当时是躲在车里放声痛哭,还是拍着方向盘呐喊时,朱明杰却回答地意外简洁。

“其实我连车都没有。”朱明杰摇摇头。

2017年4月

氪信科技在前IDG荣誉合伙人、火山石资本创始合伙人章苏阳A轮投资的基础上,又获得由招商局创投领投,美国中经合集团共同投资的B轮投资。

而好消息是,监管层开始了对互金市场的围追堵截。

2017年11月

《关于立即暂停批设网络小额贷款公司的通知》出台,一时间,曾一度疯狂的互金市场哀鸿遍野。

“如果再晚半年,或许除了银行,没什么公司不去放高利贷了。”业内有人开玩笑,当时是个互联网公司都有金融业务。

大浪淘沙过后,金融的归金融,科技的归科技。

2

用弱数据画像,辨人之“好坏”

互金分家之后,市场依然存在。

中国的信用卡人群仅为1亿多,不到总人口的10%,因而大部分人口未纳入征信群体。缺乏征信数据,风控评估体系老旧的银行,面对征信“白户”往往也就束手无策。

AI时代金融征信体系及变现场景

拥有大量用户消费数据的蚂蚁借呗和京东白条,通过个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质和人脉关系等维度来评价一个人的“好坏”。

但当他们将这些数据提交给银行,去证明某个用户为优质用户时,银行却认为不符合它的信用标准,审批下不来,是很常见的事。

银行没有BAT数据能力,但要BAT无条件开放也不是一蹴而就的事。毕竟好不容有了每月上亿的低成本流量生意,谁还会在意一年百万苦哈哈的技术费用。

业务陪跑者,是氪信科技对自身的定位。

互联网到金融场景的关键,是重新训练数据。AI时代,将高维度的数据全部扔给机器,机器会自动寻找最有价值的数据特征。

以移动互联网为例,针对用户平时的APP使用兴趣,在移动端输入的文本信息等“移动行为数据”,需要的是一套集成、全面、高维的模型,将这些难以直接与用户常识挂钩的数据提取出来,同时与高价值数据关联。

离线建模系统实践

朱明杰比划着举例,同样没多少金融记录的两个人,一个人刚刚毕业,另一个却可能是60岁的老人。蚂蚁金服就出现过老太太团伙用身份证套现借呗的事件,反正她们以后也不会再用支付宝。

他的意思是,除了人的固有属性,还需要弱数据特征,来支撑用户画像。

但用户画像很难通过规则来描绘。相比直接告知风险判定结果,如何利用高效的模型去发现规则,更似长久之道。

毕竟,当欺诈分子都大规模流行通过模拟器来伪造时,银行若还停留在人工规则,迭代速度势必跟不上。

此外,AI模型一般都是黑匣子,在不久前的2050大会“人工智能重塑智能金融”论坛上,微软全球执行副总裁沈向洋就曾表示,“可解释性尤为重要”。

风控是涉及多环节的一整套管理体系

互联网公司的常规做法,是每天或者每周定时迭代一次,收集新的数据后,又重新训练模型。

但到了金融领域,事情却不那么简单。

由于存在人机结合的因素,解释性就成了头疼的问题。为什么被拒,为什么额度这么低等等追问随之而来。

移动行为数据可以提炼出很多难以量化,却对金融风控有着积极作用的重要特征。但如果一定要一个可解释的特征变量,要有人能理解的东西,这就又回到了人工方式,矛盾由此产生。

于是朱明杰带领着团队,在两年多的时间里,做了大量适应性工作。

将原始数据放进自主研发的智能风控引擎进行处理,实现特征工程建设,再通过承载了专家经验和既定工作规则的复杂集成模型,对这些特征进行运算和加工。最后,这些中间变量将在更高维的机器学习模型中,通过一系列归因分析,转化为可用于直接判断风险关联的一系列数据服务。

