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金融界的“阿尔法狗”能带来什么样的颠覆?

发布时间: 2017-11-23 23:28 来源: 网络整理 作者: 采集侠

智融集团创始人兼CEO 焦可

  项目要点:

  1、智融集团定位为一家AI+金融的技术公司,从金融信贷的获客、风控到贷后管理,智融集团已经形成全方位技术服务体系。

  2、“I.C.E.人工智能风控引擎”是智融旗下风控核心的部分。不同于以往规则引擎,该引擎采取学习引擎方式,通过1200个以上维度弱特征在大数据中自我学习找到“好人”与“坏人”,并对“好人”放贷。

  3、智融集团通过AI技术,做到信贷通过率是同行业两倍,逾期率仅为行业平均水平的60%。依托新金融技术降低金融服务门槛和成本,智融集团正探索将金融服务拓展至更多领域。

  从清华大学计算机系毕业后的焦可,经历百度、赶集等互联网公司后,最终选择创业,用他擅长的技术来改造金融。

  金融市场上从来不缺玩家。当市场上众多创业者看到个人借贷难而纷纷进入,且巨头已开始显现时,焦可却在以另外一种眼光看待传统金融机构的风控模式:一大部分有效客户因为个别信息不符合风控模型,进而享受不到金融服务。

  所以改变个人金融服务紧缺的局面,或许并不能只靠一味增加供给,改变传统的金融风控模式才是当务之急。

  改变银行“雪中不送炭”先要改变风控

  时间回到2013年,互联网金融行业迎来大爆发。阿里、腾讯、百度、新浪、京东、苏宁等互联网企业纷纷开始在金融领域跑马圈地,网贷P2P、互联网理财、消费金融等公司也纷纷出现。金融,正成为互联网创业的热土。

  时年,曾在百度、赶集供职,专注搜索技术的清华大学计算机系毕业生焦可有了一个大胆的想法——跨行金融创业。

  2013年10月,北京智融时代信息技术有限公司成立。创业初期,焦可借助自身的搜索技术优势,试图用人工智能技术打造个人信贷领域的搜索引擎,将客户与银行互相匹配,解决银行获客难题。但他发现,通过搜索筛选出的上百名贷款需求者,最后银行仅给了其中五个人放贷。

  银行“雪中不送炭”自有他的道理:按照我的风控指标(央行征信报告、银行流水、社保证明等材料),你没有达到标准,我就不能给你放贷。

  逻辑是对的,但最大的问题是,能达到这个风控标准的人群毕竟少数,因此,传统金融的风控标准对于大部分人群不适用。“如果把个人信息比作一座冰山,传统金融机构审美比较单一,看到的往往是水面上的冰山部分。这种情况下,如果用户水面下的冰山多,水面上的少,金融机构就没办法判断风险了。”焦可说。

  这个风控就好比一个水龙头,当水龙头闸口被限制住,水源再多流出的水量仍然很小。

  极低的转换率让他发现,这个市场主要问题不是信息不对称,而是供需不平衡,“传统金融从来都不是雪中送炭,它是少数人的金融,是不平等的。”焦可决定,开发一种新的风控技术,来解决个人信贷市场的供需不平衡现象,打破传统金融机构的“雪中不送炭”。

  这就需要一套新的审美视角,提供一种新的风控模式。

  AI技术变革传统金融风控模式

  在智融集团一整层办公楼上,有一百多名技术研发人员。这是智融集团的核心优势。

  正是这一百多名研发人员,研发出了智融集团的核心产品之一——I.C.E.人工智能风控引擎。

  I.C.E.人工智能风控引擎将人工智能技术应用于信贷风控。焦可称,相比普通金融机构的风控维度,I.C.E.挖掘并验证了超过1200个维度的弱特征,“我们把别人能想到的维度,想不到的维度都加进去,甚至还曾经把星座这个维度拿来跟个人逾期率判断是否有关联。”

  然后再将机器学习模型根据海量弱特征数据对用户进行定量的风险计算。与强特征筛选和规则引擎非0即1不同的是,人工智能风控引擎得到的结果是一个连续的风险定价。

  这种引擎具备人工智能基本逻辑:Identification (识别)、Calculation (计算)、Evaluation (评估)三大部分。而这三个部分又分别对应I.C.E.人工智能风控引擎中的“柯南特征工程”、“Anubis大数据计算框架”、“D-AI机器学习模型”,这也正是I.C.E.的由来。

  其中“柯南特征工程”作为系统判断依据,通过海量数据挖掘产生超过1200个以上维度的弱特征;“D-AI机器学习模型”将底层数据通过特征工程提炼成“知识点”后,利用上层算法模型进行反复练习,不断迭代优化形成“超级大脑”,实现越来越高的判断力、准确度;“Anubis大数据计算架构”则用高性能的架构支撑模型的快速迭代及系统的稳定运行。

  这段复杂的描述可以用一个简单的例子解释:在一堆动物图片当中找到猫的图片,规则引擎的方法是我写这个东西有毛、有尖耳朵等等一个程序,按照这个规则老虎也可能会被选出来,又或者某个耳朵出现伤残的猫会被遗漏;但是学习引擎则是,给你一大堆猫的图片和非猫的图片,让机器自己去学习什么是猫,什么不是猫。

  这种方式的好处,一来不仅仅依靠一些常人能想到的常用维度来判断个人是否具有还款能力和意愿,维度的增加意味着提高了模型的反欺诈能力和判断准确度;二来多维度能更合理判断一个人的还款能力,从而降低坏账率。

  焦可称,在实践中,I.C.E.人工智能风控引擎在通过率是同行业两倍的情况下,逾期率仅为同行业平均水平的60%。

  形成助贷体系,降低金融服务门槛

  在核心“I.C.E.人工智能风控引擎”之外,智融集团还打造了一套助贷体系。

  其中于2015年7月上线的“用钱宝”APP主要作为获客渠道,将小额借贷用户与银行等金融机构连接。I.C.E.人工智能风控引擎则成为“用钱宝”的风控核心。

  “虽然看起来‘用钱宝’是为用户提供小额短期借贷,但用钱宝’仅以技术作为一个获客渠道,真正的放贷、收利息都是银行和金融机构来操作,平台只收取服务费。”焦可称。

  截至2017年3月,“用钱宝”APP的注册用户已超过千万,单月放贷笔数超过150万笔。

  此外,智融集团旗下还有一款产品“慧诚帮帮PaaS”。这是一个基于大数据与人工智能自动化技术搭建的智能信贷过程管理平台。

  “小额短期信贷的主要特点就是额度小、周期短、业务量大,而且在线化作业。”焦可称,正是基于这样的特点,“慧诚帮帮PaaS”能够为金融机构提供贷前、贷中、贷后的全流程管理。

  如今,“慧诚帮帮PaaS”可以支持超千万用户平台的智能客服及单月超过150万笔交易的智能信贷过程管理服务。

  获客的“用钱宝”、智能风控引擎I.C.E.以及“慧诚帮帮PaaS”组成了智融集团的助贷模式。

智融集团的助贷模式图

  尽管在助贷领域已经有不少企业,但能依托人工智能风控核心搭建起一套体系的企业,目前并不多见。市场也给了智融集团一个可喜的回应:2016年初,其开始进入盈利期,目前已经形成稳定收入。

编辑: admin

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