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| 本文作者： AI金融評論 | 2017-07-25 09:54 |
“如果說2016年是人工智能的中國元年，那2017年就是它的應用落地之年。”
“人工智能在中國爆發最快、最廣的領域一定是金融。”
說這兩句話的人，分別是科大訊飛董事長劉慶峰與李開復。經歷了風起云涌的2016之后，Fintech 在今年駛入更寬闊的航道。對于專注于研發以人工智能為核心的Fintech公司——智融集團來說，2017年也將開啟新征程。
今年3月，成立兩年的用錢寶升級為智融集團，同時還宣布了由金磚資本、中金甲子領投，國科嘉和、源碼資本、創新工場等機構跟投的C輪融資，累計完成了6.7億人民幣融資。
自此，智融集團確立了三條業務線：全流程線上借款APP用錢寶、以人工智能為核心的風控引擎I.C.E.以及信貸過程管理平臺“慧誠幫幫PaaS”。
7月8日是由CCF中國計算機學會主辦、雷鋒網與香港中文大學（深圳）承辦的CCF-GAIR大會舉辦的第二天，在CTO齊鵬演講結束后，雷鋒網與他進行了一次深入的訪談。
作為智融集團的拳頭產品，用錢寶立項于2015年6月，先后履職百度、高德的齊鵬也在同期加入公司。齊鵬告訴雷鋒網，用錢寶是一款針對小額短期借款市場的助貸產品，連接著用戶和持牌金融機構，為合格的放款主體提供風控服務。
“我們本質上是一個助貸平臺，并不直接接觸借貸資金，由銀行、消費金融公司等機構直接放款給用戶。”
據介紹，2017年3月，用錢寶APP累積注冊用戶已超過1000萬，單月交易筆數超過150萬。而支撐用錢寶的核心技術就是I.C.E.人工智能風控引擎。創業伊始，他們就在發展完善這項技術，近期終于具備了對外輸出的能力。
在盈利模式方面，貸款利息由放款機構直接收取。用錢寶向用戶收取的是服務費，包括風控、貸后、平臺服務費。2016年2月，用錢寶宣布實現營收平衡。智融集團創始人、首席執行官焦可在今年接受媒體采訪時表示，智融集團是一家盈利的公司。而后兩項業務收取的是技術服務費，齊鵬提到，目前已經有合作伙伴在使用，產生了營業收入。
以下是與齊鵬的對話實錄，雷鋒網作了不改變原意的編輯：
雷鋒網：做用錢寶的初衷是什么？
齊鵬：在我加入用錢寶之前，公司還做過一個項目“貸小秘”，主要做的是結構化的貸款數據庫及智能化推薦引擎，旨在解決銀行與貸款人群信息不對稱問題。但經過一年半的摸索，最后發現成功率特別低，原因在于市場核心問題不是信息不對稱，而是能力不均衡，傳統金融機構針對弱特征人群的風控水平有限。不同于典型的銀行客戶，這類客戶大都缺少征信報告、銀行流水、社保證明等強特征數據，只有海量的弱特征數據。我們認為這是一大痛點，希望能為金融機構提供風控服務。
所以我們的定位一直是一家技術公司，致力于普惠金融服務，而打造用錢寶這樣一款產品是出于兩方面考慮。其一是為了能以更加直觀的業務表現來證明風控實力，其二是短周期產品樣本回收快，有助于我們快速獲取樣本，迭代風控模型，不斷提高風控能力，從而服務更多的用戶。
雷鋒網：一般來說，市面上包含借貸功能的產品會連接著消費場景，消費場景也成為一種獲客渠道。而用錢寶APP既沒有與其他消費場景相連，本身又極其簡單，只有一個借貸功能。用錢寶為什么不設置消費場景？通過什么方式獲客的？
齊鵬：我們認為消費場景是借貸的子集。用戶的需求通常就是獲得貸款用于生活，不外乎衣食住行等，我們不想給用戶一個場景局限。
獲客方式全在線上，包括一切能夠觸達用戶的線上渠道，例如應用商店、廣告等。在獲客之后就是留存問題。而用戶的留存取決于產品是否以低廉的成本、優質的服務滿足了他們的需求。
雷鋒網：目前用錢寶的放款量、逾期率、不良率分別是多少？
齊鵬：用錢寶在2017年3月的單月交易筆數突破150萬筆，交易金額超過25億。I.C.E.人工智能風控引擎在通過率是行業平均水平兩倍的情況下，逾期率僅為行業平均水平的60%。
雷鋒網：您覺得新金融的風控痛點在哪兒？
齊鵬：首先是數據和樣本。風控技術的發展離不開數據的支持。我們需要大量的樣本，I.C.E.人工智能風控引擎主要通過持續提高風控能力來服務更多人群，獲得更多的樣本返回，從而迭代模型，進一步提高風控水平。此外，如何挖掘出數據價值和構建模型也是需要解決的核心問題。
