氪信科技與四大行合作 做“有厚度的”AI技術(shù)

    本報(bào)記者 王崢

    “全球來看，中國金融智能化水平已居世界領(lǐng)先。人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等前沿科技的快速應(yīng)用在推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)由規(guī)模驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向技術(shù)驅(qū)動(dòng)的同時(shí)，也重構(gòu)了金融業(yè)的價(jià)值鏈。”近日，在上海交通大學(xué)上海高級(jí)金融學(xué)院聯(lián)合世界知名高校及科研院所舉辦的2019國際金融科技會(huì)議上，氪信科技創(chuàng)始人兼CEO朱明杰如是說。

    氪信科技是最早采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)處理大規(guī)模金融場景中人的行為語言，并將集成學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于大規(guī)模金融場景風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的AI公司。將先進(jìn)的AI技術(shù)應(yīng)用于大型金融場景，解決金融領(lǐng)域最難解的問題，成為氪信科技合作“四大行”等金融領(lǐng)域頭部機(jī)構(gòu)的“秘密武器”。

    銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型“兩條腿走路”

    業(yè)內(nèi)人士指出，金融的本質(zhì)是風(fēng)險(xiǎn)控制，而銀行風(fēng)控升級(jí)也是最難啃的一塊骨頭。首先，銀行的傳統(tǒng)風(fēng)控往往以犧牲用戶體驗(yàn)為代價(jià)，操作流程繁瑣而實(shí)際風(fēng)控效果可能并不盡人意；其次，無法有效處理“非結(jié)構(gòu)化”數(shù)據(jù)，且傳統(tǒng)風(fēng)控系統(tǒng)特征發(fā)現(xiàn)能力偏弱也是個(gè)難題，在用戶的畫像特征值篩選時(shí)往往遺漏大量弱相關(guān)信息，對(duì)于新型欺詐和長尾欺詐識(shí)別能力明顯不足；再次，銀行傳統(tǒng)的風(fēng)控過于依賴專家經(jīng)驗(yàn)，需要大量的人力和時(shí)間投入。此外，系統(tǒng)架構(gòu)缺乏靈活性和學(xué)習(xí)能力，導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)在優(yōu)化效果的過程中很難形成指數(shù)型突破。

    “風(fēng)控能力高低對(duì)獲客、留客成效有直接影響。如果技術(shù)和服務(wù)跟不上，銀行不僅難以盤活此前積累的大量處于“休眠”狀態(tài)的用戶數(shù)據(jù)，而且會(huì)在招攬并留住新用戶上表現(xiàn)乏力。”上述人士表示。

    不少金融機(jī)構(gòu)選擇“兩條腿走路”。一方面，通過內(nèi)部孵化、加大技術(shù)研發(fā)投入、內(nèi)部組織創(chuàng)新等，快速提升自身技術(shù)研發(fā)能力和應(yīng)用場景構(gòu)建；另一方面，通過借助類似氪信科技這樣的第三方技術(shù)公司，引入數(shù)字化科技能力，在提高速度或降本增效的同時(shí)，內(nèi)外結(jié)合打造自主可控的金融科技。

    打造“有厚度”的AI金融

    短短三年多時(shí)間，氪信科技的快速發(fā)展，得益于其“有厚度”的AI技術(shù)解決方案。

    對(duì)于B端用戶來說，選擇智能金融科技合作伙伴無論是在金錢、人力還是時(shí)間上都有著不菲的試錯(cuò)成本，“有厚度”的AI技術(shù)意味著解決方案能夠真正解決問題，從挖掘海量沉睡數(shù)據(jù)價(jià)值到量化建模，從提出技術(shù)解決方案到大規(guī)模場景落地，從替代人力到解放勞動(dòng)力，氪信科技利用和標(biāo)桿用戶在大型金融場景中的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，建立了自己的護(hù)城河。

    數(shù)字銀行與傳統(tǒng)銀行相比，最顯著的變化就是加大了對(duì)“長尾人群”金融需求的覆蓋。然而，由于這類人群缺乏征信數(shù)據(jù)，使用“FICO信用評(píng)分”等傳統(tǒng)資信評(píng)價(jià)手段已經(jīng)不合時(shí)宜。但是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)背景下，這些人群產(chǎn)生了海量的沉睡數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在AI語境下主要分為動(dòng)態(tài)類、文本類、網(wǎng)絡(luò)類三種類型，氪信科技基于AI的核心技術(shù)能將其一一攻破。如結(jié)合深度循環(huán)網(wǎng)絡(luò)特征提取框架和CNN模型處理動(dòng)態(tài)時(shí)序類數(shù)據(jù)，基于無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)特征提取框架建立催收風(fēng)險(xiǎn)模型，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GCN處理海量交易數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)從個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)到群體風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別遷移等等。這些方案模型在KS值（模型區(qū)分度）等數(shù)值表現(xiàn)優(yōu)秀，業(yè)已運(yùn)用到實(shí)際的金融場景中。

    值得一提的是，面對(duì)上千維度和數(shù)億用戶群體的大數(shù)據(jù)，對(duì)運(yùn)算系統(tǒng)的穩(wěn)定性及毫秒級(jí)響應(yīng)性能要求極高。氪信科技打造了一套融合全域金融知識(shí)圖譜的企業(yè)級(jí)智能金融引擎（非或然引擎），它可以提供端到端的全流程決策支持系統(tǒng)及運(yùn)營支撐功能，并具備準(zhǔn)實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)和預(yù)警功能，從而形成覆蓋全決策流程的特征、建模、執(zhí)行、監(jiān)控業(yè)務(wù)閉環(huán)。

    在數(shù)字化新征程上，銀行等金融業(yè)“大象”已經(jīng)起舞。與此同時(shí)，金融科技也將告別標(biāo)簽化，邁過商業(yè)模式的門檻，真正進(jìn)入技術(shù)的腹地。在此背景下，以氪信科技為代表的專注AI金融的創(chuàng)新型科技公司有望發(fā)揮引領(lǐng)作用，助力中國金融業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代跑出“加速度”。

（編輯 上官夢(mèng)露）