云從科技:最懂銀行風(fēng)控的AI公司是如何煉成的

2013年,馬云喊出“銀行不改變,我們就改變銀行”的口號。

2019年,喊出這句話的馬云退休了,但銀行改變的怎么樣了呢?

在一本財經(jīng)第二屆銀行創(chuàng)新與金融科技高峰論壇上,廣發(fā)銀行零售業(yè)務(wù)首席風(fēng)險官王玉海觀察表示,大部分的金融科技公司的賦能,到“授人以魚”的層面就停止了,沒有“授人以漁”。

但其實,科技對于金融業(yè)的重塑比我們預(yù)料中快得多。

特別是在亟需人工智能幫助的銀行業(yè)的風(fēng)控端,該領(lǐng)域人工智能第一大供應(yīng)商——云從科技,為了“改變銀行”,把“授人以漁”的深入服務(wù),做到了淋漓盡致。

在第二屆銀行創(chuàng)新與金融科技高峰論壇上,最懂銀行的AI公司——云從科技拿下了重磅獎項:2019銀行業(yè)最佳風(fēng)控服務(wù)商。

改變風(fēng)控,改變銀行

在傳統(tǒng)銀行的轉(zhuǎn)型中,風(fēng)控從線下到線上,建立起自己風(fēng)控模型是最重要的一環(huán)。

另外隨著輕型化、智能化、特色化逐步成為銀行網(wǎng)點業(yè)務(wù)發(fā)展的重點,如何打破時間和空間的限制讓傳統(tǒng)業(yè)務(wù)移動化、簡潔化和場景化,也成為銀行在轉(zhuǎn)型過程中的主要思考方向。

在這其中,提升對風(fēng)險的精確判斷能力是向價值銀行轉(zhuǎn)換的核心。

特別是在利差收入占主導(dǎo)地位的時候,風(fēng)險的控制直接影響其盈利能力。由此,不良資產(chǎn)率成為衡量銀行競爭力的重要指標(biāo)之一;而對風(fēng)險的把控不僅包括設(shè)置客戶門檻,還包括運用各種技術(shù)手段來支撐決策。

所以云從針對銀行的此類需求,2017-2018年逐步探索針對屬地化產(chǎn)品的解決方案,方案中最核心的無疑為風(fēng)險控制問題。

云從致力于使用自己獨有的AI工程學(xué)方法,解決風(fēng)控行業(yè)缺少標(biāo)準(zhǔn)的風(fēng)控建模流程,導(dǎo)致的不同金融機構(gòu)產(chǎn)出的風(fēng)控模型不相同的問題,保證風(fēng)控模型的一致性和可復(fù)現(xiàn)性。

例如,智能風(fēng)控代替?zhèn)鹘y(tǒng)的風(fēng)控模式,可以從多個角度構(gòu)建用戶畫像,為信用卡貸款流程提供風(fēng)控和授信、精準(zhǔn)營銷獲客。

云從科技:最懂銀行風(fēng)控的AI公司是如何煉成的

另外在所有銀行都十分頭疼的催收環(huán)節(jié)上,云從也搭建了智能催收系統(tǒng)。

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特別是針對小微企業(yè)融資難的問題,云從有專門為小微企業(yè)建立的風(fēng)控體系,專門做小微企業(yè)與銀行之間的“橋梁”。

云從科技:最懂銀行風(fēng)控的AI公司是如何煉成的

目前,小微金融的國際趨勢,是用各類數(shù)據(jù)解決信息不對稱的問題,比如使用支付數(shù)據(jù)、采購數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)、薪水支付和開支數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)、稅務(wù)數(shù)據(jù)以及跨境支付等。

但是目前,小微金融數(shù)據(jù)分散、小微企業(yè)沒有良好的財務(wù)和現(xiàn)金流管理。

云從致力于獲得全流程的小微企業(yè)現(xiàn)金流入流出概覽,全面的數(shù)據(jù)會帶來更好的信貸決策,進行橫向的行業(yè)分析和比較,并提供個性化的解決方案。

小微銀行,需要橋梁

除了一些大型銀行能憑借優(yōu)厚資源,擁有自主研發(fā)、運用新興技術(shù)的能力加強風(fēng)控外。

對于IT基礎(chǔ)薄弱的中小銀行而言,自建銀行智能解決方案存在成本高、周期長、風(fēng)險大等問題。

而且中小銀行推進數(shù)字化的過程當(dāng)中會發(fā)現(xiàn),受到地域的限制,還有本身對人才吸引力的限制,這些中小銀行在風(fēng)控、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域,很難吸引到足夠優(yōu)秀的人才,去承接服務(wù)和具備能力交付。

特別是在普惠金融上,其實銀行的服務(wù)能力遠遠不夠,沒有那么多客戶經(jīng)理、風(fēng)控經(jīng)理去服務(wù)民眾,去研究清楚每個小微企業(yè)的需求、還款意愿和還款能力。

