當(dāng)傳統(tǒng)金融遇上人工智能，快牛金科如何為行業(yè)賦能？

　　忽如一夜春風(fēng)來，千樹萬樹梨花開。

　　金融科技的浪潮似乎一夜之間席卷大江南北。這個(gè)起源于美國(guó)硅谷的概念，意指隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、智能化等技術(shù)的發(fā)展，與金融日益深度結(jié)合的產(chǎn)物。

　　根據(jù)埃森哲數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)金融科技行業(yè)2016年的融資總額達(dá)到了創(chuàng)紀(jì)錄的100億美元，首次超過美國(guó)，占全球金融科技投資的43%。除了市場(chǎng)投融資規(guī)模，中國(guó)金融科技企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)、人工智能等新興科技表示出強(qiáng)烈的興趣，普華永道調(diào)查顯示，中國(guó)企業(yè)甚至愿意將接近三分之一的資源分配到金融科技相關(guān)的項(xiàng)目中，該比例高出全球的一倍以上。

　　為什么市場(chǎng)對(duì)金融科技如此感興趣？

　　作為高度理性的行業(yè)，金融從業(yè)人員從事金融活動(dòng)時(shí)，需要通過理性的判斷進(jìn)行決策，才能盡可能在收益與風(fēng)險(xiǎn)之間取得最優(yōu)解。在金融科技中，最具代表性的人工智能所基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)、智能分析和最終的智能決策，無一不呈現(xiàn)出“健康理性”的形象。

　　從歷史上看，人工智能在智能領(lǐng)域最早的應(yīng)用在智能投顧領(lǐng)域。作為全球知名的量化投資基金，著名數(shù)學(xué)家西蒙斯成立的大獎(jiǎng)?wù)禄鸩捎糜?jì)算機(jī)替代金融分析師的大部分工作。通過數(shù)學(xué)模型捕捉市場(chǎng)機(jī)會(huì)，由電腦做出交易決策，是西蒙斯這位超級(jí)投資者成功的秘訣。

　　李開復(fù)曾表示，人工智能會(huì)首先落地在“數(shù)據(jù)最大、最快能產(chǎn)生價(jià)值的領(lǐng)域”?？梢哉f，金融是人工智能天然的最佳應(yīng)用場(chǎng)景之一。與建立在龐雜數(shù)據(jù)之上的量化投資相比，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的金融消費(fèi)者聚集的高度碎片化的需求規(guī)模更加龐大，獲取成本更加低廉。更重要的是，大數(shù)據(jù)方法的廣泛應(yīng)用，正改變傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的關(guān)系。

　　在以往，銀行是“二八”商業(yè)法則的忠實(shí)擁躉，高凈值客戶成為其經(jīng)營(yíng)重心，而極度分散的“長(zhǎng)尾”用戶群體因其高昂的信息處理成本一直被忽視。盡管以銀行為代表的傳統(tǒng)持牌機(jī)構(gòu)擁有來源多元化的資金、強(qiáng)大的客戶資源，但其依賴貸利差的模式已難以為繼。而玩轉(zhuǎn)數(shù)字世界的這一代人已經(jīng)提供了成熟消費(fèi)市場(chǎng)與承載于互聯(lián)網(wǎng)媒介上的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)金融“輕型化”入局新金融體系有了絕佳的契機(jī)。

　　中國(guó)有8億經(jīng)濟(jì)活躍人口，有央行征信記錄人群僅3億，尚有5億人未被覆蓋到，信貸線上化率僅6%。面對(duì)金融需求多樣化、征信空白的年輕化互聯(lián)網(wǎng)“原住民”，傳統(tǒng)金融刀耕火種一對(duì)一的授信方法在速度與效率上與現(xiàn)有的市場(chǎng)需求完全脫節(jié)。

　　此時(shí)，為銀行等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)提供金融科技服務(wù)的人工智能科技企業(yè)應(yīng)運(yùn)而生?？炫＝鹂谱鳛槠渲新N楚，利用人工智能技術(shù)為合作的金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行用戶需求和風(fēng)險(xiǎn)的定位劃分，幫助合作的金融機(jī)構(gòu)更加全面、透徹的去了解用戶風(fēng)險(xiǎn)及偏好，從而針對(duì)不同的用戶做出不同的授信決策。

