智能風(fēng)控成金融科技市場(chǎng)熱點(diǎn)，誰(shuí)能搶占先機？

近期有新聞報道，多位支付寶用戶(hù)因身份被他人冒用在某消費金融平臺被貸款，此消息引來(lái)一片擔憂(yōu)。一些消費金融平臺在與渠道商合作時(shí)，為了給...

近期有新聞報道，多位支付寶用戶(hù)因身份被他人冒用在某消費金融平臺“被貸款”，此消息引來(lái)一片擔憂(yōu)。一些消費金融平臺在與渠道商合作時(shí)，為了給予用戶(hù)便利，會(huì )簡(jiǎn)化風(fēng)控流程，這不僅給用戶(hù)帶來(lái)了風(fēng)險，而且相關(guān)風(fēng)控漏洞也會(huì )帶來(lái)潛在的壞賬危機。

隨著(zhù)“被貸款”事件愈演愈多，金融公司的風(fēng)控能力再次被大家所重視。這不僅關(guān)系到用戶(hù)的財產(chǎn)安全，也關(guān)系到一個(gè)公司的命脈。

風(fēng)控是金融的核心?？萍嫉倪M(jìn)步，也在改變著(zhù)傳統的風(fēng)控手段，自2012年以來(lái)消費金融爆發(fā)式增長(cháng)，智能風(fēng)控就被廣泛提及。在銀行信用卡風(fēng)控評審模型中早有應用智能風(fēng)控的先例。甚至被業(yè)內人士認為，人工智能+風(fēng)控這個(gè)組合，是人工智能在金融領(lǐng)域最有想象力的環(huán)節。

 人工智能驅動(dòng)金融科技：智能風(fēng)控成主要競技場(chǎng)

一直以來(lái)，金融與科技是密不可分的，而金融科技的本質(zhì)就是解決效率和風(fēng)險的問(wèn)題，隨著(zhù)近年來(lái)，大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等技術(shù)的發(fā)展與應用，金融業(yè)誕生了非常多的創(chuàng )新產(chǎn)品和模式，使得業(yè)務(wù)變得更加高效和便捷。而尤其以人工智能驅動(dòng)的金融科技，在金融行業(yè)發(fā)展尤其迅猛。

根據相關(guān)研究報告表明，在應用層面，人工智能在風(fēng)控行業(yè)的應用日趨成熟。據《金融科技公司服務(wù)銀行業(yè)報告》預測：2020年金融科技規模將達到245億元，其中智能風(fēng)控75.9億元，占比31%。 截至2018年上半年，智能風(fēng)控企業(yè)共完成391次融資，總額高達769.22億元。

因移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，消費金融呈現爆發(fā)狀態(tài)。消費升級時(shí)代，群眾對消費金融理念逐漸轉變，消費金融需求呈現急速增長(cháng)之勢。伴隨著(zhù)消費金融的發(fā)展，智能風(fēng)控企業(yè)出現劇增，據數據顯示，2012年智能風(fēng)控企業(yè)增長(cháng)率達到80%，2015年新增智能風(fēng)控企業(yè)數量達到148家的高峰值。

2016年，互聯(lián)網(wǎng)金融首次被列入十三五規劃，中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會(huì )成立。協(xié)會(huì )的成立標志著(zhù)整個(gè)行業(yè)從“野蠻生長(cháng)”向“規范發(fā)展”過(guò)度，互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)逐漸走向規范化、法制化、陽(yáng)光化軌道。隨著(zhù)2016年開(kāi)始逐步落實(shí)嚴格監管政策，智能風(fēng)控甚至金融科技的新增企業(yè)數量開(kāi)始回落。

監管機構鼓勵金融服務(wù)業(yè)在風(fēng)險可控的前提下創(chuàng )新，但隨著(zhù)監管機構加強風(fēng)險、合規和安全方面的監管，金融服務(wù)業(yè)需要通過(guò)更有效的手段來(lái)滿(mǎn)足監管要求，人工智能、大數據等新技術(shù)日漸成熟，使得智能化風(fēng)控已經(jīng)到了起飛的階段。

