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| 本文作者： AI金融評(píng)論 | 2018-05-22 12:18 |
在4月宣布完成10億元人民幣C輪融資后，百融金服在人工智能金融實(shí)驗(yàn)室的建設(shè)與研發(fā)正在加速。
5月19-20日，“2018清華五道口全球金融論壇”在北京清華大學(xué)新清華學(xué)堂舉行。在會(huì)上還進(jìn)行了金融大數(shù)據(jù)研究中心的成立揭牌，百融金服正是此次“金融大數(shù)據(jù)研究中心”的發(fā)起人。在更早一些的今年年初，百融金服還成立了人工智能金融實(shí)驗(yàn)室，并由美國圣母大學(xué)教授李俊出任首席科學(xué)家。
百融金服成立于2014年3月，是一家利用人工智能、風(fēng)控云、大數(shù)據(jù)技術(shù)為金融行業(yè)提供客戶全生命周期管理產(chǎn)品和服務(wù)的智能科技公司。據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論了解，百融金服已經(jīng)積累了包含近7億實(shí)名用戶數(shù)據(jù)和2000多萬小微企業(yè)數(shù)據(jù)，不到兩年時(shí)間，百融金融的合作方已從600多家金融機(jī)構(gòu)增加到3500多家，輔助各類信貸機(jī)構(gòu)日均審批貸款與信用卡申請(qǐng)350-400萬筆。
從業(yè)務(wù)模式和數(shù)據(jù)量級(jí)上看，百融金服與全球最大征信機(jī)構(gòu)Experian有一定類似之處：根據(jù)Experian發(fā)布的2017財(cái)年年報(bào)，Experian已經(jīng)擁有9.89億個(gè)人和1.11億企業(yè)的信用數(shù)據(jù)以及7億人的營銷數(shù)據(jù)，每天生成550萬份信用報(bào)告，幫助銀行等金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行服務(wù)決策。
然而在中國，個(gè)人征信屬于受控制需持牌進(jìn)入的行業(yè)——無論是百融金服還是Experian，在中國都僅持有企業(yè)征信牌照。在個(gè)人征信方面，早在2015年1月人行就允許芝麻信用、騰訊征信等八家公司開展第一批個(gè)人征信試點(diǎn)，然而在直到去年4月，上述八家公司仍然“沒有一家征信機(jī)構(gòu)可以達(dá)到開展征信業(yè)務(wù)的要求”。
這也直接促成了被稱為“信聯(lián)”的百行征信的成立。今年2月，首張個(gè)人征信牌照正式下發(fā)，百行征信獲牌，而百行征信的股份結(jié)構(gòu)，除了中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會(huì)持股36%外，其余64%股份為芝麻信用、騰訊征信、深圳前海征信等八家公司平均持有，個(gè)人征信牌照的“八合一”，為2015年初設(shè)立的八家試點(diǎn)征信機(jī)構(gòu)給出一個(gè)暫緩性的結(jié)局，也給如百融金服等第三方大數(shù)據(jù)金融服務(wù)公司帶來了新的變數(shù)。
什么是大數(shù)據(jù)？亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)AWS的大數(shù)據(jù)科學(xué)家John Rauser就提到一個(gè)簡單的定義：大數(shù)據(jù)就是任何超過了一臺(tái)計(jì)算機(jī)處理能力的龐大數(shù)據(jù)量。大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，一般認(rèn)為分為精準(zhǔn)營銷和大數(shù)據(jù)風(fēng)控兩個(gè)方向。
“信聯(lián)”的建立主要是為了解決信貸業(yè)務(wù)中的風(fēng)控問題：中國征信體系從2006年設(shè)立央行征信中心起步，到今年年初的“信聯(lián)”成立以前，央行征信中心一直是國內(nèi)唯一一個(gè)官方征信機(jī)構(gòu)，為市場化信貸機(jī)構(gòu)提供征信服務(wù)。然而中國仍有超過50%的自然人由于未與銀行發(fā)生借貸關(guān)系，缺乏信用記錄，除金融領(lǐng)域之外的商業(yè)信用信息數(shù)量已經(jīng)成為另一類重要的信用信息來源。
央行副行長潘功勝曾于2015年5月表示：
“在中國征信體系建設(shè)中，應(yīng)充分認(rèn)識(shí)這一趨勢，鼓勵(lì)此類信息通過共享、核查等方式，在依法前提下對(duì)外應(yīng)用，幫助一些沒有金融信用信息的信息主體開展信用活動(dòng)，進(jìn)入正規(guī)金融體系”。
