百凌金科與蛋殼財(cái)經(jīng)聯(lián)合打造的的“七問之談”,試圖通過7個(gè)問題的直面問答,探尋百凌金科成長路上的成功密碼與經(jīng)驗(yàn)得到。作為to B 金融服務(wù)中的重要一環(huán),大數(shù)據(jù)風(fēng)控扮演的什么樣的角色?百凌金科是如何適配不同垂直場景中的大數(shù)據(jù)風(fēng)控需求的?未來百凌金科的大數(shù)據(jù)風(fēng)控還將如何迭代升級(jí)?本期嘉賓百凌金科CDO鄧玉良將會(huì)一一解答。
本期討論話題:
1、to B服務(wù)中,金融科技平臺(tái)扮演的是怎樣的角色?
2、大數(shù)據(jù)技術(shù)是如何嵌入百凌金科的產(chǎn)品中的?
3、不同行業(yè)的垂直場景,風(fēng)控邏輯是否有共性?
4、百凌金科跟合作場景方的風(fēng)控合作機(jī)制是怎樣構(gòu)建的?
5、百凌金科的風(fēng)控優(yōu)勢體現(xiàn)在哪些方面?
6、說到賦能產(chǎn)業(yè),賦予的能力涵蓋哪些方面?
7、未來,百凌金科的大數(shù)據(jù)風(fēng)控還將如何發(fā)展?
帶著這些問題,蛋殼財(cái)經(jīng)對百凌金科CDO鄧玉良進(jìn)行了獨(dú)家專題采訪。以下為此次專訪的談話內(nèi)容。
Q1蛋殼財(cái)經(jīng):to B服務(wù)中,金融科技平臺(tái)扮演的是怎樣的角色?
鄧玉良:提到to B服務(wù),就不能不提產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)就是推動(dòng)企業(yè)主體利用數(shù)字化技術(shù)提升效率和優(yōu)化配置。在這一過程中,企業(yè)實(shí)現(xiàn)自身降本增效、完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
在這一層面,金融科技平臺(tái)應(yīng)該扮演的是連接器這樣的角色,做底層的東西,用大數(shù)據(jù)、AI等這些基礎(chǔ)設(shè)施來幫助客戶,用科技縮短用戶和金融服務(wù)的距離。
自成立之日起,百凌金科就專注于大數(shù)據(jù)處理和金融科技研發(fā),為金融機(jī)構(gòu)和場景端提供整合型的金融科技解決方案,我們的合作伙伴是主角,而百凌金科扮演的是助力的角色。
Q2蛋殼財(cái)經(jīng):大數(shù)據(jù)技術(shù)是如何嵌入百凌金科的產(chǎn)品中的?表現(xiàn)在哪些方面?
鄧玉良:隨著越來越多的金融機(jī)構(gòu)開始擁抱大數(shù)據(jù)風(fēng)控,不少人認(rèn)為大數(shù)據(jù)與技術(shù)可以強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)評估能力,提升通過率。然而,這是一種認(rèn)知誤區(qū)。
金融科技并不能讓高風(fēng)險(xiǎn)變成低風(fēng)險(xiǎn),而是讓不同等級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)更加直白透明地展示在金融機(jī)構(gòu)面前,可以讓他們更加容易依據(jù)各自的風(fēng)險(xiǎn)容忍度來決定是否批核。
再好的量化風(fēng)控模型也只是告訴金融機(jī)構(gòu)各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的違約概率分布。對于兩個(gè)極端好與壞的違約概率區(qū)用戶,金融機(jī)構(gòu)可以非常容易地做出評估決策,而對于分布的“中間地帶”(即好壞人群較難區(qū)分地帶),金融機(jī)構(gòu)則可以通過保險(xiǎn)機(jī)制來分散風(fēng)險(xiǎn),鎖定違約概率。
同時(shí),金融機(jī)構(gòu)還可以在特定的違約率下,沉淀積累這類長尾用戶畫像的風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn),進(jìn)而迭代優(yōu)化更細(xì)分客群的風(fēng)控模型。
在數(shù)據(jù)源同質(zhì)化很高的情況下,做大數(shù)據(jù)風(fēng)控重要的不是數(shù)據(jù)本身,而是對數(shù)據(jù)的深刻地理解和高效的利用。以我們平臺(tái)為例,我們會(huì)使用合作方提供的用戶成長軌跡、經(jīng)營規(guī)模、資金回流概況等基本數(shù)據(jù),結(jié)合外部三方數(shù)據(jù),去構(gòu)建用戶的各種能力模型,如消費(fèi)能力、用戶成長度、信用能力、欺詐系數(shù)等模型,通過這些能力模型,就能夠在借前授信、借款審批、借后還款跟進(jìn)等階段進(jìn)行有效的介入。
Q3蛋殼財(cái)經(jīng):不同行業(yè)的垂直場景,風(fēng)控邏輯是否有共性?
