百融金服副总裁王正明:最能体现人工智能价值的环节是反欺诈

金融服务金融科技
亿欧
王正明
2018-06-16 · 10:01
[ 亿欧导读 ] 百融金服副总裁王正明认为:1、互联网线上化并不是金融服务的电子化。2、最能体现人工智能价值的环节是反欺诈。3、模型、运用、场景,本质还是科技、人工智能。4、互联网线上化最大的优势就是交易成本低。
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6月15日,亿欧金融在上海正式举办“2018智能+新商业峰会——智能+新金融峰会”,探析AI、区块链分布式技术和大数据带来的金融业智能化,展望新一代智能金融的基础设施和未来应用蓝图,推进智能金融的演进。

此次峰会由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府、上海市互联网金融行业协会指导,上海市长宁区青年联合会和亿欧公司联合主办。英凡研究院、星合资本、百融金服、融360、同盾科技、包银消费金融、新网银行、网商银行、快牛金科、拍拍贷、恒昌公司、光速中国、宜信新金融产业基金等单位出席本次峰会。

百融金服王正明观点.png

在智能+新金融峰会上,百融金服副总裁王正明发表了题为《智能科技:普惠金融的必然选择》的演讲。他提到:

1、普惠金融的困局在于以下三点:小微企业的自身特点影响金融服务创新;新常态下银行风险考核机制限制产品发展;小微企业征信体系有待完善和优化。

2、百融遵循遵循大数据、人工智能、云计算+服务的原则,建立了一套服务体系。这套体系包括:大数据平台;人工智能层;产品集市;金融服务四个层面。这套体系涵盖了整个线上风控的生命周期,每个环节都体现了智能与科技。

3、 百融做小微遵循以下几个原则:互联网线上化,互联网线上化最大的优势就是交易成本低,能够解决小微企业对融资成本低的迫切需求;金融服务场景化行业化,对小微企业进行分类,并应用不同的风控策略,能够有效的降低小微运营风险之外的系统性风险;基于企业+个人的评级模式,将企业与个人视为一个评价主体,能够有效解决小微企业缺乏运营数据的问题。

4、如果说前面都是模式创新的话,那反欺诈可以说是人工智能创新最好的应用点。通过时序输入企业在各个维度的数据,借助卷积神经网络以及LSTM长短记忆网络,能够及时有效甄别企业经营中的异常波动,发现欺诈行为。

5、百融将这几年做小微的经验整理为了严密的规则体系,并定义了数千条规则,根据不同的行业给出专家建议,帮助用户实现风控业务快速启动。

6、百融目前已经建立了企业法人贷模型,经营贷模型,租赁贷模型,供应链模型,银税贷模型,诚信模型等6类小微客群评分,并引入了深度学习技术,有效提升了模型的效果。

7、百融目前已经成立了国内首家人工智能金融实验室,开始研究各类前沿人工智能技术,研究成果已经嵌入到百融人工智能平台-百融大脑中,并运用到智能服务机器人中,同时大大提升了整个线上风控解决方案的效率以及风控模型的效果。

以下为王证明现场演讲速记:

各们领导、各位同行下午好,我来自于百融金服。

公司介绍

首先来介绍一下百融,百融给自己的三个标签。我们是一家从事人工智能、大数据、云计算技术的高科技公司。

百融做3事情:

1.为金融机构为客户提供全生命周期的在线信用风险控制与管理服务。

2.为个人推荐合适的金融产品。

3.也是本次演讲的重点,为小微企业提供普惠金融服务。

目前百融已经完成了由国新资本领投的10亿人民币C轮融资。

普惠金融困局

第一,我国的小微企业主要为个体工商户和乡镇企业。这些企业普遍规模小、企业财务不规范、缺乏担保和抵押物,而且平均存活周期仅为3.7年。而其对资金的需求存在着“短、频、快、急”的特点。根据2016年调研结果,55.1%的小微客户希望能在2周之内完成融资行为。

第二,小微较高的边际成本,高不良率也让KPI导向的商业银行对小微的态度逾加谨慎。根据人民银行数据显示,小微贷款余额近几年不增反降。据数据显示,约89%的小微企业需要融资,50万以下的约占55%, 50到200万元的约占23%,但200万以下的是银行服务短缺的部分,同时银行审批程序繁杂,无法满足小微融资的要求。

另外,小微企业通常缺乏积累信用历史与经营数据,迫切需要一个良好的征信体系。

百融整体应用框架

遵循大数据、人工智能、云计算+服务的原则,我们建立了一套服务体系。

最底层是大数据平台,为小微企业建立征信数据平台,目前已经积累了数千万家小微企业的征信数据。

第二层是人工智能层,我们的人工智能技术助力于小微信贷服务,提供千人千面的智能营销、设备交易团伙反欺诈、信用评估、智能投顾与智能服务与智能催收机器人。

第三层产品层,以产品超市的方式在线提供业务工具:如策略引擎、风险罗盘、百融大脑、智能客服、智能投顾;另外也输出我们的人工智能能力。

第四层是服务层,为金融机构提供完整的咨询服务、产品设计、风险控制、资金资产对接以及联合运营。

互联网线上化

线上平台是供需双方通过互联网技术手段实现融资匹配的主要渠道, 逐步成为小微经济体新的融资场所。

互联网线上化不是金融服务的简单业务电子化,而是形成了依托互联网等新技术,快速对接资金、资产方,提供支付、结算、投资、融资等金融服务的新型金融中介,甚至对融资对象进行跟踪放款服务。互联网线上化有效降低了交易成本, 满足了小微经济体对低融资成本的要求。同时大数据技术也保证金融机构能够更精准的引流。

