“我相信，信用3.0能夠幫助實現(xiàn)中小企業(yè)信用變現(xiàn)，解決中小企業(yè)融資難的重大課題，對提升中國實體經(jīng)濟具有重要意義。”
2020年8月28日，大路網(wǎng)首席數(shù)據(jù)官BruceLau在2020 首屆深圳國際人工智能展覽會暨第四屆全球人工智能創(chuàng)業(yè)者大會上，發(fā)表了《Credit 3.0 Reshapes Smart Finance(信用3.0重塑智能金融)》的主題演講。
Bruce Lau指出，與傳統(tǒng)的信用1.0描述型分析、信用2.0診斷型分析相比，信用3.0科技顛覆了傳統(tǒng)的智能金融風控，重塑了智能金融全流程。
BruceLau認為，AI時代的企業(yè)信用評估方式應該變革，市場上現(xiàn)有的企業(yè)信用評估方式過于傳統(tǒng)和落后，大部分極度依賴財務數(shù)據(jù)，還有的通過違法違規(guī)方式獲取海量數(shù)據(jù)源，建立“畫像”;在信息觸及隱私或財務造假等多重因素影響下，金融機構(gòu)不能正確評估中小微企業(yè)的信用水平，缺乏有效控制中小微企業(yè)融資風險的方法和手段;同時，部分企業(yè)實際經(jīng)營情況良好，但在傳統(tǒng)信用評估體系下的評估結(jié)果顯示信用并不優(yōu)質(zhì)，其信用價值被大大低估!只有顛覆傳統(tǒng)的企業(yè)信用評估方式，才能從根本上解決問題。信用3.0將徹底改變這一現(xiàn)狀，賦能傳統(tǒng)金融行業(yè)，讓中小微企業(yè)信用持續(xù)產(chǎn)生價值。
今年新冠肺炎疫情爆發(fā)以來，中小微企業(yè)成為受沖擊更大、資金問題更為突出的市場主體。為幫助中小微企業(yè)渡過難關(guān)，中央和地方陸續(xù)出臺多項扶持政策，直擊最棘手的資金短缺問題。客觀有效的中小微企業(yè)信用評估需求更為迫切，且需求量更為巨大。
現(xiàn)狀1，經(jīng)營中資金短缺，而高額的交易預付款加劇了財務壓力;
現(xiàn)狀2，獲得貸款困難，銀行融資需要財務審計報告、連續(xù)盈利記錄等;
現(xiàn)狀3，融資程序復雜，審批慢，通常需要1-3個月的時間，容易錯失商機。
究其原因，在傳統(tǒng)的企業(yè)信用1.0評估模式中，銀行要對企業(yè)財務信息做好盡職調(diào)查，這種標準化的、且費時費力的貸款流程只適用于大型企業(yè);對中小企業(yè)的融資需求很容易出現(xiàn)“視而不見”的結(jié)果。
Bruce Lau在演講中說到，AI信用評估領(lǐng)域是技術(shù)密集型行業(yè)，其發(fā)展伴隨著科技的更新迭代。關(guān)于大數(shù)據(jù)AI，業(yè)內(nèi)一直有一個比喻：大數(shù)據(jù)是“石油”，算法算力是“發(fā)動機”。中國是個數(shù)據(jù)大國，擁有極其豐富的數(shù)據(jù)源。過去幾年，中國的大數(shù)據(jù)企業(yè)利用海量的數(shù)據(jù)資源進行建模，這種天然優(yōu)勢給大數(shù)據(jù)公司的快速成長創(chuàng)造了便利條件，但也使這些企業(yè)的產(chǎn)品只關(guān)注數(shù)據(jù)的“量”，卻忽略數(shù)據(jù)的處理。
隨著中國國內(nèi)監(jiān)管收緊，(編者按：全國信息安全標準化技術(shù)委員會發(fā)布《信息安全技術(shù)個人信息安全規(guī)范》(標準號：GBT 35273-2017)已于2018年5月1日正式實施)信用2.0企業(yè)畫像正在面臨“石油”枯竭，無相可畫的局面。這一政策讓目前市場上的信用2.0風控體系失控和失準，也引發(fā)了極大的行業(yè)震動。
