度小滿聯(lián)合北大光華聚焦超級關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，硬技術(shù)能否改變行業(yè)風(fēng)向？

原標(biāo)題：度小滿聯(lián)合北大光華聚焦超級關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，硬技術(shù)能否改變行業(yè)風(fēng)向？

文|顏璇

來源|智能相對論（aixdlun）

2017年，金融科技的智能風(fēng)控開始出現(xiàn)在人們視野，金融科技也從邊緣部門，逐漸走向金融公司的核心。今年，金融科技又出現(xiàn)了新的變化。10月12日，度小滿金融與北京大學(xué)光華管理學(xué)院宣布成立金融科技聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，聚焦超級關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)等多個金融科技話題，技術(shù)企業(yè)與高校的強(qiáng)強(qiáng)結(jié)合，掀起了“硬”技術(shù)和“軟”人才的新競賽。

在這種形勢下，“超級關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)”究竟意味著什么，大力構(gòu)建關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)欺詐防護(hù)體系的度小滿能讓金融行業(yè)重新洗牌嗎？

第一部分：痛點(diǎn)鮮明，消金與監(jiān)管的“關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)”剛需

過去這一年，隨著AI技術(shù)在金融行業(yè)的深入使用，“超大關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)”在產(chǎn)品設(shè)計、獲客、風(fēng)控、監(jiān)管等環(huán)節(jié)的應(yīng)用都更加深入，尤其是消費(fèi)金融、監(jiān)管科技領(lǐng)域存在的痛點(diǎn)，讓關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的研究成為“剛需”。

痛點(diǎn)一：場景分配不足，用戶體驗(yàn)受限

互聯(lián)網(wǎng)浪潮后，電商系的發(fā)展使消費(fèi)金融得到了大幅度的增長，造就了以場景為核心的網(wǎng)購分期消費(fèi)金融盛況，互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)紛紛坐享場景驅(qū)動的紅利。而傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)卻沒能趕上這波浪潮，至今，在以信用卡和各種消費(fèi)類貸款為主的消費(fèi)金融業(yè)務(wù)上，傳統(tǒng)信貸的場景化不足導(dǎo)致用戶體驗(yàn)不佳，尤其是傳統(tǒng)的“線上申請、線下審批（往往比較繁瑣）”路徑讓眾多用戶叫苦不迭。

圖：信用卡發(fā)卡狀況（數(shù)據(jù)來源：央行發(fā)布整理）

根據(jù)央行2017Q1支付系統(tǒng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，我國信用卡的發(fā)卡量已經(jīng)達(dá)到人均0.32張，但綜合央行持續(xù)發(fā)布的各季度歷史數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)信用卡總的增長趨勢已經(jīng)減緩，甚至出現(xiàn)了短期下降的情況，這也說明，較少關(guān)注場景的信用卡在其他消費(fèi)金融形態(tài)沖擊下，已經(jīng)受到了不小的“傷害”。

痛點(diǎn)二：數(shù)據(jù)多≠風(fēng)控好

中國傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的“風(fēng)控模型”大概起于2009年，在金融危機(jī)之后，許多銀行都在銀監(jiān)會的要求下建立了一些計量模型，這些模型包括征信報告、年齡、性別、教育程度等指標(biāo)，數(shù)據(jù)維度和變量較少。

直到2017年，大數(shù)據(jù)風(fēng)控才在國內(nèi)落地生根。傳統(tǒng)金融體系這才開始改變對風(fēng)控的認(rèn)知，期待挖掘、激活用戶的消費(fèi)信息，發(fā)展出更多的風(fēng)控維度。然而，在這個過程中，傳統(tǒng)金融體系“矯枉過正”，陷入了對數(shù)據(jù)的盲目崇拜。

不少機(jī)構(gòu)用大數(shù)據(jù)概念拔高品牌，機(jī)構(gòu)間的競爭更加劇了大數(shù)據(jù)概念的濫用。于是，政府出臺《關(guān)于規(guī)范整頓“現(xiàn)金貸”業(yè)務(wù)的通知》，其中明確要求“謹(jǐn)慎使用‘?dāng)?shù)據(jù)驅(qū)動’的風(fēng)控模型”，而各省市近期轉(zhuǎn)發(fā)文件中，對上述要求也一再強(qiáng)調(diào)。