“信聯(lián)”的建立，本質(zhì)上是希望在央行征信中心之外，充分利用如芝麻信用、騰訊征信背后的淘寶、天貓、微信支付等互聯(lián)網(wǎng)交易記錄和社交信息、利用如深圳前海征信背后的平安集團(tuán)企業(yè)和個(gè)人客戶在銀行、保險(xiǎn)領(lǐng)域的信息判斷個(gè)人信用，把這八家機(jī)構(gòu)征信信息整合起來，打破“信息孤島”，更好地掌握和分享分散在各家公司手里的征信信息，對(duì)“多頭借貸”也會(huì)有一定的遏制。
從某種程度說，各家機(jī)構(gòu)之前在金融和征信數(shù)據(jù)上的閉境自守，也正是之前數(shù)據(jù)領(lǐng)域的一些問題產(chǎn)生的原因：既然數(shù)據(jù)的多少是征信的核心要素，在無法共享得到其他機(jī)構(gòu)擁有的信息時(shí)，來自其他合作網(wǎng)站和APP的用戶數(shù)據(jù)乃至內(nèi)鬼泄露、黑產(chǎn)拖庫等灰色和黑色交易數(shù)據(jù)也會(huì)被層層轉(zhuǎn)手被企業(yè)用于風(fēng)控環(huán)節(jié)之中。在此當(dāng)中，也產(chǎn)生了不少過度收集、使用和盜取用戶信息、泄露隱私的問題。
正是所謂：沒有買賣，就沒有傷害......
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，某征信機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)人曾私下表達(dá)過“就算不要征信牌照，也不會(huì)把數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)出來”的意思，數(shù)據(jù)的價(jià)值可見一斑。而在這種“反正我有辦法可以搞到”的環(huán)境下，各家機(jī)構(gòu)之前也更難達(dá)成數(shù)據(jù)共享，這反過來也進(jìn)一步加深了“信息孤島”和非法采集的問題，信聯(lián)的誕生，正是監(jiān)管層面希望以行政手段推擠數(shù)據(jù)共享，打破信息孤島的局面的體現(xiàn)。
可以預(yù)見，在個(gè)人征信領(lǐng)域，信聯(lián)將會(huì)在很長時(shí)間內(nèi)“一家獨(dú)大”。這也意味著，在個(gè)人征信領(lǐng)域，以往缺乏統(tǒng)一平臺(tái)、金融機(jī)構(gòu)尚未跟上的窗口期即將關(guān)閉，在個(gè)人征信這個(gè)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)公司的日子將會(huì)難過得多。
但對(duì)于大數(shù)據(jù)金融服務(wù)公司來說，做好差異化競爭可能是機(jī)會(huì)所在：例如跳出信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估，把中心放在欺詐風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估上，這同樣是風(fēng)控中的重要一環(huán)。
此外，利用大數(shù)據(jù)信息“賦能”金融機(jī)構(gòu)，也是當(dāng)下金融科技公司“不做金融”的主流方向。截至目前，百融金服主要的產(chǎn)品有關(guān)于欺詐和信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的授信評(píng)估系列產(chǎn)品，包括金融營銷和一些覆蓋金融客戶全生命周期的增值服務(wù)將是百融等大數(shù)據(jù)公司的未來發(fā)展方向，包括：
在貸前模塊提供營銷引流服務(wù)、授信評(píng)估服務(wù)；
在貸后模塊提供用戶增值、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警及資產(chǎn)管理服務(wù)。
在Experian的年報(bào)中也可看到類似內(nèi)容：Experian旗下有四大業(yè)務(wù)，分別是信用服務(wù)（Credit Services），決策分析（Decision Making）、營銷服務(wù)（Marketing Service）、消費(fèi)者服務(wù)（Consumer Service）。四大業(yè)務(wù)收入占比分別為55%、13%、10%、22%。
與之類似，百融金服在業(yè)務(wù)模塊設(shè)計(jì)上同樣能找到與Experian的對(duì)應(yīng)之處：
信用服務(wù)（風(fēng)險(xiǎn)羅盤）：傳統(tǒng)的信用評(píng)分模型主要使用金融領(lǐng)域的歷史借貸數(shù)據(jù)來預(yù)測和判斷借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)，所以傳統(tǒng)模型無法給過去沒有發(fā)生過借貸交易的人進(jìn)行信用評(píng)分，造成“ 無記錄”的借款人風(fēng)險(xiǎn)無法評(píng)估。百融金服利用非金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)以及分析工具，如人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、消費(fèi)數(shù)據(jù)、網(wǎng)站行為數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)、金融數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和關(guān)聯(lián)性分析，給出相應(yīng)評(píng)分供金融機(jī)構(gòu)參考；