鄧玉良:與C端服務(wù)一味地追求標(biāo)準(zhǔn)化、以追求用戶適配最大化的目標(biāo)不同,to B服務(wù)更加強(qiáng)調(diào)“定制化”。
傳統(tǒng)單純的金融服務(wù)外包商更像是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的齒輪,如果強(qiáng)行將齒輪放置在一個(gè)鏈條上,帶動(dòng)的效果可能是很差的。這就需要根據(jù)各個(gè)垂直場景的用戶特性進(jìn)行產(chǎn)品適配,“定制化”打造產(chǎn)品,最大限度的貼合場景端用戶需求。
當(dāng)然,定制化不是每一個(gè)項(xiàng)目都從頭做起,比如風(fēng)控能力肯定是有經(jīng)過不斷優(yōu)化迭代、反復(fù)打磨的基礎(chǔ)模型,但如何針對客戶的特殊需求快速地實(shí)現(xiàn)落地,這個(gè)就非??简?yàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)能力了。
對不同的垂直場景來說,用戶特性、合作需求、采購周期、資金需求量等條件不盡相同,產(chǎn)品也要進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。但底層的風(fēng)控邏輯是基本一致的。
Q4蛋殼財(cái)經(jīng):百凌金科跟合作場景方的風(fēng)控合作機(jī)制是怎樣構(gòu)建的?后續(xù)如何迭代?
鄧玉良:百凌金科跟合作場景方的風(fēng)控合作,主要是在貸前和貸后兩個(gè)階段介入。
從貸前層面看:前面講過,我們會(huì)使用合作方提供的用戶成長軌跡、經(jīng)營規(guī)模、資金回流概況等基本數(shù)據(jù),結(jié)合外部三方數(shù)據(jù),去構(gòu)建用戶的各種能力模型,如消費(fèi)能力、用戶成長度、信用能力、欺詐系數(shù)等模型,通過這些能力模型,把符合模型要求的用戶注入用戶池。
根據(jù)合作場景業(yè)務(wù)的發(fā)展變化,持續(xù)挖掘業(yè)務(wù)的知識(shí)能力,把這些能力轉(zhuǎn)化成用戶刻畫能力的變量;同時(shí),隨著金融業(yè)務(wù)的開展,根據(jù)樣本的不斷變化,持續(xù)優(yōu)化大數(shù)據(jù)模型。
貸后層面看:百凌金科會(huì)跟合作平臺(tái)啟用內(nèi)部信息共享機(jī)制,雙方保持高效的響應(yīng)速度,對不同用戶采取貸后差異化管理,保證雙方貸后管理工作穩(wěn)健推進(jìn)。
Q5蛋殼財(cái)經(jīng):百凌金科的風(fēng)控優(yōu)勢體現(xiàn)在哪些方面?
鄧玉良:目前,百凌金科擁有三個(gè)核心能力:知識(shí)體系能力、數(shù)據(jù)體系能力、決策體系能力,整個(gè)業(yè)務(wù)閉環(huán)都在持續(xù)優(yōu)化這三個(gè)能力。集合這三項(xiàng)能力,形成柔性智能決策系統(tǒng)。
柔性智能決策系統(tǒng)就是基于復(fù)雜業(yè)務(wù)的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的最佳實(shí)踐解決方案,因?yàn)閺?fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng)的知識(shí)體系太龐大了,傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)算法,在沒有人工參與下,是不可能構(gòu)建這樣龐大的知識(shí)能力和數(shù)據(jù)能力的。我認(rèn)為,柔性智能決策未來會(huì)成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)構(gòu)建的核心能力。
在具體業(yè)務(wù)實(shí)踐層面,我們會(huì)利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、智能風(fēng)控等技術(shù)對已經(jīng)進(jìn)入我們用戶池的用戶進(jìn)行預(yù)授信,當(dāng)該用戶發(fā)起申請時(shí),就能很快做出判斷,及時(shí)響應(yīng)用戶需求。
Q6蛋殼財(cái)經(jīng):說到賦能產(chǎn)業(yè),賦予的能力涵蓋哪些方面?
鄧玉良:我們所做的,其實(shí)就是打造”端到端”的服務(wù)能力,根據(jù)垂直場景中的不同需求情況,提供相應(yīng)地產(chǎn)品和服務(wù),幫助B端客戶補(bǔ)足或加強(qiáng)整個(gè)鏈條上的任一薄弱環(huán)節(jié)。
籠統(tǒng)來說,通過自有柔性數(shù)據(jù)決策平臺(tái),百凌金科將各類業(yè)務(wù)的大數(shù)據(jù)決策能力抽象提取,形成智能化的決策能力,提升中小企業(yè)的業(yè)務(wù)決策水平。
Q7蛋殼財(cái)經(jīng):未來,百凌金科的大數(shù)據(jù)風(fēng)控還將如何發(fā)展?
鄧玉良:從整體的公司發(fā)展方向來看,我們主要的著力點(diǎn),就是把積累的一些成熟的經(jīng)驗(yàn)和理念以及產(chǎn)品,抽象成更系統(tǒng)的、更便于使用的一些細(xì)節(jié)化的產(chǎn)品。
技術(shù)層面上,不斷通過社交關(guān)系圖譜模型、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等AI建模技術(shù)替代傳統(tǒng)方法,實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化的風(fēng)控模型迭代,為風(fēng)險(xiǎn)管理決策提供重要參考。
伴隨著底層數(shù)據(jù)的不斷積累,運(yùn)用大數(shù)據(jù)對用戶進(jìn)行精確畫像,建立大數(shù)據(jù)全生命周期解決方案。
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