盲目崇拜數(shù)據(jù)，實(shí)際上是在削弱對風(fēng)險的量化能力，因?yàn)槿狈τ脩糌敭a(chǎn)真實(shí)性的深度調(diào)研，消費(fèi)金融創(chuàng)業(yè)公司只能依靠數(shù)據(jù)的廣度，即通過對不同數(shù)據(jù)來源進(jìn)行交叉驗(yàn)證，并且在事后收集來予以補(bǔ)償，數(shù)據(jù)、模型沒有經(jīng)過壓力測試，最終造成有效性欠缺。

痛點(diǎn)三：反欺詐成主要訴求

一直以來， 用戶飽受數(shù)據(jù)隱私泄漏的傷害，這也是行業(yè)目前面臨的最嚴(yán)重的問題。大量欺詐人員存在，將金融平臺當(dāng)作斂財?shù)脑搭^，見縫就鉆。業(yè)內(nèi)多位專家曾提出，互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)控，60%來自反欺詐——不管是行業(yè)還是用戶，都需要一項(xiàng)監(jiān)管科技，能有效解決合謀、團(tuán)伙欺詐問題，降低金融機(jī)構(gòu)的獲取信任成本。

第二部分：技術(shù)破局，超大規(guī)模關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)成“基礎(chǔ)設(shè)施”

行業(yè)困境的背后，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則，建立超大規(guī)模的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，才是金融行業(yè)破解難題的關(guān)鍵，因?yàn)樗芡诰虺龈鱾€主體間的隱含關(guān)系，從而有效識別潛在的風(fēng)險。

關(guān)聯(lián)，反映的是一個事件和其他事件之間相互依賴的關(guān)系。如果兩項(xiàng)或多項(xiàng)屬性之間存在關(guān)聯(lián)，那么，我們只要知道其中一項(xiàng)屬性值，就可以推測出其他的屬性，比如買“嬰兒車”的人，有極大概念擁有“購買尿布”的屬性。

每個人在生產(chǎn)生活中都會產(chǎn)生很多的關(guān)聯(lián)，這種關(guān)聯(lián)在金融數(shù)據(jù)中就會呈現(xiàn)出一個復(fù)雜的網(wǎng)狀圖。而超大規(guī)模關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)不僅僅是一個網(wǎng)狀圖或者大數(shù)據(jù)模型，而是一個完整的閉環(huán)系統(tǒng)。這個系統(tǒng)基于數(shù)百億節(jié)點(diǎn)、上千億關(guān)聯(lián)關(guān)系的整合，基于圖的連接性，它包括很多層面，例如貸前、貸中、貸后全面的風(fēng)控系統(tǒng)的搭建，包括新產(chǎn)品上線的風(fēng)險評估、渠道管理、反欺詐人工調(diào)查，還有操作風(fēng)險管理、資產(chǎn)管理等。

以度小滿金融為例，目前其擁有180億+節(jié)點(diǎn)、800億+條邊的運(yùn)算能力，其關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)可以達(dá)到秒粒度圖快照和秒級查詢響應(yīng)。據(jù)介紹，北大光華-度小滿聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室通過對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)Network Emebdding的研究，將關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的信息有效應(yīng)用于度小滿的信用模型和反欺詐模型，可以提升智能風(fēng)控和監(jiān)管科技。

首先，不同人群在消費(fèi)理念、風(fēng)險管理、心理預(yù)期等主觀行為上有很大的差異，這會導(dǎo)致即便相同群體的用戶導(dǎo)入同一數(shù)據(jù)模型，其最終結(jié)果也可能是大相徑庭。因此，利用大規(guī)模關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)上的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法，能夠挖掘發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間的相關(guān)聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)客戶，拓展業(yè)務(wù)。也就是根據(jù)不同的客戶推薦不同的金融產(chǎn)品，甚至理財產(chǎn)品可以根據(jù)客戶的風(fēng)險偏好來推薦產(chǎn)品，根據(jù)個人的喜好以及情況個性化地做產(chǎn)品的推薦和匹配。

其次，超大規(guī)模關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)對監(jiān)管的視角、理念和工作機(jī)制等方面也會產(chǎn)生改變。面對目前越來越多的金融欺詐案件，可以也得出一套“規(guī)律”，現(xiàn)在金融欺詐大多是團(tuán)伙作案，作案者與黑名單上的人，多少會有一些聯(lián)系。這個“聯(lián)系”就是“反欺詐”的關(guān)鍵。