消費(fèi)者服務(wù)（用戶評(píng)估報(bào)告）：Experian可為用戶免費(fèi)查詢其信用分，以幫助客戶更好地維護(hù)其金融狀況，避免遭受損失和欺詐。類似，百融金服也有用戶評(píng)估報(bào)告，但受限于國內(nèi)對(duì)個(gè)人征信業(yè)務(wù)的限制，用戶評(píng)估報(bào)告目前更多的面向2B客戶；
決策分析（信貸審批系統(tǒng)）：結(jié)合大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)，依托百融的“用戶評(píng)估報(bào)告”幫助金融機(jī)構(gòu)在信貸審批過程中，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制，交叉核驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)信貸用戶從資質(zhì)審核、欺詐防范到信用評(píng)估整個(gè)過程，降低風(fēng)險(xiǎn)成本；
營銷服務(wù)（榕樹貸款）：營銷服務(wù)的核心是幫助金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)了解其消費(fèi)者，并為其提供與風(fēng)險(xiǎn)匹配的金融服務(wù)。這方面百融是通過2017年6月上線的“榕樹貸款”App提供，其主要產(chǎn)品并非小額短期的現(xiàn)金貸，而是現(xiàn)金分期、消費(fèi)貸款及信用卡申請(qǐng)服務(wù)，將其之前數(shù)據(jù)庫積累的用戶利用百融信用評(píng)分進(jìn)行打分，分析人與產(chǎn)品之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并進(jìn)行模型和金融產(chǎn)品的反復(fù)修正，在此過程中也幫助金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行了新產(chǎn)品的改善。
百融具有的一個(gè)優(yōu)勢是：百融的前身是百分點(diǎn)的金融事業(yè)部，而百分點(diǎn)擁有全國最大的第三方消費(fèi)偏好數(shù)據(jù)平臺(tái)。百融的第一批數(shù)據(jù)也正是來自于百分點(diǎn)，而百分點(diǎn)董事長蘇萌也是百融金服的聯(lián)合創(chuàng)始人和股東之一。憑借之前在消費(fèi)數(shù)據(jù)分析的積累，百融可以為銀行和保險(xiǎn)公司等不同類型的客戶需求靈活切換，例如在做銀行客戶時(shí)先從風(fēng)險(xiǎn)切入，再幫助客戶做營銷；在保險(xiǎn)行業(yè)則是先幫客戶做營銷，再切入風(fēng)控。
挖掘用戶行為數(shù)據(jù)的價(jià)值
從目前的產(chǎn)品規(guī)劃看，百融金服的主要業(yè)務(wù)在為金融機(jī)構(gòu)提供風(fēng)控服務(wù)上。在這一賽道中選手眾多，雷鋒網(wǎng)也曾經(jīng)報(bào)道過冰鑒科技、同盾科技、氪信等。
如果從百分點(diǎn)時(shí)期算起，百融金服相較于其他大數(shù)據(jù)金融公司的優(yōu)勢在于，作為用戶數(shù)據(jù)分析的先行者，百融具有啟動(dòng)早、數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn)，并能夠較好地利用數(shù)據(jù)挖掘用戶行為數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值。如百分點(diǎn)商業(yè)合作總監(jiān)張涵誠就在一次分享中講過2012年與交通銀行合作，通過數(shù)據(jù)挖掘改善硬件設(shè)備運(yùn)營的一個(gè)例子：
“2012年的時(shí)候跟交通銀行合作，他有很多的系統(tǒng)的巡檢跟運(yùn)維，做系統(tǒng)的巡檢搜數(shù)據(jù)庫，服務(wù)器，查各種硬件的設(shè)備，查電源等等。他找到我們說有沒有一種方法，所有的查詢都是基于日志，從日志中發(fā)現(xiàn)你的錯(cuò)誤。我們可以把所有的數(shù)據(jù)，索引在一個(gè)服務(wù)器上面，在通過這個(gè)數(shù)據(jù)閥值的設(shè)置，自動(dòng)化告訴我說，我們知道在陸家嘴某一個(gè)ATM機(jī)壞了可以修，知道交易這個(gè)延遲時(shí)間太長了，需要關(guān)注這臺(tái)服務(wù)器是不是CPU滿了，是不是內(nèi)存不夠用，幫助到交通銀行把20個(gè)人的運(yùn)維降到只需要兩個(gè)人。”