金融服务丨场景化行业化

场景对小微至关重要,小微除了经营风险高,最关键是系统风险也非常高。对小微企业进行行业归类,能够有效的降低系统性风险。我们目前对小微企业从行业、场景、规模进行了划分。目前百融的小微服务与产品已经拓展到多个行业,包括银税、供应链、批发零售等。以银税为例我们已经在多家T3总行落地了基于税务的小微风控系统,这些产品都做到了根据存量用户画像分析、主动推荐、线上引流、全线上申请,秒级批复,全信用无担保。这些小微产品经过时间的验证,其逾期率、坏账率都远低于目前的个人产品的指标。

基于C+B的评级

刚刚场景化里,讲到了小微的场景。但经常有人问,如果没有税务信息、没有财务报表、没有经营信息、工商也就一个基本信息,那怎么办。据不完全统计,目前大概有5000万的双定户,真的是什么都没有,连坏的事情都没有。不要紧,这里要讲个人+企业的模式。我们的企业模型有5个维度,分别是基本维度,经营维度,征信维度,关联维度,企业维度。如果前三个维度没有,我们还可以从企业主、企业主的关联入手。

全生命周期的智能科技

这张图是我们全生命周期的线上风控流程,其中每个环节都有科技与人工智能。

申请时有基于生物识别、行为识别、签名识别用户身份作为第一道防护。

通过深度神经网络分析用户贷前行为,利用设备指纹识别设备,有效解决申请欺诈、交易欺诈的问题。同时,通过用户行为的分析,识别客户价值。

策略选择阶段,借助于我们的行业经验,帮助用户快速启动。

之后,通过用户行为数据以及行业,打出信用分。信用分帮助我们提供决策支持,定价等工作。 

而后就是贷中阶段,贷中监控和风险预警。贷中有基于深度神经网络的用户行为、还款意愿分析、用户资产分析,地理数据,来帮助判断用户潜在的逾期风险。

贷后建立更加高效、精准的智能催收系统。针对众所周知的贷后问题,我们还开发了-智能催收机器人,减轻了人工的负担。

反欺诈

如果说前面都是模式创新的话,那反欺诈可以说是人工智能创新最好的应用点。通过时序输入企业在各个维度的数据,借助卷积神经网络以及LSTM长短记忆网络,发现企业经营中的异常波动。举例来说,企业的经营流水状况都有季节性特色,如果没有任何原因的反季节行为,都有可能是潜在的欺诈行为。比如说IT企业的开票与经营流水是平稳的,卖白酒的冬天销量高于夏天,如果你发觉一家IT公司月均只开10万的票,但突然有天开了100万的票,当中有时候就有风险。另外以我做企业的经验,很多超出企业服务能力的大单子往往对小企业成为一个无底洞。

普惠金融-规则集

这几年我交流了很多金融机构,有银行的,也有其它的。做小微大家都遇到了一个问题,就是没有历史样本,因为谁也没有做过。没有历史样本就意味着冷启动需要专家经验。我们将这几年的专家经验整理为了几千条各种规则,并根据不同的行业给出我们的建议。

我们的规则集体系是这样的,最底层是基础变量,基础变量通过加工成为衍生变量,变量和衍生变量的分析成为了规则,不同类的规则被归为不同的规则集,不同的规则集通过风控流程组合为了一个策略,一个策略在被进件触发后成为了一个运行的任务。事实证明,这样的体系非常高效且易于解释,能够帮助用户快速冷启动。

普惠金融-普惠模型

目前为止,我们根据这几年的小微经验, 基于企业法人以及企业自身等全方位数据建立了以下几个行业模型。

企业法人贷模型,经营贷模型,租赁贷模型,供应链模型,银税贷模型,诚信模型。这些模型的分值在300~1000分之间,分数越高代表信用风险越低,违约的可能性越小。

这模型中我们也引入了深度学习版本,每个模型在传统机器学习之上,还会提供一个深度学习的版本,这个版本的解释性略差,但稳定性和效果会有进一步的提升,并且随着样本量的增大,这个效果会越来越好。

普惠金融-贷后预警

贷后的核心是规则预警和逾期的判断。为此我们为小微客户定制了大量的预警规则集,并根据重要程度进行了权重的标注。同时我们还开发了贷后模型,对小微企业的逾期概率进行分析。一旦逾期后,还会有相应的自逾模型对自逾的概率进行判断。帮助金融机构尽早对风险作出响应。

人工智能-智能机器人

近期,百融金服成立了国内首家人工智能金融实验室,并邀请美国圣母大学教授、深度学习领域专家李俊博士出任首席科学家。

该实验室人员将由首席科学家带领的研究团队,加上百融算法团队组成,目前规模为40人,未来两年计划扩展到200人。

我们与科大讯飞建立了深度合作,解决了语音识别ASR问题,然后着力于解决智能人机交互的难题。目前从以往的客户对话中拥有了上亿条的训练语料,通过深度神经网络的LSTM模型用于训练智能对话机器人。目前已经实现了5轮对话,数百个话题。这个人机交流模型,已经运用到了智能催收,智能客服,智能投顾产品中。

最后,要介绍一下百融最核心的产品-百融大脑。百融大脑是一个人工智能的软硬件平台,底层是GPU分布式集群提供超强计算力,第二层是深度神经网络和机器学习算法平台,以及对外应用接口,这一层运用人工智能实现对话训练,反欺诈。最上层是业务层,前面说的所有模型,算法都运行在这一层。所以,百融大脑的人工智能能力是我们最核心的黑科技。

我的演讲就到这里,谢谢大家!

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现场图片直播:https://gallery.vphotos.cn

现场视频直播:http://shangzhibo.tv/watch/2183957

本文系投稿稿件,作者:王正明;转载请注明作者姓名和“来源:亿欧”;文章内容系作者个人观点,不代表亿欧对观点赞同或支持。

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