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品钛2019中国金融创新论坛“十佳智能风控创新奖”

www.sytfyd.com2019-08-03
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钛金首席科学家应邀参加2019年中国金融创新论坛,并参加“风控管理与创新”圆桌论坛。论坛发言人和嘉宾包括中国银行业监督管理委员会前副主席蔡伟生,CFT50首席经济师杨涛,中国信托行业协会会长姚江涛,中国工商银行,中国建设银行,银行等100多家银行中国农业银行。代表金融机构。 Titanium凭借其SaaS +服务系统荣获“十大智能风险控制创新奖”。

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(2019年中国金融创新论坛)

以下是Titanium角色的记录:

|沙子中的黄金与金山Litaosha

我曾经在Capital One研究风险控制和欺诈,也做过生意。在传统意义上,信贷通常分为贷前,贷款和贷后,风险控制集中在贷款之前。只有当用户申请信用时,才会启动风险控制。我认为风险控制应该定义为“贷款时间”。 “风控制。真正有效的方法应该贯穿整个过程,将风险控制扩展到最先进的营销访问者和流量门户。

Titanium的商业模式从此开始。 Titanium团队不仅提供建模服务,而且风控模型带来的数据决策辅助实用程序只是一个方面。另一方面,钛的银行客户也特别感兴趣。这是Titanium为金融机构带来的质量场景和流程。

Titanium的SaaS +业务系统,“SaaS”是一个软件系统,“+”是一个增值服务。 Titanium的一端是一家金融机构,它连接着数百个商业场景。一方面,它可以帮助许多商业伙伴创建金融创新产品。另一方面,它也允许金融机构在开放银行的过程中加速现场布局。在支持下,为金融机构开发更多的金融能源。这里有数百家商业机构,包括携程,在线电子商务,唯品会等在线旅游平台,以及中国电信和中国移动等运营商,包括银联和拉卡拉。如聚合支付平台,百旺等财税平台等。

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(Titanium SaaS +服务系统)

我们如何帮助金融机构找到一个好用户?这个过程在很大程度上决定了风险。

在砾石中找到黄金非常困难。这样做并非不可能,但商业连续性不够好。你如何把这个过程变成金山的沙尘暴?它是通过风控前沿。将风险控制置于营销方面,从获得客户或甚至在获得客户之前,用户可能尚未申请业务,并且您已经对他进行了风险控制和分层。

等产品。但从他们自己的电子商务性质来看,他们并不擅长金融。 Titanium可以帮助他们在这个过程中完成一个链接,连接一个金融机构,最后打开白卡业务。 Titanium的团队在增加业务场景,用户筛选和模型迭代的整个过程中获得了足够的实践经验。

在那之后,越来越多的金融机构开始看到现场的力量。 数据模型和现场流量,这两项服务在与业务场景相结合时也爆发了新能源,进一步为C端客户提供了更多便利。高效的金融服务。

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(田缇首席科学家任然)

|数据“蓝领”多年来在数十个场景中得到了完善,实践也很完美。

我主要负责数据模型。很多人认为机器学习是一件非常高级的事情,但实际上,实际操作过程是相当“蓝领”的。

我一直很喜欢模特团队和厨师研发配方一样。不同的业务场景具有高参考值数据和干扰决策制定的信息。如何选择变量和使用变量非常重要。这就像每天去市场寻找食物,寻找数据来源,有什么样的食物,这是好的,哪些不好;如果你买它,它是小炒或焖。我们在搜索中做了很多事情,在选择,处理中,这些看似“蓝领”的工作其实非常重要。甚至可以说算法训练模型实际上只是最后10-20%的工作,超过80%的工作是做变量处理,有时候做了很多工作,但是在模型的最后但是看不到效果,但在经过反复试验后,你可以继续这样做以显示价值。