多維度、海量的數(shù)據(jù)源、對(duì)于用戶行為價(jià)值的專注分析，這也構(gòu)成了百融金服在數(shù)據(jù)產(chǎn)品上的先發(fā)優(yōu)勢。
在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，海量的數(shù)據(jù)固然是做好業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)，但如何有效運(yùn)用數(shù)據(jù)、在數(shù)據(jù)處理上積累的Knowhow和經(jīng)驗(yàn)才是團(tuán)隊(duì)的核心競爭力。隨著信聯(lián)在個(gè)人征信數(shù)據(jù)上的一統(tǒng)江湖，未來對(duì)用戶數(shù)據(jù)的管理也會(huì)越來越規(guī)范化，不同公司間數(shù)據(jù)源的差距將會(huì)縮小，而最終比拼的將是對(duì)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的理解和處理能力。
（是時(shí)候放出Dan Ariely關(guān)于大數(shù)據(jù)的這個(gè)段子了......）
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，除了來自百分點(diǎn)的第一批數(shù)據(jù)，百融金服的行為數(shù)據(jù)更多的來自與銀行、保險(xiǎn)、基金、證券公司等金融機(jī)構(gòu)合作的業(yè)務(wù)積累，一般通過SDK方式軟件采集，但這種方式會(huì)采集到大量的“臟數(shù)據(jù)”（如空白區(qū)域、特殊符號(hào)和未預(yù)期的數(shù)據(jù)類型等），數(shù)據(jù)的采集和處理具有較高的技術(shù)門檻，這也是百融金服在用戶行為挖掘上的底氣所在。
在雷鋒網(wǎng)看來，在目前的風(fēng)控核心業(yè)務(wù)之外，對(duì)于用戶行為數(shù)據(jù)挖掘和場景化應(yīng)用，通過對(duì)用戶精準(zhǔn)畫像、對(duì)市場、渠道、銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，依靠技術(shù)和數(shù)據(jù)的力量，進(jìn)行產(chǎn)品改善、優(yōu)化運(yùn)營效率、達(dá)成各種營銷目標(biāo)，可以給予百融金服更多的想象力。
除此之外，百融高層在公開演講中也多次提及普惠金融。
普惠金融最早由聯(lián)合國在2005年提出，是指以可負(fù)擔(dān)的成本為有金融服務(wù)需求的社會(huì)各階層和群體提供適當(dāng)、有效的金融服務(wù)，小微企業(yè)、農(nóng)民、城鎮(zhèn)低收入人群等弱勢群體是其重點(diǎn)服務(wù)對(duì)象。在中國，普惠金融于2015年首次進(jìn)入《政府工作報(bào)告》。
一般認(rèn)為，普惠金融的核心要求在為此前傳統(tǒng)金融服務(wù)未能覆蓋的人群提供可負(fù)擔(dān)、低成本的信貸與金融服務(wù)，而對(duì)于商業(yè)機(jī)構(gòu)而言，獲取利潤是其天生的要求，這二者當(dāng)中存在著天生的矛盾。因此在許多國家的實(shí)踐中，普惠金融一般都具有一定的政府參與特色：一方面，政府通過制訂相關(guān)政策和對(duì)行業(yè)進(jìn)行規(guī)范，界定參與普惠金融的商業(yè)機(jī)構(gòu)的界線和優(yōu)惠政策，在保證向普惠人群提供金融服務(wù)的同事，讓執(zhí)行的商業(yè)機(jī)構(gòu)也可以獲得可以維持的利潤。
普惠金融對(duì)于商業(yè)機(jī)構(gòu)來說可能是一把雙刃劍：如果運(yùn)作得好，這將是一片近乎無人競爭且市場廣闊的新藍(lán)海；如果運(yùn)作不好無法控制風(fēng)險(xiǎn)，則可能成為如上一輪金融危機(jī)時(shí)房地美、房利美“兩房”式的悲劇。毫無疑問，利用數(shù)據(jù)挖掘、人工智能技術(shù)，是普惠金融的必然選擇和唯一出路。
“食人之祿，忠人之事”。從百融金服最近一輪融資由“國家隊(duì)”國資委國家主權(quán)基金中國國新領(lǐng)投看，在未來普惠金融將成為百融金服的一個(gè)重點(diǎn)方向。在大數(shù)據(jù)金融領(lǐng)域，百融金服已經(jīng)有了一個(gè)不錯(cuò)的開局，形成了覆蓋獲客導(dǎo)流、反欺詐、信用評(píng)估、風(fēng)控、貸后管理、持續(xù)運(yùn)營、普惠金融等在內(nèi)的多個(gè)業(yè)務(wù)線，但俗話說“貪多嚼不爛”，在未來是否能集中精力，將如此多的業(yè)務(wù)一一做到極致，才是百融需要面對(duì)的挑戰(zhàn)。
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