11月21日，為期兩天的AICon全球人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)大會在北京國際會議中心開幕。 360金融大數(shù)據(jù)總監(jiān)蘇綏受邀出席大會，并在智能金融專題會議環(huán)節(jié)發(fā)表“360金融的AI實(shí)踐之旅”主題演講，剖析了 360 金融在大數(shù)據(jù)風(fēng)控上的實(shí)踐及演進(jìn)過程。
圖： 360 金融大數(shù)據(jù)總監(jiān)受邀出席大會并發(fā)表主題演講
傳統(tǒng)金融業(yè)面臨三高一低的挑戰(zhàn) 需要AI等技術(shù)加持
蘇綏在演講中指出，傳統(tǒng)金融業(yè)面臨三高一低的挑戰(zhàn)，即：勞動力密集度高、人員管理成本高、業(yè)務(wù)門檻高及用戶體驗(yàn)低。在此背景下，國家一直在倡導(dǎo)通過人工智能、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)為傳統(tǒng)金融行業(yè)賦能。
在今年，央行發(fā)布的《 金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019— 2021 年)》更是進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)要“穩(wěn)步應(yīng)用人工智能”，探索人工智能技術(shù)在精準(zhǔn)營銷、身份識別、風(fēng)險(xiǎn)防控等領(lǐng)域的應(yīng)用路徑和方法，推動金融服務(wù)向主動化、個性化、智慧化發(fā)展。在政策、市場的推動下， 360 金融等金融科技企業(yè)亦在積極探索。
在蘇綏看來，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展離不開算法、算力、數(shù)據(jù)三要素的推動，但要想發(fā)揮出AI的真正價(jià)值，還需要將AI技術(shù)與具體業(yè)務(wù)及場景結(jié)合起來。基于這一理解， 360 金融構(gòu)建了“AI驅(qū)動的產(chǎn)品迭代模型”。具體而言，“AI技術(shù)落地到具體場景，有用戶和業(yè)務(wù)后就有了數(shù)據(jù)，而有了數(shù)據(jù)后利用AI技術(shù)建構(gòu)和訓(xùn)練模型，再把模型應(yīng)用到業(yè)務(wù)中不斷改善，這樣的話能夠產(chǎn)生更多有價(jià)值的數(shù)據(jù)，反過來這些數(shù)據(jù)也能優(yōu)化模型，形成一個正向閉環(huán)。”
在這背后，離不開 360 集團(tuán)的技術(shù)與數(shù)據(jù)支持。據(jù)蘇綏介紹， 360 金融依托集團(tuán)的技術(shù)優(yōu)勢，連接超過19. 6 億的設(shè)備，這正是 360 金融做科技服務(wù)和輸出的底氣。目前， 360 金融已將人工智能技術(shù)應(yīng)用到獲客、運(yùn)營、風(fēng)控等環(huán)節(jié)，能夠幫助金融機(jī)構(gòu)在獲客、貸前、貸中、貸后進(jìn)行全生命周期的智能風(fēng)險(xiǎn)管理。
以AI賦能傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)360 金融做了什么？
在獲客環(huán)節(jié)， 360 金融自主研發(fā)的DSP平臺，憑借組合篩選條件能夠?qū)崿F(xiàn)受眾人群的細(xì)分管理，進(jìn)而快速精準(zhǔn)的定向到某一類特征人群并針對性制定營銷策略。人工智能技術(shù)在獲客環(huán)節(jié)的運(yùn)用不僅實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)獲客，降低了獲客成本，在蘇綏看來，有了優(yōu)質(zhì)流量后，還可以實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)前置，以更低的價(jià)格吸引到更優(yōu)質(zhì)的用戶，以此形成正向循環(huán)。
如果營銷關(guān)乎平臺規(guī)模，那么風(fēng)控則是金融科技平臺的生命。知識圖譜等技術(shù)的出現(xiàn)減少了傳統(tǒng)反欺詐手段對人工審核的依賴?；谥R圖譜技術(shù)， 360 金融在貸前、貸中、貸后等環(huán)節(jié)構(gòu)建了用戶畫像，從而實(shí)現(xiàn)更精細(xì)化的反欺詐。