而國際上金融AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展一直將數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)維度控制在少量、有效的范疇內(nèi)。歐盟2018年正式施行的法案《通用數(shù)據(jù)保護條例》(General DataProtection Regulation，GDPR)表明，對用戶數(shù)據(jù)隱私和安全管理的日趨嚴格將是全世界的未來趨勢， 濫用數(shù)據(jù)多維度分析將遭到法案嚴厲的懲罰。在這個問題上，大路網(wǎng)的信用3.0產(chǎn)品瑪爾斯(即Behavior Model of Association Risk System，是基于企業(yè)行為的信用管理平臺)，解決了這一挑戰(zhàn)，僅專注對有效數(shù)據(jù)的深挖，相比國內(nèi)信用2.0技術(shù)，從更高維度發(fā)展金融AI。
Bruce Lau強調(diào)，瑪爾斯是適應時勢的風控模式，初始基因就是在少量數(shù)據(jù)維度下進行AI算法迭代，不需要幾千個維度，也不需要窺探用戶隱私，與其它大數(shù)據(jù)人工智能公司追求數(shù)據(jù)“量”不同，而是對數(shù)據(jù)的“有效性”更加關(guān)注。瑪爾斯只需從一個數(shù)據(jù)維度的視角出發(fā)，便可以挖掘出更多價值。瑪爾斯通過對中國中小企業(yè)商業(yè)行為特征與規(guī)律的深度挖掘，找到了企業(yè)行為與企業(yè)信用風險之間的潛在關(guān)系，這一成果是大路網(wǎng)獨有的。同時，瑪爾斯還可以在脫離企業(yè)財務信息的前提下，成功實現(xiàn)企業(yè)的信用價值與風險預測。運用瑪爾斯，財務信息將不再是中小企業(yè)獲得金融機構(gòu)貸款的阻礙。
信用3.0產(chǎn)品瑪爾斯，不僅顛覆了傳統(tǒng)信用評估需要大量數(shù)據(jù)、以財務數(shù)據(jù)為主要分析指標的方式，分析少量數(shù)據(jù)，量化企業(yè)行為，實現(xiàn)風險預測，而且重塑了智能金融的全流程。
在貸前階段，瑪爾斯信用3.0產(chǎn)品憑借其獨有的智能預測功能，分析和量化企業(yè)行為數(shù)據(jù)，結(jié)合金融機構(gòu)貸款審批流程實現(xiàn)企業(yè)信用風險評估，秒級響應生成極具價值的企業(yè)信用評估報告，智能預測風險并將企業(yè)信用風險量化，為金融機構(gòu)建立起第一道風控防火墻。
在貸中階段，瑪爾斯做到了“量化”與借款企業(yè)相關(guān)聯(lián)的所有風險因素，建立了全量企業(yè)風險關(guān)系網(wǎng)絡。通過動態(tài)監(jiān)測企業(yè)行為表現(xiàn)，及時發(fā)現(xiàn)違約風險。當觸發(fā)風險閥值時，為銀行提供風險預警，完全避免目前存在的財務數(shù)據(jù)時效性滯后、會計信息真實性待考、企業(yè)現(xiàn)金流實時監(jiān)測不足、關(guān)聯(lián)企業(yè)風險事件傳導等問題，以行為分析為基礎實現(xiàn)對企業(yè)風險的實時預警。
在貸后階段，瑪爾斯信用3.0從企業(yè)實際履約情況出發(fā)，量化還款結(jié)果，形成客戶更新的風險評估等級，為銀行提供動態(tài)調(diào)整企業(yè)行業(yè)行為特征評分，提供最新的風險評估等級報告，并為銀行是否進行再次出借決定提供合理建議，從而形成信用評估體系生態(tài)閉環(huán)。
瑪爾斯信用3.0所構(gòu)建的“主動”預測企業(yè)未來信用價值與風險的AI科技產(chǎn)品，不僅為金融機構(gòu)提供更為客觀、更為真實、更為全面的企業(yè)信用評估報告，還幫助金融機構(gòu)以不同視角審視企業(yè)的信用價值，直觀展示企業(yè)未來的風險系數(shù)，預測未來可能存在的風險。
Bruce Lau最后說道，瑪爾斯信用3.0產(chǎn)品，由大路網(wǎng)首席科學家、艾倫 • 圖靈研究所創(chuàng)始受托人Peter Grindrod 教授帶領(lǐng)國際數(shù)據(jù)科學團隊一起，經(jīng)過兩年多的共同努力研發(fā)成功，是目前國際最先進技術(shù)在中國國內(nèi)的有效應用。信用3.0變革性地解決了數(shù)據(jù)泛濫、無良濫用以及過度無節(jié)制地挖掘用戶隱私等現(xiàn)有行業(yè)問題，以更高維的方式重塑智能金融行業(yè)。
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