几年前,当我们为金融机构进行反欺诈和在线流程优化时,就有一个例子。我们非常惊讶地发现一些信用申请人已经离开了手机,但回调是空的。理论上,每个用户申请时手机号码都是正常使用,并且运营商也会对其进行验证。但是,为什么金融机构在回电话时说它变成空号呢?我们后来发现原因非常有趣。许多客户都是“老手”,多次申请贷款。他打开了一个功能:非联系人拒绝或自动转移到空号码。在申请阶段,他可以收到验证短信完成申请,但是当金融机构回电时,由于金融机构的电话不在他们的地址簿中,它将自动转移到假号码,例如电话。他的手机在互联网上有记录,有通话,有短信,而且每个月也正常消费。用户似乎“没问题”,很难从传统级别检查。

我们如何识别它们并且伤害大量普通客户是好的?基于此我们做了很多扩展,我们后来发现这些用户有一个功能:他的号码不是他通常的号码,他用这个号码只申请贷款,注册各种平台,接收验证码,但他很少使用它打电话。仅谈话时间的变量无法找到这样的人群,因为一些普通客户很少打电话。我们当时做了很多测试,最后找到了一个非常有用的变量:除以他发送的文本数量。通话的分钟数,这个比例非常有效。如果比率非常高,则意味着他用于拨打电话的频率远低于他的短信。这不正常。

实际上,没有解决这些任务的原则或技术,也不是说算法是先进的,它可以解决所有的难题,最终必须有业务场景业务支持。

事实上,回到本质上,建模往往是一个非常重复和无聊的工作,但我们必须这样做,因为没有这些东西的捷径,长期积累将成为其他人无法超越的门槛。市场上有如此多的数据来源,就像蔬菜市场的菜肴一样。每个人都购买并购买它们。但是如何在这个数据源系统中做得更详细,模型效果更好,我们必须依靠我们多年的实战经验来自几十个场景。

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(“智能风险控制:管理与创新”圆桌论坛)

|技术不是万能的,风险控制必须与业务相结合

在智能信贷时代,我们不能单独看待业务,我们不能只关注风险控制。风控制不应该是背景链接,但应该打开前端和后端并前往前台参与业务。

事实上,从算法层面来看,包括大数据,人工智能等在内的高科技词汇并不是算法的尺度。我同意周星(注:江苏银行副行长周凯)认为“只适合或不合适,但不是最好”。我们不一定要坚持每个模型都应该使用先进的机器学习算法。类似地,机器学习模型的使用不一定放弃诸如逻辑回归的基本算法。高级算法不是模型的标尺。适应业务场景的模型是最重要的。因此,如何在业务场景中应用最佳技术是我们更加关注的一点。

例如,从小微企业风险控制的角度来看,小微企业智能信贷的第一个难点是获取客户,有线,离线,商业,税务等。第二是数据的分散。消费者金融的发展更好,因为个人拥有基本的三因素信息。他们可以通过身份证和电话等基本信息做出良好的判断。但是,小型和微型企业无法覆盖某种数据源的90%。因此,Titanium与许多小型和微型商业流程平台,税务平台和支付平台如Baiwang,Lakara和Labao合作。

模型无法准确描述不同场景的客户。一些小微企业的主要业务在线,然后在线模型不一定实用,模型和PS的分布将是非常偏向的。 Titanium的合作不仅仅是流量级别,更具战略意义的是,我们将进行数据的集成输出,并希望针对不同的场景更精确,更精确。为了关注网上的小微企业客户,有必要利用离线场景来培养模型效果,并进行风控前沿,并从营销方面获得准确的客户。

其次,事实上,金融机构的痛点并非完全处于算法层面,而是处于实际层面。以Titanium本身为例,我们是最早开始开放市场的国内公司,也是大数据领域的领先公司。我们遇到了很多问题。当时我们制作了模型,模型效果测试非常好,但由于各种原因无法上线。有时它是一个非线性模型,有时它会使用大量数据源等等。让它落地困难。经过这么多年的培训,测试和数据积累,我们了解到,在为金融机构提供服务的过程中,有时它不仅仅是一个很好的交付模式,而是帮助他们完成快速模型部署,快速在线和监控系统。

实践似乎听起来不那么高,但它就像决策引擎的“插件”,可以挂在大多数金融机构上。很多时候,金融机构都会有自己的决策引擎。我们不需要我们为Titanium提供决策引擎,但我们可以在外面制作一个插件。这部分钛已经成熟,可以在一天内完成。

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