您当前的位置：首页 > 医药健康 >> 抗癌

相比之下智能风控更为普遍

2019-03-18 10:00:53

李开复曾说：“人工智能最好的应用领域之一是金融领域，因为金融领域是唯一纯数字领域。”互联金融时代，躲在背后的用户、缺失央行征信的人群，虽有庞大诱人的市场，但是仅凭传统的风控手段很难判断是君子还是小人。借助人工智能和大数据，金融的风控能力得到了质的突破。

业内普遍认为，人工智能+金融主要我们需要耐心并满怀信心地去等待体现在智能投顾、智能风控、反欺诈三个方面。智能投顾领域最为热门，但目前处于“HI+AI”（人机结合）的阶段，且机器辅助人类，实现“完全智能”还需一段时日，参考作者上一篇文章《25家创新企业+11家大公司有产品落地，但“智能投顾”仍在半智能阶段》。

相比之下，智能风控更为普遍，

因为风控是金融企业的基础。要想从“互联金融”转变为“金融科技”，成为技术驱动型公司，智能风控系统必不可少。

智能风控企业一般分为三类，一类是研发自用型，所研发的系统匹配自身业务发展。例如拍拍贷的“魔镜”大数据风控系统、爱钱进的“云图”动态风控系统、融360的“天机”大数据风控系统等等。第二类为纯技术输出型，即为商业银行、小贷机构、理财平台、消费金融公司等提供信用评估审核、智能风控、反欺诈等金融解决方案。第三类为“混合型”，既支持自身业务发展，也对外输出技术能力。这一类型的企业一般以建立生态为目的，希望以技术输出换取接入更多的数据。比如蚂蚁金服对中小企业开放的风控产品“蚁牛”、个人征信产品“芝麻信用”；京东金融的供应链金融产品“京保贝”也对外开放；易金融的“北斗”风控系统；品钛集团的“读秒”等等。

因为智能风控已经成为金融科技公司的“标配”，所以本文盘点中并不包含第一种类型的智能风控公司（用于自身业务发展），重点关注了以输出智能风控技术为主要业务或者建立金融生态的大型公司在技术输出方面的布局。详见下表：

注：表中融资一栏，除已注明单位为美元以外，其他数据单位均为人民过去心已不可得币。

19家公司中，京东金融、蚂蚁金服、品钛集团、易金融、微众银行、宜信分别发布对外开放平台，积极与生态体系以外的企业合作，合作对象主要以商业银行、中小金融机构为主。在为他们提供智能风控能力的同时，还能将其纳入到自己的生态体系中，获得更多的强关联数据。

丨智能风控三步走，步步都不易

数据是智能风控的基础。整个智能风控的起点从获取数据开始，主要数据来源为用户注册时提交的数据、使用过程中产生的数据、交易时产生数据、第三方如政府、征信机构等的数据。这其中有大量非结构化的数据需要处理。形成对信用评估有价值的组合。

第二步是建立模型，其中最重要的是反欺诈和信用评定两项工作。反欺诈确保平台安全，信用评定直接影响平台经营。人工智能的实力强弱也在于此，经过周期性运营之后可以看出效果。

第三步是将模型在实践中不断优化和迭代，即机器学习。机器学习最大的优点便是快速自迭代。

丨与时间赛跑，智能风控技术公司

判断智能风控实力的指标只有两个，一是团队实力，二是经营时间长短。作为AI最早的应用领域之一，以长尾用户为目标用户的金融企业几乎都在做智能风控，但实力悬殊相当大。团队核心成员对于AI的理解以及应用到金融领域的熟练程度是重要因素。

其次，随着线上金融业务的发展，风险模式也在不断频繁变化，人工审核迭代的模式显然无法适应。有数据表明，在大型信用贷场景中，机器学习特征比例已经超过专家人工特征。但机器学习的效果需要经过周期性经营进行检验，时间越长，准确率越高。