智慧的风控会学习.pdf

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1、048CIO·商业科技/BIZITECH智慧的风控会学习智融集团通过人工智能的方式来做在线贷款的风控，它想做互联网金融圈的“最强大脑”。董莉/文“这是人工智能的黄金时代，其最好的应用马可波罗等互联网公司。2013年，看到机会的领域之一是金融，因为金融是唯一纯数字和钱的焦可创立贷小秘，主打结构化的贷款数据库及智领域。”创新工场创始人兼CEO李开复认为，人能化推荐引擎。工智能在中国爆发的第一个且最大的领域一定是统计数据显示，美国家庭87%的平均负债金融。率，而这个数字在中国只有40%。另外，中国有去年以来，他不止一次提及，未来的投资机85%的人

2、群无法享受目前传统金融机构提供的会将集中在人工智能领域，而金融业可能会最先金融服务。被人工智能化。对于人工智能的看好，让李开复创立贷小秘的初衷是，贷款用户与银行之间所带领的创新工场投资了不少这个领域的创新公存在着巨大的信息不对称，想通过搜索与推荐引司，智融集团就是其中之一。擎机制，把银行产品和用户结构化，以提高双方在今年2月的一次关于人工智能话题的公开的信息匹配程度。但是，在业务开展将近一年半演讲中，李开复就将智融作为人工智能在金融方后，焦可发现产品表现并未达到预期，在将借款面尝试的案例。这家公司将人工智能应用到小额、用户推荐给传统金融机构的

3、过程中转化率极低，短期借贷的领域，它并不负责用户的放款，而是各机构产品并没有明显的差异化，导致信贷服务与传统金融机构合作，由后者提供贷款，智融扮同质化。演的角色是通过人工智能的方法对目标客户进行贷小秘触礁让焦可着实思考了很多，他发现信用评估。自己对于市场的认知存在偏差：“业务无法继续在智融集团CEO焦可看来，对于小额分散、的原因在于国内传统金融机构无法给这些用户提高频、标准化程度较高的金融业务，人工智能有供相应的金融服务，本质上说是供需不对称，而着天然优势。首先，机器可以处理海量数据，能不是我们原来想的信息不对称。”大大提高服务效率；其次，机

4、器学习速度极快，在想清楚症结根源之后，焦可选择放弃继以人工智能为核心的模型可以实现高频次的优化续贷小秘，进行业务转型。2015年7月用钱宝迭代；再次，机器在反欺诈方面优势明显，大大提高了系统的安全性。弱特征的强表现焦可在智融集团CEO焦可看来，对于小额分散、高频、标准化程度较高的金融业务，人工智能有着天焦可曾就职于创立初期的百度，主管搜索类然优势产品的市场与运营工作，后相继就职于赶集网、2017/04/20总第458期2017/04/20总第458期049050CIO·商业科技/BIZITECH（现为智融集团旗下产品线）上线，将人工智能考标准

5、，申请贷款时电池电量低的人要比电量高的风控解决方案应用于金融领域，为用户提供的人逾期率更高；再有，有的人通话行为体现出小额短期借款的智融应势而生。在用钱宝上，非常强的单向性，经常单向播出很多电话，却很用户可以借贷的金额最低500元，最高5000少接到来电，这样的用户逾期率比有来有往通话元，而借款期限最低7天，最高30天。模式的用户要略高。“这是老司机办不到的，即传统金融机构是以人的经验作为风控判断，使他能够想到这一点他也很难做定性定量的判或者依靠某一项核心技术实现身份认证。而当一断。”焦可说，目前智融已成功挖掘1200多个套风控流程特别依赖某

6、一项技术或某一个经验维度的有效弱特征数据。的时候，很容易引起特定情况的攻击和欺诈。锁基于人工智能的分析技术，智融的目标用户定人工智能是因为焦可和团队相信，解决市场供锁定在以刚刚步入社会、消费没有计划性、经济需不对称的根本方法，在于具有技术变革意义的收入不高的年轻人。同时，在发展方向上明确“不新金融技术。做理财、不做学生群体、不做地推、不做展期”在焦可看来，国内金融机构之所以会出现的几个原则，把业务中心放在利用人工智能技术，供需不对称，很大程度跟银行的风控逻辑有关。从海量数据中挖掘出有效的弱特征。传统上，银行风控主要是依据一些强特征数据，比如不

7、动产证明、工资流水、社保证明等。那些数据反哺模型刚步入职场的月光族、工作地点不固定的蓝领工人、服务人员和刚毕业的大学生等人群，在风控一般情况下，贷款平台公布数据都会着重数据上的表现不具备这些强特征变量。放款额度，但焦可认为，能体现金融科技技术与银行不同的是，在贷前风控环节，智融的能力的参考指标不是贷款交易的金额，而在于交人工智能风控引擎注重的则是弱特征。焦可认为，易的笔数。“贷款笔数一方面体现出一个企业服弱特征和强特征的区别就在于，强特征是非0即务和影响到的人数，另一方面，通过大量样本的1的；而单独的某一项弱特征，对于用户的信用产生和挖掘，实

8、现人工智能风控的进一步完善。”评估和逾期率，没有绝对性的指导意义，需要焦可说。很多弱特征在一起，才能对用户进行准确的评估。智融集团CTO齐鹏也透露，用钱宝在服务传统