　　具體來說，就是運(yùn)用人工智能底層的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在數(shù)據(jù)嚴(yán)格加密和安全使用的前提下，于BATJ等互聯(lián)網(wǎng)巨頭龐大的底層數(shù)據(jù)庫(kù)中直接建模，對(duì)用戶在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中產(chǎn)生的的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行加工，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)施特征工程提煉，最后通過決策樹體系、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)和邏輯回歸等幾種不同建模方式進(jìn)行建模，從上千個(gè)看似毫不相關(guān)的數(shù)據(jù)信息中找出信用關(guān)聯(lián)關(guān)系，最終構(gòu)建清晰而完整的用戶信用畫像。通過對(duì)數(shù)據(jù)的清洗、解構(gòu)、分析和解讀，最終能夠幫助傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行大量的資金下沉和服務(wù)下沉，以此服務(wù)中國(guó)更為廣闊的信貸人群。

　　不難看出，數(shù)據(jù)處理過程和模型的快速迭代要求較高的技術(shù)水平，而大量數(shù)據(jù)信息則是建模分析的前提所在。

　　對(duì)數(shù)據(jù)的期待沒有極限

　　在金融行業(yè)，數(shù)據(jù)的需求永遠(yuǎn)大于供給。

　　當(dāng)前，傳統(tǒng)金融把消費(fèi)者視線從市場(chǎng)供給一方移向需求一方，開始補(bǔ)充實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)下的“規(guī)模性”增長(zhǎng)。這種長(zhǎng)尾新生產(chǎn)方式以技術(shù)為主要?jiǎng)恿Γ詳?shù)據(jù)為基底。數(shù)據(jù)表現(xiàn)出來的風(fēng)控能力和運(yùn)維成本為傳統(tǒng)金融的創(chuàng)新帶來了更多可能性。

　　2017年初，快牛金科獲得京東金融B+輪戰(zhàn)略投資，在用戶、風(fēng)控、流量等優(yōu)勢(shì)資源上進(jìn)行深度合作。京東金融CEO陳生強(qiáng)認(rèn)為金融科技公司應(yīng)該定義成：遵從金融本質(zhì)，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以技術(shù)為手段，為金融行業(yè)服務(wù)，從而幫助金融行業(yè)提升效率、降低成本。這與快牛金科的想法如出一轍。

　　目前，快牛金科已與國(guó)內(nèi)百余家數(shù)據(jù)服務(wù)商達(dá)成合作，在商業(yè)化之前，就與BATJ四大互聯(lián)網(wǎng)巨頭、第三方支付公司、中國(guó)聯(lián)通等底層數(shù)據(jù)源的企業(yè)達(dá)成數(shù)據(jù)合作，擁有包含搜索、消費(fèi)、電商、閱讀、出行、社交、生活等在內(nèi)的等在內(nèi)的上千個(gè)維度與數(shù)據(jù)標(biāo)簽的信息數(shù)據(jù)。同時(shí)，快牛金科也受邀成為多家頂級(jí)機(jī)構(gòu)的聯(lián)合建模實(shí)驗(yàn)室成員。

　　快牛金科CEO倪抒音認(rèn)為，算法的能力終將被數(shù)據(jù)及場(chǎng)景驗(yàn)證的能力所超越，只有數(shù)據(jù)的積累和沉淀才會(huì)隨著時(shí)間而產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度，最終形成最為核心的競(jìng)爭(zhēng)力。

　　互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，每一個(gè)人遺留在網(wǎng)絡(luò)之上的各項(xiàng)活動(dòng)，都可以沉淀為被算法識(shí)別分析的大數(shù)據(jù)。而這些個(gè)人的生活及經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中數(shù)據(jù)的積累為獲得征信的打分和記錄創(chuàng)造了有利條件，打通“數(shù)據(jù)孤島”，形成可被金融所用的“評(píng)分模型”成為關(guān)鍵。

　　“為銀行等金融機(jī)構(gòu)賦能，提供技術(shù)輸出是今年快牛金科的主要業(yè)務(wù)之一。”快牛金科聯(lián)合創(chuàng)始人陳松近期透露說，現(xiàn)在的模型經(jīng)過近幾年大量業(yè)務(wù)的驗(yàn)證并且不斷升級(jí)，已經(jīng)能以比較成熟的商業(yè)模式與其他機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作。

　　在自有數(shù)據(jù)積累的基礎(chǔ)上，集合合作伙伴的大數(shù)據(jù)，快牛金科對(duì)用戶的信用風(fēng)險(xiǎn)全面刻畫，可以直接作為輔助風(fēng)控決策的重要特征輸入。通過自主研發(fā)的“元方智能云風(fēng)控系統(tǒng)”，充分挖掘稀疏高維、低飽和、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的價(jià)值，以監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式有效捕捉這些數(shù)據(jù)的隱含信息，實(shí)現(xiàn)分場(chǎng)景、分客群的模型風(fēng)險(xiǎn)判別，利用復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型將弱數(shù)據(jù)與違約概率掛鉤。結(jié)合海量數(shù)據(jù)和自有數(shù)據(jù)積累，提煉出2000+維度的場(chǎng)景化金融屬性特征變量，短短幾秒即可對(duì)用戶進(jìn)行身份識(shí)別、授信評(píng)估和信用風(fēng)險(xiǎn)全面刻畫，可以有效解決傳統(tǒng)金融信息不對(duì)稱、風(fēng)控審核效率低及獲客成本高等難題。