而对于金融风控要求的可解释性,则是通过模型解释器,捕捉影响结果的关键变量并展示出来,让风控专家能够迅速理解特征和结果之间的内在联系,进而降低金融风险。

银行和用户都不需要知道这个过程的复杂性。

3

真AI要用钱表达

“中国一定是最大的金融市场”,这句话在三个小时的采访中,一再被提起。

作为已经是全世界最大的互联网市场,中国诞生了阿里、京东等巨头。而在这个纯互联网或纯金融公司,已无法满足的全球最大金融市场中,金融科技公司的崛起有了可能性。

但好的赛道总是拥挤。

当锌财经记者质疑,蚂蚁金服、京东金融等拥有金融属性的持牌机构是否更具优势时,氪信战略副总裁胡涵给出了答案,“对于银行来说,技术服务机构的独立性相当重要,目前互联网公司和银行的合作大多落在流量角度”。

此外,针对银行业务流程进行大量适应性改造,也成了大机构的短板基因。

当然,这并不意味着纯第三方金融科技公司的钱就好赚。同任何一家创业公司,技术、产品、商务,依旧一样都不能落。

对于已有一定技术背景的银行来说,需要的往往是第三方金融科技公司来提升能力,而对于互金等金融机构,则需要从无到有去帮忙构建整个风控体系。

“技术上其实还好。”朱明杰反复强调的,是商务能力。

所以,在业务从智能风控升级到全领域智能金融后,氪信又从招行、民生、平安等标杆客户切入,为新业务跑马圈地。

氪信智能金融业务能力图

朱明杰过往最佩服的人中,有一位是携程梁建章。一个技术出身的人,在商业层面的思路却异常清晰,同时产品的把控能力非常强。

那时刚回国的朱明杰,抱着一线感受国内产品和市场的决心,毅然加入了携程,从无到有组建起携程的大数据部门。在梁建章的影响下,原来只关心算法模块的朱明杰,跟着磨练了两年产品商业化。

这也就能理解,朱明杰一再谈“真AI要用钱表达”的原由,毕竟,并不是大家聚在一起,把代码写得更好一点,就能解决问题。

然而金融科技是一个硬碰硬的市场,快不来。

“从风控开始是符合商业逻辑的,风控能够证明AI能力,一旦技术能力被认可,智能营销、智能客服的业务会自然跟上来。”最容易量化的金融风控也就成了科技公司的业务的开端。

而无论是站住入口的智能风控,还是被纳入业务升级体系的智能营销、智能客服和智能投研等,不那么互联网的主流金融持牌机构,互联网化道路上,总少不了智能科技公司的陪跑。

采访末尾,谈起作为创始人,在公司扮演着怎样的角色时,朱明杰笑了,“我就是打杂的。只要能保证核心团队的创新能力,哪边需要,我就去哪边,哪怕是看大门。”

这或许,就是能够在拥挤赛道上快跑的秘密。

问答

氪信科技CEO | 朱明杰

Q:2015年创业时,哪些动态变化让您看到智能金融在中国市场的机会?

A:中国互联网的智能应用已经很成熟,模式创新的时代已经过去了。如果再从头做一个智能语音公司,从头去训练数据,去迭代,五年后,就算数据能赶得上,但市场等不了。所以这个轮子,是没必要重造的,而AI技术和模型的商业化落地,却有很大的空间。

我大概从2012年开始接触传统金融行业,从事大数据升级和智能规划,到了2013年,很多互联网机构开始出现,2014年,移动支付作为基础支付特别火。所以我觉得到那个时间点了,并且我可以把这件事做好。

一般科学家出身的人,不太愿意跟人谈钱,但我觉得还好。金融是以数据驱动的,风险、营销等都可以量化,所以在“天时”上,我们可以在行业中去码价。虽然一路挑战很大,未来挑战会更大,但是值当的。

飞议

●有时候,政策红利就像刀口上的血,一旦政策收紧该还的都要还出来。

●AI以及所有科技技术,都只是一种工具,而在商业世界里,不能赚钱和提高效率的工具,都没有价值。

文章 ∣ 响婷 启明

责编 ∣ 美丽

摄影 ∣ 黄硕

手绘 ∣ 精卫

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2018-06-25
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