人工智能風控引擎“I.C.E.”三個字母背后都有含義，分別代表：識別 Identify 、計算 Calculate 和評估 Evaluate，這是人工智能風控的核心問題。針對這三個問題，我們做了三方面工作：柯南特征工程、D-AI機器學習模型、Anubis大數據計算架構。（更詳細的工作原理可以閱讀齊鵬的精編演講《AI如何處理金融領域的弱特征數據？》）
雷鋒網：目前有些涉及網貸業務的互金公司聲稱已經/準備輸出技術，通過提供風控或數據相關服務。你覺得相較而言，你們有什么競爭優勢？
齊鵬：我認為，當下人工智能公司之間、人工智能和傳統公司之間的競爭歸根結底是比誰進化得更快，誰的業務做得更好。更快的進化意味著決策引擎變得更聰明，可以用更小的損失獲得更大的收益。優秀的業務能推動更多優質數據的產生，并反哺業務，從而讓業務做得更好，形成正向的馬太效應。只有這樣，公司才能保證有足夠的動力和足夠快的速度，在行業中立于不敗之地。
目前，I.C.E.人工智能風控引擎常規機器審核速度用時僅為8秒，對于新挖掘特征進行全量數據下的迭代速度僅需約15分鐘，平均每周可實現40次的模型迭代，自學習、自進化優勢比較明顯。
雷鋒網：具體來說，你們是如何應用弱特征數據來給一個人做評定的？
齊鵬：獲得數據后，我們先把原始數據加工成機器可以理解的數據，通過特征工程挖掘數據價值。雖然無法憑借其中少數幾條數據就做出借貸決定，但如果把幾百個甚至幾千個維度的數據綜合起來，就可以訓練出有效的風控模型，并以此為風控依據為用戶做出借貸決定。其中涉及數據加工、模型學習、樣本選擇等過程，也只有綜合這些過程才能真正做好風控。
雷鋒網：評判是否給用戶放貸的標準是怎樣的，存在多少個評判維度？
齊鵬：經過24個月的迭代，I.C.E.人工智能風控引擎已經挖掘產生1200個以上基礎維度特征。這些可作為判斷依據，幫助我們盡可能刻畫一個人的生活數字信號。
我們不會人為制定一些標準規則，用戶必須滿足這些條件才能放貸，更多的是利用與用戶相關的大數據，包括第三方數據源、用戶申請資料、行為數據等。其中，一些行為數據的特征只能由機器發現，人類幾乎無法發現這些關系。比如，如果一個人手機電量長期處于很低的狀態，可能會對他的違約率指標產生負向影響。
雷鋒網：電量與違約率有什么關系？
齊鵬：這些關聯可以做嘗試性解釋，但未必所有的聯系都可以解釋。我們猜測，如果一個人手機電量較充足，有人想聯系他時隨時能聯系到，我們認為他是一個比較靠譜的人。反之，這個人并不在乎別人是否能找到他，靠譜程度比較低。
雷鋒網：在反欺詐方面，你們做了什么？
齊鵬：舉個例子，如果發現了一些地理位置相近的手機，都是處于平著放或者立著放的狀態，而不是略帶傾斜角度的自然使用狀態，那么就有集中作業的可能。
雷鋒網：之前在一個論壇上，有幾位銀行高管提到一點，他們歡迎與fintech公司的合作，但是若將一整套的風控都交由fintech公司來做，以后可能會逐步喪失核心風控能力。如何看待這個觀點？
齊鵬：我們與銀行沒有直接的競爭關系，銀行服務的是高凈值人群，在我們出現之前，銀行不會為“二八法則”中的“八”人群提供服務。一方面是沒有意識到，另一方面是傳統風控技術并不適用于這部分人群。而我們為銀行提供了服務中低凈值人群的能力，這是一個增量市場。
雷鋒網：除了與傳統金融機構的合作，你們有沒有與其他互金、fintech公司建立聯系？
齊鵬：總的來說，我們對外合作主要分為三塊。業務方面的合作就是對外輸出風控能力，幫助金融機構實現貸前、貸中、貸后的全流程管理；再者是數據層面，我們與八家征信試點機構都有合作；第三是技術層面，比如我們采用人臉識別技術就是曠視科技的。
繼互聯網金融之后，金融科技或者說智能金融將成為未來的發展方向。就在7月20日，國務院正式發布了《新一代人工智能發展規劃》，明確指出到2030年，中國人工智能的理論與應用總體將處于世界領先水平，AI 核心產業規模超過1萬億元，帶動相關產業規模超10萬億元。其中的智能金融規劃提到，計劃建立金融大數據、風險智能預警與防控系統，鼓勵創新產品和服務形態并應用智能客服、智能監控等技術。
對于未來，齊鵬表示，
“牛頓曾自謙自己不過是一個偶然在沙灘上拾到漂亮貝殼和鵝卵石的小孩，真理的浩瀚海洋近在咫尺卻無法觸及。300年后的人類已經積累了非常多的鵝卵石和貝殼，更進一步的突破就在于乘上AI這艘能帶我們遠航的輪船，去探索廣闊、未知的世界。這也是智融從始至終的愿景。”
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