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这年头干什么都加个「智能」,借钱也能「智能借钱」

图片:Yestone.com 版权图片库

如何用通俗易懂的方式解释「智能信贷」?

端茶倒水的程序员,京东金融/风险管理部/程序员兼猎头

智能是个非常好的词,因为足够普适,什么都可以跟这个词组合。比如智能马桶、智能汽车、智能笔记本、智能手表,当然还包括智能信贷。让我们这帮做依靠技术手段做风控的人着实傲娇了一把,感谢哪些会起名字的人们,我等屌丝高大上了一回。

不考虑吹牛的需求,目前行业中宣传智能信贷概念的公司,普遍向着用数据、算法、系统取代信贷业务中人工的部分的目标前进,持续的投入技术研发围绕数据技术不断提升信贷业务的自动化程度、精细化程度、个性化程度。通过数据、算法、系统相互促进,在整体业务流程中实现更丰富的数据采集点、实现更有节奏的风险管理、实现更优质的用户体验。比如我们采集了大量的用户行为数据,在数据脱敏的情况下使用 RNN 实现类似于围棋 AI 中的价值网络来判断用户整体的行为序列所可能产生的结果,来区分正常用户与非正常用户,保护正常用户的金融安全,从技术上讲我们团队产生了高昂的电费 - -!

之所以行业会朝这个方向前进,其内因在于业务本身就非常适合技术在其中发挥作用。信贷行业是数据驱动的,整个业务周期会采集大量数据,并产生大量新的数据。信贷行业是低门槛的,只要你有钱有技术一个人都可以做,比如高利贷。信贷行业是流动性强的,因为交易的载体是现金啊。

外因在于整个世界都在慢慢的变成技术驱动的。随着互联网行业的兴起,近 10 年来人类生产数据的量超过了人类历史的总和,海量的数据催生软件、硬件、算法的性能不断突破上线,便利的数据采集方式、廉价的计算环境、丰富的开源软件支撑着技术能力高速增值。而“On line”的形式使得国家与国家之间的界限变得模糊,知识的获取变得从未如此方便,为金融技术的进化提供了丰富的知识获取渠道与大量的技术从业者,具有高度流动性的金融业务在“On line”的环境下也导致各家机构间的业务壁垒变得更加模糊。最后加上大量资本的涌入,为科技的发展增加加足了燃料,只要创业者的故事能够支撑足够的投资回报率,就可以获得 10 年前想象不到的庞大资金,帮助建立技术、运营、产品红利,最终创业者们又会反馈给资本高额的汇报,然后再次发生资本对于新的故事的支持。

这些原因使得信贷的业务的竞争从未像今天这样有趣,从技术上讲你所具有的技术别人一样能够具有,从客户上讲你所能碰触的客户别人也一样能够碰触,从资金上我是穷鬼不适合讲这个问题。于是每家机构都在围绕场景通过技术、运营、产品手段共同构建系统性的竞争优势。所以现在行业中的一些大神们提出,风险管理不是一门技术而是一门艺术。因为其需要紧密的链接信贷业务中每一个环节,包括客户挖掘、信贷评估、风险量化、运营管理,不良资产管理、宏观政策以及市场风险、技术研发以及吹牛,从根本上决定一家信贷机构场景的丰富度、价格优势、产品体验、业绩达成情况与合规,而各家的手段又千姿百态。比如:

1、 某农村信贷机构,派人跑去猪圈里属猪。来达到量化农民资产情况的目的。

2、 某消费金融公司,通过住店销售人员采集贷款客户是否光头、是否纹身以及用户在 APP 上填写申请表单的每一个动作,结合自身算法进行欺诈管控和风险定价。

3、 众多金融公司都鼓吹知识图谱技术,实际上就是把客户的关系性数据进行关联分析,然后发现异常点。(吐槽:这特么跟知识图谱最大的关系就是数据结构类似吧?)

4、 某大型电商公司,结合自身丰富的场景以及海量的用户数据,实现整体风控闭环。

5、 比如有些信贷机构新产品发布时盲目放贷然后死掉了,比如有些机构引入了灰度发布、灰度测试的机制把新产品发布机制拉长到数月甚至一年,但却稳扎稳打的逐步壮大。

6、 比如我们团队,数据多到看不过来,通过穷尽方式程序化提取特征,然后直接靠深度学习算法跑数据。

最后,风险管理是个严肃的系统性的问题。作为技术人员我更感兴趣如何创造新的技术高度、如何写篇高质量的 Paper,但作为风险从业人员我们深刻的理解不论是洋枪大炮深度学习,还是大刀长矛肉眼雷达,智能不是目的,赚钱才是硬道理。

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