北京2019年7月18日 /美通社/ -- 7月17日，由第三方研究機構和媒體平臺 -- 愛分析舉辦的“中國企業(yè)云服務高峰論壇”在北京舉辦。近年，企業(yè)數(shù)字化轉型被賦予新的意義，企業(yè)機構基于云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等新技術，不斷提升企業(yè)的業(yè)務效率，實現(xiàn)業(yè)務智能化。京東云、金山云、招聯(lián)金融等企業(yè)高管受論壇邀請共同出席，探討智能城市、邊緣計算、智能場景應用等時下熱點話題。
招聯(lián)金融首席數(shù)據(jù)官姜良雷出席該論壇，并發(fā)表以“普惠金融背后的智能云實踐”為主題的演講，以招聯(lián)創(chuàng)新實踐為例，分享了普惠金融背后，對于技術和數(shù)據(jù)的新需求和新挑戰(zhàn)。
金融+科技 為普惠金融注入新動能
作為普惠金融服務供給體系的重要補充，持牌消費金融公司近年來較為活躍，逐漸成為發(fā)展消費金融業(yè)務的主力軍。相比銀行，消費金融公司的客戶更加下沉，能夠覆蓋到三四線城市。截至2018年底，招聯(lián)金融實現(xiàn)貸款余額720億元，余額規(guī)模以及增速均處于業(yè)內(nèi)第一梯隊；凈利潤12.53億元，增幅保持穩(wěn)健。同時這從側面反映招聯(lián)一直保持業(yè)內(nèi)相對低定價，將踐行普惠金融的愿景放在首位。
相比通過線下渠道辦理業(yè)務時手續(xù)較為繁瑣，且投入成本高；線上辦理業(yè)務背后是金融科技的驅動，同時，企業(yè)也能降低自身運營成本。用戶在線上申請認證時，需要快速對其身份、征信進行識別，均對企業(yè)的風控技術提出更高要求。此外，近年來，金融行業(yè)面臨融資成本上漲、支付通道成本上升、獲客運營成本攀升等一系列外部挑戰(zhàn)，需以科技創(chuàng)新手段，來降低運營、獲客及資金等成本，實現(xiàn)普惠金融可持續(xù)發(fā)展。
招聯(lián)金融是持牌消費金融公司里第一家成功探索出線上化運營模式的機構，一直致力于為用戶提供純線上、免擔保、低利率的消費信貸服務。招聯(lián)金融的所有系統(tǒng)平臺全部自主研發(fā)、自建，覆蓋產(chǎn)品、風控、決策、運營及營銷等各領域；通過大數(shù)據(jù)決策能力，深度挖掘數(shù)據(jù)價值，以千人千面的定價策略為“普”羅大眾提供更“惠”的消費金融服務。目前，招聯(lián)自營業(yè)務占比已達85%以上，這主要源于自身通過科技驅動，穩(wěn)固了自有渠道壁壘，打造招聯(lián)專屬的流量池，有利于長遠持續(xù)性經(jīng)營。
深耕金融科技 招聯(lián)的創(chuàng)新與實踐
在金融創(chuàng)新實踐上，招聯(lián)通過大數(shù)據(jù)和流式計算實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的實時計算，支持業(yè)務系統(tǒng)的實時應用與業(yè)務數(shù)據(jù)的離線分析。在風控管理應用上，能根據(jù)不同風險的客戶、不同場景的消費進行智能分級、自動校驗、模型評分，通過運用人工智能、機器學習等技術在短短幾秒鐘內(nèi)建立客戶風險畫像，對欺詐、偽冒、套現(xiàn)等行為予以有效攔截，從而制定差異化的風險策略，形成了多維度、分層次、更靈活的風控管理體系。
目前，招聯(lián)已把欺詐風險控制在百萬分之一以內(nèi)，最新披露的數(shù)據(jù)為0.01個 BP，即100萬個貸款申請中，大概只有1單發(fā)生風險；2018年銀行卡欺詐率約為1.16BP，相比之下，招聯(lián)遠低于行業(yè)平均水平。
在此基礎上，招聯(lián)金融自主研發(fā)了基于圖譜技術的關聯(lián)網(wǎng)絡創(chuàng)新應用。該系統(tǒng)將社交圖片跨領域應用于反欺詐，開創(chuàng)性地對客戶的社群關系進行分析與挖掘，再結合招聯(lián)金融“風云”風控體系，實現(xiàn)實時風險防控和海量數(shù)據(jù)分析，是消費金融行業(yè)內(nèi)首個成熟企業(yè)級圖譜系統(tǒng)。目前，該成果已經(jīng)應用在客戶生命周期的各個環(huán)節(jié)，包括貸前客戶授信審批、貸中提現(xiàn)和交易、貸后催收回款、線下輔助排查等，能管控客戶全流程事件的風險，管控客戶觸及點在億次級別以上。
此外，招聯(lián)還自主打造了行業(yè)首創(chuàng)的 GPS 漁網(wǎng)技術與機器學習模型。該模型以客戶的 GPS 信息為基礎、行為數(shù)據(jù)、客戶畫像以及已認定的各類欺詐客戶為數(shù)據(jù)基礎，能快速、精確定位高風險異常區(qū)域，攔截團伙欺詐；在反欺詐相關領域上，采用機器學習模型等先進手段，基于數(shù)百個復雜特征，實時分析、精準識別高風險客戶。
模型上線后僅一年時間內(nèi)，欺詐認定率從千分之1.5提升到37%，最大提升244倍，與國內(nèi)同業(yè)相比，相較于專家規(guī)則1%的認定率，模型識別能力是同業(yè)的37倍；累計攔截欺詐客戶9255人，減少損失約3300萬元。目前，該模型累計攔截的高風險申請和高風險交易事件接近100萬件。