簡單來說，“反欺詐”就是通過多維度數(shù)據(jù)，獲取一個用戶的多度關(guān)系網(wǎng)，比如說，找到這個用戶的好友的好友的好友，從而尋找背后的深度關(guān)聯(lián)，并判斷潛在風(fēng)險。這并不只是一套簡單的規(guī)則，而是一套完整的技術(shù)，是對整個流程的判斷能力的組合。

智能相對論認(rèn)為，超大關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，是未來智能金融的“基礎(chǔ)設(shè)置”。目前，度小滿金融已將關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)深度應(yīng)用于反欺詐領(lǐng)域，構(gòu)建立體全棧式反欺詐體系，本次與北大光華合作“超大關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)”的研究課題，將“關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)”的使用場景、深度都做了拓展，有利于以下兩點(diǎn)：

1） 大幅提高度小滿金融黑產(chǎn)防控、欺詐團(tuán)伙挖掘的效果和效率。

2）形成更完整的反欺詐技術(shù)，輸出金融行業(yè)。

第三部分：軟硬結(jié)合，跨界人才是“關(guān)鍵”

所謂金融科技在很長一段時間里都是“金融”、“科技”兩條腿走路，技術(shù)破局的作用在于，將技術(shù)與金融更好地合二為一，技術(shù)是硬件，那么跨界人才就是軟件，成為完全融合的“keyman”。

“超級關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)”在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，涉及的學(xué)科很多，金融學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、計算機(jī)、圖計算、社會學(xué)、心理學(xué)等，要將“超級管理網(wǎng)絡(luò)“真正在監(jiān)管、消費(fèi)金融等領(lǐng)域運(yùn)用好，跨界人才的培養(yǎng)可以說決定了”奔跑速度“。本次度小滿和北大光華共建實(shí)驗(yàn)室的背后看點(diǎn)，便在與聯(lián)合的人才培養(yǎng)。

“高校+企業(yè)”的產(chǎn)學(xué)研一體化合作模式在硅谷等地已十分成熟，蘋果、谷歌、Facebook等科技公司與卡耐基梅隆大學(xué)、斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院等頂級高校共同合作，為硅谷的基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)奠定了堅實(shí)基礎(chǔ)。

而這種合作模式的興起是因?yàn)榭鐚W(xué)科人才的供不應(yīng)求。金融科技領(lǐng)域?qū)邆淙斯ぶ悄?、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等相關(guān)技能的人才需求正不斷增長，每個銀行的總行，都成立了專做金融科技的部門，而這個部門最奇缺的，就是數(shù)據(jù)建模人才。

但是，據(jù)專業(yè)人力招聘公司Michael Page（中國）最新發(fā)布的《2018年中國金融科技就業(yè)報告》顯示，85% 的金融科技企業(yè)表示他們遇到招聘困難，45% 的受訪雇主表示他們面臨的最大招聘困難是難以找到符合特定職位需求的人才。

這是因?yàn)閾碛羞@些技能的跨學(xué)科人才在金融科技行業(yè)之外的其他領(lǐng)域也備受青睞，來自多個領(lǐng)域的人才爭奪將導(dǎo)致市場上金融科技人才缺口進(jìn)一步擴(kuò)大。此次，度小滿與北大光華合作，從實(shí)踐和科研兩方面來建設(shè)金融科技的“基礎(chǔ)學(xué)科”，培養(yǎng)基礎(chǔ)人才，其積極意義其實(shí)是為行業(yè)培養(yǎng)人才探索了一條可行的路徑。

結(jié)論：

2018年注定融科技深耕發(fā)展的一年，當(dāng)經(jīng)濟(jì)開始退潮下行，下行壓力增大的時候，科技的力量會讓那些擁抱科技、擁抱創(chuàng)新、不斷變革的金融企業(yè)在這樣一個大浪淘沙的過程中脫穎而出，發(fā)展穩(wěn)健。

【完】

智能相對論（微信ID:aixdlun）：深挖人工智能這口井，評出咸淡，講出黑白，道出vb深淺。重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域：AI+醫(yī)療、機(jī)器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機(jī)交互等。

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