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云计算

金融产业升级:AI、大数据、云计算带来新机遇

文字:[大][中][小] 2019-07-22 17:29     浏览次数:    

  据易观发布的《2019中国金融科技专题分析》显示,2018年中国金融科技市场规模达到115万亿元,2020年将超过157万亿元。

  经过多年发展的金融科技行业,不仅诞生出了众多互联网金融企业,也推进了传统金融行业的不断变革。在这其中,演化出了移动支付、互联网银行、智能投顾等业态。

  金融体系中的科技因素,也在发生着变化。从原先传统IT软硬件辅助金融、提升效率,到如今大数据、云计算、人工智能等新兴科技赋能金融,创造出了各类全新业务生态。

  科技对于金融的价值,逐渐从辅助地位上升至影响未来发展的关键因素。但不可否认的是,新兴技术具有生命周期,而且必然受到强监管,这对金融科技企业来说,既要在监管下稳步进行,也要不断结合新技术,做好风险防范。

  2019年科创板的落地,也为金融科技企业开辟了一条新的上市路径。“科创板是‘改革试验田’,我们相信国家的改革决心与力度,也相信未来金融科技企业能够成为用科技赋能实体经济的先锋。”拍拍贷副总裁陈磊说。

  当行业趋于稳定,一切都将回归本质。如何将新兴技术落地,赋能金融?同时在技术不断更迭的状况下,金融科技企业将如何自我迭代,紧跟趋势?科创板对于金融科技企业又有哪些实际意义?

  在本月锌财经金融科技主题月的第一场分享活动上,锌财经创始人潘越飞邀请了拍拍贷副总裁陈磊对上述问题作出解答。

  拍拍贷成立于2007年,自创立以来,在金融科技和智慧金融领域持续投入,研发了依托集大数据、云计算和人工智能等为一体的“魔镜”大数据风控系统,借助12年积累的海量数据,从上千个维度对超过1400万借款人进行综合风险评估,能够更好地预测借款逾期率,从而严格控制借款风险。截至2019年3月底,拍拍贷的累计注册用户超过9386万人。

  面对大数据、云计算、人工智能等新兴技术,金融科技企业如何应用到具体服务场景中?对用户来说,能感知到哪些变化呢?

  ABCD(AI/Blockchain/Cloud computing/Big Data)技术围绕数据的获取、存储、计算、挖掘和决策服务,金融科技企业使用这些技术来实现基于数据的业务服务,例如拍拍贷AI技术帮助用户自动识别卡证信息、帮助风控系统提取关键特征,大数据技术帮助实现了决策流程的自动化和高速化。

  从用户来看,技术的应用使得金融服务能够渗透到更广泛的群体,用户需求也被更好的洞察,服务更加便利化、及时化、个性化和智能化,用户获取金融服务的效率得到提升,用户和金融科技企业的距离被拉近。

  从贷前获客、反欺诈到贷中审核再到贷后催收,拍拍贷搭建了一套怎样的全流程体系?技术在其中起到了哪些作用?

  目前,拍拍贷的科技能力已经覆盖了借贷业务流程中完整的贷前、贷中、贷后三个环节。在贷前有AI加持的精准获客、狗万合作伙伴狼队。智能反欺诈、全自动化审核;在贷中有智能风控系统、智能质检;在贷后有贷后模型体系、智能催收,此外还有智能客服等。技术在业务全流程的应用覆盖了用户的整个生命周期,在其中主要解决了性能和效率两大问题。

  在具体业务中,技术有时辅助人工,有时则可以起到部分或完全替代人工的作用。

  以客服机器人为例,拍拍贷研发了基于自然语言处理和深度学习的智能客服机器人,其所采用的LSTM+Hierarchical Attention模型,效果比SVM模型提高约30%,在验证集上准确率95%,能够有效查别用户情绪,智能搜索知识图谱,在多轮对话中高效解答客户疑问。

  风控的本质是风险和收益的平衡,背后的关键是对金融产品与用户匹配的风险评估,给出合适的额度和定价。

  拍拍贷在复杂数据的使用,特别是多模态和时序数据挖掘上采用了深度学习来实现特征的自动提取;在模型算法上引入了集成学习和迁移学习,来充分利用弱数据和其他场景数据,同时自研的AutoML也帮助模型的快速开发和上线,在线学习的使用使得模型上线后能够自动迭代演进,对抗衰减。

  风控技术的应用有一个从基础架构、到算法再到领域能力的延伸。在基础架构层面,拍拍贷注重大数据平台的建设,从离线的到在线的,从批处理到流式计算,使得风控流程的字段、规则以及工作流得到精准实现和高性能服务。

  举个例子,在贷前风控中,拍拍贷的“明镜”智能反欺诈系统和“魔镜”大数据风控系统高效运行,可以通过可视化关系网络精准识别欺诈风险,并在1分钟内自动完成信用和审批决策。

  贷后催收是风控流程中很重要的一环,而过去的催收都是以人工为主,在拍拍贷应用了智能催收技术后,我们可以做到:帮助催收人员快速筛选有意向还款的用户,提高催收效率;针对高风险用户,在还款日临近前提醒,降低入催率;逾期天数在10天内的案件,直接移交给机器人进行催收。以实际产出来看,拍拍贷智能催收机器人已经成功回收了数亿元逾期款项,催收逾期天数在3天内的案件时,机器人的回款率能实现人工的90%以上。

  金融科技领域往往是黑产滋生地带,拍拍贷如何鉴别并剔除黑产组织?这其中运用到了哪些技术,具体是如何操作的呢?