在傳統風(fēng)控環(huán)節中，信息不對稱(chēng)、成本高、時(shí)效性差、效率低等問(wèn)題，使得難以滿(mǎn)足個(gè)人消費旺盛引發(fā)的信貸增長(cháng)。而風(fēng)控引入智能科技，使得貸前審核、貸中監控和貸后管理等環(huán)節，都能提高金融科技產(chǎn)品質(zhì)量及服務(wù)效率。

智能風(fēng)控能不僅能有效提高金融服務(wù)的效率和安全性，降低風(fēng)控成本，還能促進(jìn)風(fēng)險管理差異化和業(yè)務(wù)人性化，在金融科技業(yè)中有著(zhù)重要作用。所以近年來(lái)無(wú)論是傳統金融機構、消費金融機構還是互聯(lián)網(wǎng)金融公司，都在加緊智能化系統建設或者對外合作，實(shí)現智能化風(fēng)控。

智能風(fēng)控企業(yè)圖譜 （制圖by 億歐）

 未來(lái)已來(lái)，大象起舞正當時(shí)

人工智能是信息時(shí)代的尖端科技。近幾年，人工智能與傳統行業(yè)的結合給這些行業(yè)帶來(lái)新的發(fā)展可能性，尤其在金融行業(yè)，其智能化程度迅速提升。隨著(zhù)人工智能在金融行業(yè)的應用，“智能”標簽在金融行業(yè)當中占據的比重將會(huì )越來(lái)越大，從智能客服到智能投顧、智能投研、智能風(fēng)控等，“智能+金融”這一組合，加速金融變革。

在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中，BAT對商業(yè)的嗅覺(jué)最靈敏。從人工智能到互聯(lián)網(wǎng)金融，均有涉及。而隨著(zhù)人工智能在金融業(yè)的不斷應用，這些互聯(lián)網(wǎng)巨頭們都在試圖通過(guò)智能科技來(lái)重新梳理與優(yōu)化金融行業(yè)的原有發(fā)展邏輯，以找到金融行業(yè)更多的發(fā)展可能性。

在智能風(fēng)控生態(tài)參與者中，不乏BATJ及其他互聯(lián)網(wǎng)新貴企業(yè)的身影。百度金融2017年宣布，開(kāi)放智能消費金融平臺、ABS云平臺，以及大數據風(fēng)控平臺——“般若”，為金融機構提供全面的整體解決方案；同年，阿里云發(fā)布ET金融大腦，旨在智能營(yíng)銷(xiāo)、智能風(fēng)控、智能服務(wù)、智能投資、智能監管等各個(gè)方面形成了一整套完整的能力體系；京東金融與京東集團信息安全部門(mén)推出了以安全魔方為核心的京東金融智能風(fēng)控體系。

自2012年以來(lái)消費金融爆發(fā)式增長(cháng)，智能風(fēng)控被廣泛提及。據數據統計，387家投資機構參與智能風(fēng)控投資，573家智能風(fēng)控企業(yè)百花競技，群雄逐鹿。除了互聯(lián)網(wǎng)巨頭，尤其互聯(lián)網(wǎng)消費金融公司對智能風(fēng)控布局非?；钴S，如背靠美國網(wǎng)貸巨頭LendingClub的點(diǎn)融網(wǎng)先后獲得七次投資。

2017年是整個(gè)網(wǎng)貸市場(chǎng)巨變的一年，越來(lái)越多的P2P公司開(kāi)始向金融科技公司轉型，風(fēng)控作為金融的核心，無(wú)疑推進(jìn)智能風(fēng)控產(chǎn)品服務(wù)，不管對傳統信貸業(yè)務(wù)，還是互聯(lián)網(wǎng)信貸業(yè)務(wù)都有重要意義。

據普華永道《2017年全球金融科技調查中國概要》顯示，中國48%的金融機構目前向金融科技公司購買(mǎi)服務(wù)，未來(lái)3至5年，68%金融機構將增加與金融科技公司的合作。 

不管是BATJ大公司、互金領(lǐng)域的創(chuàng )業(yè)公司還是具有一定規模的互金公司，越來(lái)越多的公司開(kāi)始走金融科技路線(xiàn)。尤其頻繁出臺的行業(yè)監管政策，更是對互金企業(yè)的風(fēng)控能力形成嚴峻考驗。所以布局大數據風(fēng)控技術(shù)體系，不管是為自身金融業(yè)務(wù)服務(wù)還是為中小微企業(yè)提供信用融資授信、為金融機構提供量化風(fēng)險管理，都幾乎成了金融科技公司的“標配”。而未來(lái)金融業(yè)務(wù)的開(kāi)展，也將是拼智能風(fēng)控的能力，所以布局智能風(fēng)控體系正當時(shí)。

