AI不僅要智能,更需要人文:聯(lián)邦學習重構大數(shù)據(jù)風控范式

一個最暴利的行業(yè)走向滅亡,它就是現(xiàn)金貸。

以前,現(xiàn)金貸的核心是風控與催收,風控的命門是數(shù)據(jù)?,F(xiàn)在,談之色變。信貸本沒有錯,錯在這個發(fā)展過程中變味了,變得像過街老鼠。信貸行業(yè)如何給自己洗心革面,這需要從信貸風控說起。

風控的本質是數(shù)據(jù)

支撐風控的大數(shù)據(jù)市場發(fā)生了變化,這個變化似乎是不可逆的,所謂風雨之后見彩虹。過去很長時間,放貸的場景是這樣子的(這也是美國流入中國的所謂的Fintech模式、零售模式、小貸模式、發(fā)薪貸模式……):

某放貸機構在新聞瀏覽器投放一支廣告——“……只要身份證就能領取8000元急用金……”,小明因為急用錢點擊進入,注冊領取,這個過程非常簡易,包括注冊、下載APP、填寫信息與綁卡、申請等待、授信通過領款等幾個線上操作。

機構是如何對借款用戶進行風控呢?上一輩人肯定無法理解,因為他們獲得貸款都需要抵押或者擔保?;ヂ?lián)網(wǎng)金融強調零售業(yè)務的效率,這個風控過程被完全搬到了互聯(lián)網(wǎng)這個虛擬空間。風控的命門變成了數(shù)據(jù),從小明注冊開始,這一系列的動作,都被放貸機構掌握了他的數(shù)據(jù)。

放貸機構獲得了小明的姓名、身份證、手機號等要素,獲得了手機APP底層的行為數(shù)據(jù),獲得了銀行卡信息數(shù)據(jù),通過用戶ID信息,風控引擎會自動去第三方數(shù)據(jù)查詢更多的標簽,比如是否在其他借貸平臺有過借款、有過逾期,是否是信貸黑名單,是否經(jīng)常瀏覽博彩類網(wǎng)站,填寫的家庭地址是否是一個偽造的地址,甚至是小明的通訊錄和聯(lián)系人是否有老賴或者貸款中介……

打一個比喻,一旦申請網(wǎng)貸,借款人相當于被脫光了放在櫥窗里,供人審閱!

缺人文道德的金融科技走不遠

不傻的人都能看明白,這個所謂的“科技賦能”在過去的互聯(lián)網(wǎng)信貸模式一定是罪孽的幫兇。心地善良的我們,本應該享受這種快捷的方式借到自己急需的錢,享受科技帶來的普惠,卻變成了被完全監(jiān)控、騷擾。你的信息變成暴利商的無成本交易品,你的手機號被無數(shù)次倒賣,你一天可能接到十個營銷電話、二十條營銷短信。這一切都會讓本來安安靜靜的生活變得無序、變得可怕。

金融無奸不商,股市吸血、貸款要命?;ソ疬@些年,因為缺乏完整的監(jiān)管體系,所有的傳統(tǒng)金融都試圖加持所謂金融科技,大張旗鼓。在科技賦能的過程,脫離了社會人文本質,更嚴重的是脫離了道德與倫理。這話并不嚴重,可能是古代的人太笨,不懂得說你脫了拍點裸照就可以得到貸款,這已經(jīng)是上升到社會道德層面的問題了。

我很想說,缺人文道德的金融科技走不遠,也必須不可以走遠。缺人文道德,我們美麗文明的國度會失去原本的美好,人心惶惶、膽戰(zhàn)心驚,那種生活在新科技時代的不安,會讓我們看身邊所有事物都感覺是一個陷阱。

金融科技要健康,首先解決隱私問題

過去大多數(shù)金融科技案件,都因用戶隱私問題引發(fā)。非法采集數(shù)據(jù)、非法販賣數(shù)據(jù)的歸因其實還是數(shù)據(jù)行業(yè)生態(tài)的不完善性,讓一大部分奸商有機可乘。金融科技從業(yè)者都有這樣的感覺,自去年開始,似乎所有的業(yè)務都停滯了。迫于法律法規(guī)的約束與要求,風控變得一數(shù)難求。

金融科技是絕對依賴用戶數(shù)據(jù)的——精準營銷要達到精準,必須使用個人用戶數(shù)據(jù),比如一個做信用卡推廣的銀行,如果閉著眼睛去投放信息流或者發(fā)短信,roi如果能達到0.3已是萬幸。一般的渠道都會進行用戶刻畫,比如采購消費標簽等,甚至是運營商的DPI數(shù)據(jù)(近期是否瀏覽過辦信用卡的頁面),這樣的經(jīng)驗標簽或者瀏覽日志可能可以讓roi提高到1以上。

風控評分要達到效果,更須依賴于個人用戶數(shù)據(jù),比如一個銀行做個人貸款,如果只用央行征信數(shù)據(jù),很有可能借款人不在其中,即使在其中但是數(shù)據(jù)維度單一。高效的方式是采購第三方的信用數(shù)據(jù)進行評估,比如某嘛分(當然今天已經(jīng)不直接輸出)、運營商的話費信息、手機設備SDK廠商的APP安裝和使用信息、地圖廠商的LBS位置數(shù)據(jù)等等,通過多維度的數(shù)據(jù)進行聯(lián)合建模,最終得到借款人的信用評估值。

這些金融業(yè)務本質上不是想“買賣”用戶數(shù)據(jù),作為業(yè)務甲乙方本質上只期望得到數(shù)據(jù)背后的知識和價值。所以,金融科技本沒有錯,錯的是金融科技過程留下的禍根很深。金融科技要正名自己,必須解決科賦能過程中對用戶數(shù)據(jù)隱私的絕對保護和安全。

數(shù)據(jù)應用范式必須重構

解決用戶隱私問題,我們曾經(jīng)熟悉的API調用與建模方式存在著千瘡百孔的漏洞——保險公司去查數(shù)據(jù)源,保險客戶ID就被緩存、被惡意再營銷、被迫流失;銀行要對信用卡建模,就必須把Y樣本(信用卡逾期表現(xiàn))給到數(shù)據(jù)源,或者數(shù)據(jù)源把標簽庫完整地放到銀行端,用戶數(shù)據(jù)的大批量遷移出庫往往引起惡劣后果。

風控是支撐金融業(yè)務的核心,要持續(xù)健康地運轉,必須重構數(shù)據(jù)應用的范式——數(shù)據(jù)廠商與金融機構用安全計算的方式合作數(shù)據(jù),用人工智能保證數(shù)據(jù)的絕對安全。一個簡單的安全計算(舉例聯(lián)邦學習)為例:

Role A表示銀行端,Role B表示數(shù)據(jù)源,用聯(lián)邦學習的方式使用數(shù)據(jù)進行聯(lián)合建模,整個過程數(shù)據(jù)本身只在本地私域進行計算,過程中交互的是加密的模型參數(shù),最終得到加密的分布式模型。

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2020-06-22
AI不僅要智能,更需要人文:聯(lián)邦學習重構大數(shù)據(jù)風控范式
一個最暴利的行業(yè)走向滅亡,它就是現(xiàn)金貸。以前,現(xiàn)金貸的核心是風控與催收,風控的命門是數(shù)據(jù)?,F(xiàn)在,談之色變。信貸本沒有錯,錯在這個發(fā)展過程中變味了,變得像過街老鼠。

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