所謂普惠金融的回歸本源,是要服務(wù)好符合自身定位的屬地客戶。但這背后是屬地獲客難、城商行差異化競爭不足、個別區(qū)域人群風(fēng)險集中、缺乏高效的線上化產(chǎn)品、數(shù)據(jù)缺失等問題。

在小微銀行進行風(fēng)控程序的第一環(huán)數(shù)據(jù)處理中,云從認(rèn)為目前數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)有偏問題依然存在。

因為風(fēng)控模型的效果受制于多種因素,在產(chǎn)業(yè)鏈中,細(xì)分賽道的數(shù)據(jù)處理相關(guān)服務(wù)就有三種,分別是數(shù)據(jù)生產(chǎn)廠商、數(shù)據(jù)加工廠商和數(shù)據(jù)貿(mào)易廠商。

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而云從提供的是端到端數(shù)據(jù)解決方案,也就是把三種服務(wù)串聯(lián)起來,也就是立志讓數(shù)據(jù)不再“孤島化”。

云從與數(shù)據(jù)生產(chǎn)廠商深度合作直接獲取底層數(shù)據(jù)標(biāo)簽,通過先進的模型技術(shù)利用機器學(xué)習(xí)平臺在終端挖掘數(shù)據(jù)價值,提煉業(yè)務(wù)知識最終為金融機構(gòu)輸出定制化模型報告。

另外,云從針對每家金融機構(gòu)不同的客群對應(yīng)到不同的模型報告真正實現(xiàn)端到端服務(wù),在通過可視化工具使數(shù)據(jù)發(fā)揮更大的價值,保證數(shù)據(jù)的合規(guī)性。

另外在普惠金融中的消費金融領(lǐng)域,云從目前已經(jīng)與主流的30多個場景方與資產(chǎn)方建立了合作,形成了獨特的生態(tài)體系。

同時云從作為人工智能國家隊,積極響應(yīng)國家普惠金融號召,于2018年年中開始大力發(fā)展針對中小微企業(yè)的貸款解決方案。

云從科技從17年-18年,先后與大型快遞服務(wù)商、電信運營商、稅務(wù)服務(wù)商、購物ERP廠商、地方政府等建有聯(lián)合實驗室,在實驗室內(nèi),云從探索出各類數(shù)據(jù)模型在風(fēng)險控制領(lǐng)域的應(yīng)用,引入大數(shù)據(jù)可有效提高屬地客戶的審批效率,增加風(fēng)控手段。

其中云從風(fēng)控平臺通過實現(xiàn)自動特征工程將模型結(jié)果提升10%,同時特征挖掘的時間減少了90%,在挖掘有效特征的同時減少了成本,真正實現(xiàn)了降本增效。

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在消費金融領(lǐng)域,云從目前與主流的30多個場景方與資產(chǎn)方建立了合作,形成了獨特的生態(tài)體系。

以往銀行在準(zhǔn)備介入某個新場景之前,往往缺乏歷史數(shù)據(jù)支撐及配套技術(shù)經(jīng)驗,云從利用其過往在該場景內(nèi)數(shù)據(jù)模型的優(yōu)勢,根據(jù)銀行業(yè)務(wù)需求,為銀行量身提供“白盒”模型服務(wù)。

另外,云從將會把業(yè)務(wù)相關(guān)的部分開放給風(fēng)控專家,讓風(fēng)控專家更關(guān)注業(yè)務(wù)指標(biāo)的定義對模型結(jié)果的影響。

通過使用云從風(fēng)控建模平臺,風(fēng)控專家可以快速比較不同逾期定義、不同時間窗樣本采集、不同數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)字段的組合下,表現(xiàn)最好的風(fēng)控模型。通過降低模型訓(xùn)練時間、提高模型效果,風(fēng)控建模平臺可以降低風(fēng)控專家的建模成本,加快風(fēng)控模型的迭代速度。

金融科技的下半場:AI為先

在金融科技發(fā)展早期,有些是偽金融科技,最終在市場發(fā)展的過程當(dāng)中被淘汰掉了,金融科技的下半場才剛剛開始。

作為金融科技高峰論壇諸多專業(yè)人士評選出的2019年銀行業(yè)最佳風(fēng)控服務(wù)商,作為銀行業(yè)AI領(lǐng)跑者,云從科技正在打造“AI+金融”體系,繼續(xù)為金融機構(gòu)的智慧化轉(zhuǎn)型提供科技驅(qū)動力。

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在2019世界人工智能大會上,云從科技創(chuàng)始人周曦博士說:“人工智能要解決的問題是提供顛覆性的服務(wù)。AI本質(zhì)上能夠把稀缺資源以10倍、100倍的量級擴展出去,讓每個人享受更好的頂級服務(wù),這是AI的未來。”

未來已來,科技以人為本,永不止步。

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2019-09-10
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2013年,馬云喊出“銀行不改變,我們就改變銀行”的口號。

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