  黑产会给企业带来欺诈风险,拍拍贷将欺诈风险分为第一方欺诈、第三方欺诈和团伙欺诈。

  传统的反欺诈方式依赖人工专家经验的总结,效率很低,而拍拍贷自主研发了“明镜”智能反欺诈系统,拥有可视化的关系网络,最多可拓展6层(不仅包含人和人,还包含人和设备),我们利用复杂网络技术建模,通过模型预测出哪些人可能是欺诈团伙,随后再人工跟进,确认他们是否是欺诈,最终实现了反欺诈的全覆盖,而且策略模型可以自动迭代。

  在“明镜”投入使用后,拍拍贷反欺诈团队的调查效能提高了70%。其主要应用了AI相关的技术,如复杂网络的识别和挖掘等。

  您认为,目前金融科技行业的竞争态势是怎样的?是否已经形成巨头效应?互联网巨头进入后,将会对行业带来哪些影响?

  金融科技行业还处在快速成长阶段,目前参与的玩家比较多,背景也各不相同,企业相互之间既有竞争也有合作,暂时没有观察到非常明显的巨头效应,但随着行业的发展马太效应会逐渐显现。

  巨头的进入说明行业受到了重视,会进一步刺激市场的发展,目前普遍认为中国互联网的下一个风口在B端,互联网巨头纷纷进入之后,可见其会凭借自身在流量、平台、品牌等方面的优势,对一些中小型金融科技企业产生冲击,但对于具备核心竞争力、在垂直行业中持续深耕的企业不会产生较大的影响,甚至还会产生一些合作,共同促进行业的发展。

  金融科技企业建立护城河,其实就是金融和科技两个方面,金融是指对金融业务的理解和经验,科技是指技术落地的能力,特别是技术赋能甚至是驱动业务的能力。

  比如运用知识图谱进行反欺诈,很多团伙、中介实际上是很大规模的一张网,需要从很多层关系中把坏人找出来,这里面有几个挑战:一个是数据量要很大;第二个是需要有标签;第三是需要有很强的工程能力,最后是需要很强的复杂网络算法技术。

  在一般传统数据库里,数据量不大的话,可能勉强可以看两层,但要同时看到三层五层,而且是大面积的、每个节点都算一遍的话,是搞不定的,所以是要有很强的工程能力。如果用开源图数据库,数据量到千万级就会崩掉。因此实际上真正的图数据库技术壁垒是很高的。

  拍拍贷的竞争优势在于服务用户积累下来的经验和能力,这个能力说白了就是基于数据的信贷业务能力,覆盖了整个信贷周期,从流量,风控到运营。

  拍拍贷从2007年成立至今已经稳健运营了12年,过程中积累的大量业务经验和数据能够帮助我们知道怎样更好地服务更多的用户,而大数据和人工智能技术,以及之上承载的业务平台具有高扩展性,保障了我们支撑优秀客户体验的能力。我们形成了技术支撑业务,业务帮助提炼更好技术的正向循环。

  另外,拍拍贷从成立之初就拥抱监管,面向合规,有着强烈的社会责任感,积极推动参与社会征信体系的建立,相继加入到中互金和百行的征信数据统筹体系中。

  科创板的设立具有重大的意义,其核心在于深化金融改革开放、推动科技创新,体现了金融对实体经济的支持、对高质量发展的支持,作为企业也更容易在税收减免、信贷支持、地方政府配套服务等方面获得支持,有极具吸引力的政策与制度优势。

  对于国内金融科技企业来说,科创板的实际作用可能不会那么快地体现出来,但随着制度的进一步开放与市场的成熟,预计未来科创板也有机会成为助力国内金融科技企业发展的通道,特别是AI、芯片相关行业应该有机会。

  目前科创板受理企业暂未出现金融科技企业,您认为是哪些原因导致这一情况?今后金融科技企业,将会在科创板扮演怎样的角色?

  关于科创板受理企业暂未出现金融科技企业一事,根据市场上的分析,主要原因是相关文件细则明确的六大典型行业中,暂未包括金融科技领域。而且偏向金融类的行业都会涉及到监管,目前的行业在规范化进程中还面临着一些不确定性。

  对于金融科技企业来说,当前更重要的是合规发展、巩固自身实力,增强2B技术输出能力等。科创板是“改革试验田”,我们相信国家的改革决心与力度,也相信未来金融科技企业能够成为用科技赋能实体经济的先锋。

  金融科技2B输出正成为行业热点,目前金融科技企业和各类金融机构都可以在哪些领域优势互补,拍拍贷有什么动作?

  科技的快速发展,不仅改变了各类金融机构营销和获客等前端业务,也在驱动中后台的变革。金融科技企业和各类金融机构的合作,可以为运营效率提升、提升客户体验及产品与服务创新等方面带来价值,帮助传统金融机构数字化转型和精细化管理。

  目前拍拍贷已与数十家各类金融机构建立了相关合作,对外输出金融科技,合作模式既有贷前、贷中、贷后的风控能力定向输出,也有BOT模式的全链条合作,协助其通过大数据、人工智能等先进技术完成业务升级,进而提高效率、降低成本,最终目的是共同推进普惠金融发展。

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