騰梭智能郭曦:神話中的風控兩年后都可能成為現(xiàn)實

全球金融科技屆的盛會——2018朗迪中國峰會日前在上海落下帷幕。為期兩天的峰會吸引了全球超過130個國家逾2500名嘉賓參與,包括金融相關領域的行業(yè)決策者、監(jiān)管者、從業(yè)者、專家學者以及行業(yè)媒體等。峰會聚焦“智能時代”話題,行業(yè)翹楚濟濟一堂,共塑行業(yè)未來,探討金融、智能科技與監(jiān)管的良性互動,發(fā)現(xiàn)全球合作良機。國內金融智能代表企業(yè)——騰梭智能的首席風控官郭曦也受邀亮相峰會,并在“智能風控的神話與現(xiàn)實”主題論壇上,就智能風控的技術前瞻進行了解讀。

騰梭智能郭曦:神話中的風控兩年后都可能成為現(xiàn)實

【郭曦(右二)在朗迪峰會現(xiàn)場】

郭曦說,風控在很多人看來是一個很神秘的機構或者部門。有時候人們認為可能風控像一個警察,它能夠把壞人抓出來;做風控,就是把潛在的業(yè)務中不愿意服務的客戶找出來。但是現(xiàn)實并沒有這么理想化,因為現(xiàn)實中壞人、好人的界限是非常模糊的一個定義。他說,傳說中的風控像一刀切一樣,理想中的KS(注:Kolmogorov-Smirnov,用于模型風險區(qū)分能力進行評估)是直角或者銳角的圖,但實際上大家看到風控是像一個眼睛一樣的KS的圖。這就是現(xiàn)實跟神話的差別。

那么,智能風控的神話和現(xiàn)實有絕對的界限嗎?郭曦給出了否定的答案。他表示,隨著數(shù)據(jù)的和系統(tǒng)的完善,會越來越接近過去理想中的、可能兩三年前風控不可能實現(xiàn)的目標。以信貸市場為例,過去做互聯(lián)網信貸對傳統(tǒng)的金融機構來說即像神話一樣遙遠,因為沒有央行征信和沒有其他的數(shù)據(jù)補充,根本沒有辦法識別剛剛畢業(yè)的學生有沒有能力還錢。但過了兩年當這批人有了行為數(shù)據(jù),有些甚至擁有了社保數(shù)據(jù)以及其他的數(shù)據(jù)補充之后,這類在“神話”中的無法去服務的人群,或者無法做的風控,便成為了可能。“其實神話也在慢慢地在變化,我們過去說神話的風控,我們KS要做到多高的程度,隨著技術的進步,環(huán)境的改變,都將漸漸變的有可能。我們今天說的神話,兩年以后再來看都很可能成為現(xiàn)實。”郭曦說。

騰梭智能郭曦:神話中的風控兩年后都可能成為現(xiàn)實

【騰梭智能首席風控官 郭曦】

近幾年,零售金融發(fā)展迅速,面對著龐大的年輕消費群體,傳統(tǒng)金融機構向金融科技轉變的過程中,必需完成“從客戶到用戶”、“從產品到服務”、“從渠道到場景”的三大轉型,而在轉型升級的過程中,反欺詐與信用評估成為傳統(tǒng)金融在風控環(huán)節(jié)面臨的兩個最核心的挑戰(zhàn)。在越來越場景化、小微化的金融信貸服務中,運用大數(shù)據(jù)做好風控,郭曦指出,必須在三個方面不斷提升:首先是數(shù)據(jù)的“深”與“廣”,其次是算法的不斷升級,最后是風控場景的智能化。郭曦分享說,不同的業(yè)務場景對風控的要求不一樣。比如在交易的場景上,要求實時響應非???,所有的響應要在一百毫秒之內;而申請信用卡的場景下,用戶這方面的要求就不會這么高。風控技術有一定的共性,但在特定的場景下面,也有它的個性。以幫助銀行建立起信貸審核和信貸的服務的系統(tǒng)為例,過去可能要花半年,而騰梭近期則在兩個月內完成了,這便是因為信貸審核系統(tǒng)的風控技術有很多共性的東西,冷啟動的策略也是共性的。當然,隨著業(yè)務的增加、產品的完善,這個數(shù)據(jù)積累以后,模型還是需要不斷依據(jù)場景的個性去持續(xù)優(yōu)化,持續(xù)運營。智能風控很難說有絕對的共性,但一定是針對特定的場景去做有針對性的開發(fā)和有針對性的優(yōu)化的。

對智能風控的未來,郭曦認為可能會有三個大的趨勢:第一個是數(shù)據(jù),第二個是系統(tǒng),第三個是應用場景。越來越多來自互聯(lián)網或者線下的行為數(shù)據(jù)會進入到信貸審核流程或手機銀行服務里,風控的數(shù)據(jù)源會越來越豐富和全面。依托更加完善的數(shù)據(jù)和更加智能的算法,風控系統(tǒng)可以更加無限地逼近數(shù)據(jù)的價值邊界。郭曦說,過去申請銀行帳戶非常麻煩,但現(xiàn)在大家在手機上面可以在幾分鐘內就完成銀行帳戶注冊,雖然可能只是二類戶。但毋庸置疑,智能時代未來可期——數(shù)據(jù)會越來越豐富,系統(tǒng)會越來越便捷,處理的時效速度也會越來越快。

據(jù)了解,郭曦曾就職于螞蟻金服,先后服務于支付寶、芝麻信用和菜鳥供應鏈金融團隊,負責海量用戶數(shù)據(jù)下的交易與信用風險相關的機器學習模型開發(fā)與應用策略,曾主導了芝麻信用元素表(DAS)產品、千億級團伙網絡欺詐識別模型、信用共創(chuàng)實驗室等項目的開發(fā)與實施。騰梭智能是多家頂級機構的聯(lián)合建模實驗室成員,擁有豐富多元的數(shù)據(jù)來源,涵蓋了用戶交易、出行、社交、資產等線上線下的2000多個維度的海量數(shù)據(jù)。同時,騰梭智能持續(xù)探索前沿算法技術,不斷優(yōu)化迭代信用風險模型,讓其表現(xiàn)出優(yōu)秀的風險區(qū)分能力,多維刻畫用戶畫像和精準量化用戶風險。而在貸前、貸中、貸后等風控場景中,騰梭智能針對不同場景的特點,運用不同的風控策略保證高效、便捷、全面、快速和友好的用戶體驗。

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2018-09-14
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