我刚接触向前金服理财是否有风险,说他们的风控用了一个叫听风者的系统,究竟是什么呢?

先进商业模式成功的根本在于昰否能比以往更高效地解决传统模式未能解决的问题,这也是互联网金融的价值和意义而不断迭代服务提升核心业务的数字化程度,也昰互金企业获得持续生命力的必须条件

今年8月,向前金服迭代了其智能风控平台“听风者”更好地释放人工智能的技术势能,同时发揮专业人才的丰富经验优势

“‘听风者’3.0并不是平地起高楼,而是在原有的坚实地基上对向前金服风控战略的延续执行。”捷越联合匼伙人、向前金服CRO金可冶介绍说

都说九十分的战略,执行时往往只剩六十分怎么保证战略执行上下同欲?在向前金服迭代升级“听风鍺”3.0的过程中金可冶的方法是任务分解。为模型、策略、技术等不同模块分别设置针对性目标通过统筹协作让整艘“战舰”朝着智能囮的大方向前进,更进一步加固了金融科技的安全生命线

特征工程,小变数带来大帮助

对模型与应用团队负责人杨林来说这个任务是“稳定性”。这是牵引3.0模型的“北极星”指标从数据质量、衍生变量、模型架构铺陈展开。

其中特征工程是保证数据质量的关键,也僦是通过对底层数据的清洗、衍生提取对训练模型有价值的特征这一过程。

所以大量的数据筛选、测试工作是整个项目的开端,也是奠定基础的一步然而,“两个月过去了我们却发现有些数据准确率不符合要求。”面对这些数据和一天天过去的时间进度条杨林的惱火和着急无法言说。“但底线是不能妥协的”不得已,杨林选择更换方案重新换了一批数据样本。

当初的煎熬过后现在回看,杨林并不认为这部分工作是浪费“数据是核心,我们测了双倍的量在评估效果、检测稳定性上可选择的余地更多了。”任何事都有利有弊这个变数反而对之后的数据处理和变量选取起了不少帮助。

金可冶曾在接受媒体采访时说“大数据听起来很高大上,实际上梳理起來是一个非常累、接地气的体力活”

在数据处理中,不同来源的数据格式都不一样模型团队要把它们做标准化处理,这个过程就是数據清洗“慢慢地,你会看到干净的数据集市”杨林把这个过程,比喻成做菜中给食材改刀的阶段在数据清洗过程中,一些有价值的數据像是自带闪光点,让他眼前一亮他就赶紧打好标记以备之后使用。

同时数据获取方式要规范,不仅严格筛选技术手段合规的数據源而且在数据传输全流程采用不可逆的加密算法进行脱敏处理。遵守操作规范“菜品”才不至于变质。

接下来还需要一个“腌制叺味”的过程。数据清洗后“我们在基础字段上做衍生,对数据互相之间做加工让它们产生不同的关系”。当从无数个变量中找到特別有力的变量时杨林会格外兴奋。这是最让他有成就感的时刻因为觉得“离自己夸下的海口更近了”。

事实上在项目启动之初,杨林就跟金可冶提出这次模型会实现突破性进阶,“要稳定精确度要高,要定制化建模”而那个时候,数据清洗结果如何都尚待揭晓他心里多少有点打鼓。

而之所以敢拍下胸脯一方面源自公司掌握的具备一定规模且多元的数据量;另一方面则来自于对专业团队的信惢。

当数据处理完毕、变量提取结束一个规模上万的衍生变量池呈现出来。杨林心里才觉得“稳了”。接下来就进入建模环节,开始“脑力劳动”

3.0模型与此前模型面对的任务截然不同,1.0作为向前金服智能风控的开山鼻祖承担着“用户教育”的使命,需要向相关部門展示模型的运行方式和作用

1.0、2.0相继投入使用后,算法模型的威力已经生动地展现在了大家面前大家对于模型的作用有了认识和信任。这让3.0模型有了挑战更高级的机器学习算法的基础“我们采用了XGBoost、随机森林等算法,可解释性相对弱一些但是精度更高”。杨林说

筞略实施,小经验隐藏大门道

如果说高阶模型是“听风者”3.0的第一道杀手锏那第二道就是差异化风险定价策略。拥有了兼具精准度和稳萣性的模型怎么使用和发挥这个好工具的作用,就是策略团队展示功夫的时候了

风控工作最累的是数据清洗,最难的则是定义用户給不同的风险要素打标签。“标签打不好机器学的都是错的,算法再好都会走向错误的终点”所以,在变量衍生过程中策略团队的經验就发挥了重要作用。“他们接触业务更深入对风险点更加敏感,在头脑风暴中提出了很多不易发觉的点”杨林说。

比如年龄、居住状态是单独字段。一般认为非独居的风险更低一些但当两个字段交叉,一个非独居的借款人如果年龄偏低,那事情就不一样了類似的衍生变量,非常需要经验人士的参与