 高屋建瓴，智能風(fēng)控的挑戰與趨勢

無(wú)論是2017年樂(lè )視離職員工因建行新上線(xiàn)的智能風(fēng)控系統被“一刀切”降低信用卡額度，還是如今支付寶用戶(hù)“被貸款”，都能看出現在的智能風(fēng)控系統仍存在一些挑戰。

據2017年Forrester 咨詢(xún)公司調查顯示，全球380位企業(yè)首席高管的調查中，42%的高管都將欺詐列為對商業(yè)成功和客戶(hù)滿(mǎn)意度的首要威脅。從欺詐現狀來(lái)看，國內外企業(yè)都面臨著(zhù)巨大的欺詐風(fēng)險。

這個(gè)趨勢還在不斷增長(cháng)，數字金融欺詐手法多樣、隱蔽，同時(shí)覆蓋面廣，從傳統業(yè)務(wù)到金融理財，賬戶(hù)盜用到經(jīng)濟損失。除此之外，還信用數據缺失、風(fēng)控盲點(diǎn)等問(wèn)題也一直困擾著(zhù)業(yè)界。

從以上案例可以看出，智能風(fēng)控主要面臨的挑戰是數據的全面性、真實(shí)性及數據挖掘效率。智能風(fēng)控主要是依賴(lài)大數據，只有在正確數據基礎之上才能正結論，當數據量很大時(shí)，數據真實(shí)性及是否數據被污染，無(wú)法進(jìn)行有效鑒別。而同時(shí)，智能風(fēng)控的判斷基于統計，只關(guān)心相關(guān)性，而無(wú)法像人腦一樣有著(zhù)推理邏輯，關(guān)心因果性。

智能風(fēng)控通過(guò)大數據實(shí)時(shí)分析，反應速度是毫秒級的，若數據采集的維度不夠或者邏輯判斷有誤，就會(huì )出現像樂(lè )視離職員工被“一刀切“的情況。所以一旦人工智能技術(shù)出現失控，就有可能反倒帶來(lái)金融服務(wù)的不平等性。

未來(lái)，智能風(fēng)控要不僅在信貸、反欺詐、異常交易檢測等領(lǐng)域發(fā)揮作用，充分發(fā)揮大數據、人工智能、云計算等技術(shù)優(yōu)勢，為金融行業(yè)欺詐風(fēng)險的分析和預警監測提供支持，同時(shí)也要不斷優(yōu)化數據挖掘采集效率及人工智能算法，同時(shí)要實(shí)現對各個(gè)金融機構、金融科技公司數據的標準化。

對于像BATJ這樣有著(zhù)海量用戶(hù)數據的公司，要根據用戶(hù)的交易行為、個(gè)人資產(chǎn)、身份特征畫(huà)像、履歷歷史、行為偏好、關(guān)系網(wǎng)絡(luò )等多個(gè)維度的數據進(jìn)行綜合判斷，建立自己的風(fēng)控模型，從海量數據中抽取用戶(hù)畫(huà)像，合理量化風(fēng)險。

對于傳統金融機構來(lái)說(shuō)，只有單一的金融數據很難描繪完整的用戶(hù)畫(huà)像，所以要與金融科技公司加強合利用消費數據、運營(yíng)商數據、互聯(lián)網(wǎng)行為數據等。在沒(méi)有經(jīng)歷過(guò)足夠長(cháng)時(shí)間檢驗時(shí)，要有一套檢驗智能風(fēng)控體系是否完善的標準。

風(fēng)控能力是衡量一個(gè)企業(yè)能否健康發(fā)展的標尺，而智能風(fēng)控考驗的是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)儲備和能力儲備，所以企業(yè)要能夠更好地融合不同平臺技術(shù)、實(shí)現經(jīng)驗互補，完善算法模型，從而提升識別精準度、降低人工成本，打好金融安全持久戰，共同構建和諧金融生態(tài)。

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