在貸前， 360 金融通過給客戶進(jìn)行打分，來發(fā)現(xiàn)其是否是潛在的多頭客戶，并及時針對這些潛在客戶在貸前進(jìn)行約束。在貸中， 360 金融通過研究用戶的行為模式等方式去更加精細(xì)化地管理風(fēng)險(xiǎn)、預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)，并根據(jù)不同的行為模式去找到相應(yīng)的客群，針對客群采取相應(yīng)的措施。在貸后， 360 金融則制定了不同的催收策略，通過對用戶去進(jìn)行分群來制定相應(yīng)的催收方式。與此同時， 360 金融還自主研發(fā)了一套智能催收機(jī)器人系統(tǒng)，針對不同風(fēng)險(xiǎn)級別的客群和不同的催收業(yè)務(wù)類型，設(shè)定差異化的催收場景和催收方式，并嚴(yán)格保證整個催收流程的合法合規(guī)。
此外，基于知識圖譜技術(shù)， 360 金融還在工具層面引入了復(fù)雜關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。蘇綏介紹，與表現(xiàn)為藍(lán)色關(guān)系點(diǎn)的正常客戶相比，擁有風(fēng)險(xiǎn)屬性的客戶將會在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上顯示出更多紅、灰色節(jié)點(diǎn)，這些點(diǎn)即代表了不同程度的風(fēng)險(xiǎn)。在此基礎(chǔ)上， 360 金融通過與黑名單客戶連接，提取相應(yīng)指標(biāo)，綜合了解客戶的風(fēng)險(xiǎn)大小。
圖： 360 金融復(fù)雜關(guān)系網(wǎng)絡(luò)
360 金融的另一風(fēng)控黑科技則是AI因子庫，“很多第三方數(shù)據(jù)庫會識別多頭共債，但只有這樣的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。因此我們就用算法，去預(yù)估一個人在申請之后、三個月、六個月以后的多頭的惡化程度。”蘇綏表示，AI因子庫做了大量的子模型，是風(fēng)控迭代最重要的所在。
圖： 360 金融AI因子庫
除了打造復(fù)雜關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、AI因子庫等風(fēng)控黑科技外， 360 金融還率先將GBST理論用于信用評分實(shí)踐，以評估借款人在不同時段的違約概率分布。正是基于該算法輸出的長期預(yù)測曲線進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策， 360 金融可以更早地預(yù)知風(fēng)險(xiǎn)并控制風(fēng)險(xiǎn)。
據(jù)蘇綏透露， 360 金融智能風(fēng)控自動化過件率高達(dá)97%，同時， 360 金融超過 90 天的逾期率為1.02%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于行業(yè)平均水平。
作為一家數(shù)據(jù)驅(qū)動、AI賦能的科技平臺， 360 金融還持續(xù)將自身科技能力向金融合作伙伴輸出。如 360 金融自主研發(fā)的智能語音機(jī)器人就解放了包含獲客、電銷、客服及催收等環(huán)節(jié)75%的人力成本，大幅提升了金融機(jī)構(gòu)的金融服務(wù)效率和客戶體驗(yàn)。在 2019 年二季度， 360 金融機(jī)構(gòu)資金合作伙伴數(shù)量逾六十家，在撮合借款業(yè)務(wù)總量中，金融機(jī)構(gòu)資金占比達(dá)到85％，成為行業(yè)中的佼佼者。
那么AI+金融又有著怎樣的未來趨勢？在演講最后蘇綏指出，從行業(yè)角度看，整個金融行業(yè)正在表現(xiàn)出去人工化、在線化和智能化趨勢，這進(jìn)一步解決了金融服務(wù)的廣度、深度和滿意度的問題。從技術(shù)的角度出發(fā)，所有的數(shù)據(jù)都將被電子化和結(jié)構(gòu)化，尤其是聯(lián)邦學(xué)習(xí)、共享學(xué)習(xí)等技術(shù)的探索，用戶隱私保護(hù)也將取得長足進(jìn)步。此外，大型企業(yè)都在積極構(gòu)建強(qiáng)大的數(shù)據(jù)及算法中臺，中小公司則在加速云端化，這將解決信息孤島、數(shù)據(jù)融合等問題，打通所有業(yè)務(wù)閉環(huán)。
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