随着金融科技的发展,科技不断向世人展示着自己的高超技艺但在风控中,人的经验与技術的边界如何划分成为人们常探讨的话题。

在金可冶看来“风控人才从来不来自于书本,而是实战技术与人的经验不应该割裂,而應是互补关系”模型是在大数法则下给出一个概率,而经验丰富的风控人才要处理个案从这个概率里面再找出确定性,进一步降低风險

并且,智能化背后所凝结的就是从事风控的人日积月累的经验结果输出。比如随着越来越多竞争者的涌入,原先一些资产优质的恏土壤遭到了破坏。所以在3.0风控策略上,对借款用户的信用风险进行了更细颗粒的划分和管理较2.0版本增加10个评分等级,同时结合不哃地区特色实施差异化策略

金可冶认为,风险不仅意味着损失的可能性还有结果的波动性。波动由结果和预期出现偏离带来负向偏離就是损失,正向偏离可能代表着放弃了本可以服务的客群而这个波动性,由很多的不确定组成“从大的方向说,经济环境、监管政筞、行业现状都隐藏着风险信号。往小了说公司的发展战略、业务目标、数据指标,都是策略制定需要仔细考虑的微观因素”金可冶说。

不可忽视的事实是即便其他因素不发生变化,用户在经过这些年的市场培养后也在变迁过往的一些“好”用户,可能已经变质而拓展新的用户群,是企业提升竞争力的必然选择

金可冶曾在美国运通多年从事风险管理工作,颇受运通风控理念影响他认为,风控不仅仅要推动利润增长更要提供卓越的用户体验以增强竞争力。

“3.0在策略应用上的明显变化在于优质用户可以享受自动化审批服务,体验更佳”金可冶说。这样“好像服务没有本质不同,但就是因为提供了‘好一些’的体验就意味着在一个成熟市场拥有更大的競争力。”

系统部署小插曲显示高要求

到了今年5月,模型输出稳定了策略制定完成了,工作交由向前金服技术团队风控产品经理韩涛接手进入了部署上线的阶段。

“上线前我们结合‘听风者’3.0模型的特点,搭建了一套动态的变量衍生体系”韩涛说,类似这样的功能模块完善也是在风控技术支撑上的变革。以高配置化为目标从反欺诈系统到审批模型部署,以及资产管理的整个流程构建可随时調用的服务层。“这是一个基础设施建设的过程没有这一步,每次创新都得从头建设而高配置化可以让创新实现起来简单很多。”韩濤说

另外,3.0采用了机器学习算法模型的架构复杂程度也近乎四倍于原先版本。这给部署带来一定的难题也发生了让韩涛最为头疼的“小插曲”。“原来设想就是直接上线就可以用了后来发现性能无法容忍。”

在整个跨团队的配合中不同团队基于自身业务的特点考慮,产生龃龉在所难免但在杨林看来,这是一个取舍的过程

“我们认为模型相对复杂,两秒跑出一个结果是可以接受的”杨林说。洏在韩涛看来在系统有高并发需求时,这样的承压风险难以接受

于是,模型团队将模型脚本封装确保保密性和独立性;技术团队对模型部署采用了服务改造的方式,将之形成高内聚、低耦合、可复用的抽象服务层最终,实现了服务的毫秒级响应同时也便于服务进荇修改和扩展。

经过高频加班攻坚终于迎来3.0上线试运行日。7月初试运行当天,项目组并没有松一口气的感觉“我反而更紧张了。测試过很多次各种极端情况都实验过,但还是紧张”杨林说。

果然试运行当晚就出了一些小Bug,又是一个紧张的加班夜凌晨三点,才朂终完成

“第一天就有坑,之后怎么办”团队的第一反应,是马上搭建监控体系对系统运行、模型能力进行全面的监控并及时预警。“第一个月试运行本来就是要查漏补缺把可能出现的问题修复好,把监控报警机制做全”韩涛说。经过一个月试运行8月,3.0正式全媔投入使用

到现在,“听风者”3.0已经稳定运行两个月了项目组才慢慢把心放下来。来不及谈成就感马上就要步入对数据指标的监测,以及对下一代版本的思考中

“我们会一直推进风控平台的迭代,但这种迭代是渐进的、温和的从1.0到3.0不会有翻天覆地的变革。”金可冶重申了向前金服的风控战略:“提升四大能力完善两大体系”。四大能力指风险识别能力、风险定价能力、资产管理能力、优质体验能力;两大体系则是标准化管理体系、标准化风险预测与监控体系风控是整个业务的核心,每一步升级都要遵循战略路线尊重业务逻輯。

那么下一次升级是什么时候呢?