　　與其說技術(shù)人員不斷探索和研究的是浩如煙海的金融數(shù)據(jù)，不如說是瞬息萬變的市場(chǎng)需求和日趨復(fù)雜的金融結(jié)構(gòu)。

　　成功的秘訣：技術(shù)與人才

　　無論多么復(fù)雜的模型，都需要人去設(shè)計(jì)、編程、維護(hù)和控制。模型的快速迭代，策略的隨機(jī)應(yīng)變，市場(chǎng)的精準(zhǔn)把控，都以人為主體。

　　快牛金科核心高管都是來自于BAT巨頭、權(quán)威金融機(jī)構(gòu)和大型律師事務(wù)所的“老司機(jī)”。其技術(shù)團(tuán)隊(duì)由騰訊科學(xué)家級(jí)研發(fā)專家團(tuán)隊(duì)組建，擁有十年以上互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研發(fā)、海量大數(shù)據(jù)運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)，在后臺(tái)架構(gòu)、數(shù)據(jù)建模、前端開發(fā)等領(lǐng)域擁有高深造詣。迄今為止，快牛金科依然保持著60%以上都是技術(shù)人員的團(tuán)隊(duì)架構(gòu)。

　　今年3月，中華人民共和國(guó)工業(yè)和信息化部主管、中國(guó)電子商務(wù)協(xié)會(huì)互聯(lián)網(wǎng)金融研究院聯(lián)合中國(guó)電子商務(wù)協(xié)會(huì)金融科技研究院聯(lián)合發(fā)布了“第五期中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)軍企業(yè)百?gòu)?qiáng)榜”。其中，快牛金科以11.47的技術(shù)指數(shù)位列金融科技企業(yè)全國(guó)第5，僅次于螞蟻金服、騰訊金融、百度金融和京東金融四巨頭。

　　一直以來，快牛金科將技術(shù)視為公司發(fā)展的重要戰(zhàn)略，時(shí)刻關(guān)注前沿技術(shù)與行業(yè)動(dòng)向，并且對(duì)行業(yè)科技人才的培養(yǎng)和成長(zhǎng)非常重視。今年1月，快牛金科建模專家受邀出席由上海交通大學(xué)高級(jí)金融學(xué)院(高金/SAIF)舉辦的“CreditRiskModelforIndividualLoan”(個(gè)人信貸信用風(fēng)險(xiǎn)模型)項(xiàng)目中期報(bào)告技術(shù)點(diǎn)評(píng)，將企業(yè)自身成功經(jīng)驗(yàn)和優(yōu)秀學(xué)子們進(jìn)行分享。

　　積極促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作，和高校、研究院及業(yè)界知名專家教授進(jìn)行溝通交流，探討金融科技與人工智能助力金融產(chǎn)業(yè)升級(jí)、服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，是快牛金科一直以來孜孜以求的理念。在2017年，快牛金科以銀行與金融科技融合發(fā)展為主要議題，分別與上海交通大學(xué)高級(jí)金融學(xué)院、清華五道口金融學(xué)院、上海財(cái)經(jīng)大學(xué)等高校和研究院舉辦的多個(gè)閉門研討會(huì)，吸引了海內(nèi)外資深專家和優(yōu)秀學(xué)子的熱情參與。

　　對(duì)于此類以“科技基因”為標(biāo)簽的企業(yè)來說，技術(shù)本身的快速迭代要實(shí)時(shí)迎合用戶的需求。高創(chuàng)新給予金融科技公司在戰(zhàn)略選擇、組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)發(fā)展上個(gè)更多的靈活度，同時(shí)也為互聯(lián)網(wǎng)公司燙下“不創(chuàng)新則死”的烙印，必須將各種前沿技術(shù)與理念拿到金融領(lǐng)域去試驗(yàn)、試錯(cuò)、快速迭代產(chǎn)品，這已經(jīng)超越了傳統(tǒng)金融語義下的金融市場(chǎng)與產(chǎn)品層面的“金融創(chuàng)新”。

　　與之帶來的金融服務(wù)渠道虛擬化、金融服務(wù)個(gè)性化、經(jīng)營(yíng)模式生態(tài)化、決策數(shù)據(jù)智能化，都宣告著金融科技時(shí)代的真正到來。

　　轉(zhuǎn)自：消費(fèi)日?qǐng)?bào)

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