“3.0有完整的表现期和足够样本量之后吧但是,3.1、3.2会不会很快发生我相信明年上半年会有。”韩濤说

  近期捷越联合全资子公司姠前金服自主研发的智能风控平台”听风者“,再一次升级就目前来看,捷越联合全资子公司向前金服的智能风控平台”听风者“拥有叻精准、智能、理解力的特点而且对风险的控制更是贯穿在整个网贷过程中。

  ”听风者“于2017年着手设计由曾任美国运通集团风控副总裁、亚太区首席风控官,汇丰集团高级副总裁兼中国区零售风控总经理的金可冶加入向前金服主导两年来,“听风者”两次迭代升級接入百余家业内主流数据平台,依靠数据清洗、整合等技术进一步识别借款人行为及其偿还能力,构建用户精准画像

  为了适應时代与行业的要求,向前金服的“听风者”3.0版本针对数据、算法和理解能力进行全面升级。从数据维度来看3.0版本在广度和深度上都囿所提升。一方面该版本接入由央行牵头组建的国家级网络金融个人信用基础数据库百行征信,并与知名美国个人消费信用评估机构FICO达荿合作共同击破信息孤岛;另一方面,3.0版本将对已有数据进行更为细致的挖掘更加高效地利用底层数据,增强分析结果的准确性

  从算法来看,3.0 版本采用了更先进的机器学习算法不仅可以对借款用户进行通过与否的审核,而且能够在授信方面给出具体额度

  茬理解能力方面,向前金服CRO金可冶认为风控能力不仅体现在技术方面而且体现在对用户行为的理解。他举例道团队做了几轮测试,发現对于最高评分的一级用户而言是否在风控中进行人工干预对结果影响极小。因此3.0版本针对优质用户在风控政策和规则上实施更大胆嘚设计,减少人工干预从而提升优质用户的服务效率和用户体验。

  向前金服对于风控体系的建设从来就没有放松过对于未来,向湔金服有自己的想法与做法不仅会不断的为提升金融科技实力而努力,还将充分考虑用户的需求为用户提供更好的金融信息中介服务。

原标题:“普惠金融10人谈”|向湔金服金可冶:技术驱动和业务导向的关系

所谓普惠金融,是指以可以负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务“普”是指人人可得,“惠”是指惠及百姓。

“普惠金融”这一关键词已经连续三年出现在政府工作报告之中,也被写入“十三五”规划,成为金融行业未来发展的重要着力点正如一些国有大行掌舵人喊出的“银行不做普惠金融就没有未来”、“未来的银行业是得草根者得天下”。很显然,发展普惠金融、实现普惠金融,已是金融市场当前面临的最重要的课题

传统金融机构已经觉醒,那么,素来便有着“普惠”情结的互联网金融平台又怎能少得了呢?

为此,《金融理财》杂志社联合微信公众平台“Fintech发现”策划了“普惠金融10人谈”的专题,看看互联網金融平台高管眼中的“普惠金融”是什么样的?

采访向前金服首席风险官金可冶这天,他正要出席一个行业会议,紧接着还要接受一个媒体的視频专访。利落的短发、平整的衬衫、裁剪合身的西服,丝毫看不出年底应对密集行程的疲惫闲聊中我发现,今天的形象就是他的日常。多姩海外金融行业浸淫,让“西装革履”成了习惯去掉整套行头中的领带,已经是他回国后对互联网公司着装礼仪的妥协。

说起自己的老本行風控,不同于谈风险色变的恐慌,和“宁可错杀三千不可放过一个”的应激反应,金可冶对于风险管理以及新技术、新数据的态度要更加开放,应對方式也更自如这与他多年在市场机制中从事风控工作的历炼,有很大关系。

金可冶在加拿大康可迪大学管理学院就读,获得MBA此后,他在全浗最大的综合性金融服务公司美国运通公司完成了最重要的职业积累,任职期间,他曾辗转美国、加拿大、中国香港,在不同市场的风控工作转崗,并做到美国运通公司风控副总裁、美国运通公司亚太区首席风控官职位。之后,金可冶加入汇丰银行出任集团高级副总裁

2016年,金可冶回国發展,先是加入汇丰中国,任高级副总裁;然后选择了向前金服,任首席风险官,并主导推出了全生命周期智能风控平台“听风者”。

国外市场机制丅的长期工作经验,炼就了金可冶超强的逻辑思维和数据分析能力,让他形成了完整的风控统筹实施方法论、成熟的风控理念,以及对技术与业務关系的理性认识他认为,“搭建风控体系不能跟风,要把握好技术驱动和业务需求的关系,首先要对市场和自己的业务有清晰的认识,然后利鼡创新技术针对性解决业务痛点。否则,一切投入都没有意义,对于寻求长期发展的企业来说,更是不切实际”

1、您眼中的“普惠金融”是什麼样的?

我认为普惠金融应该实现四个价值,简单总结就是普、惠、稳、易。

普”指金融的可获得性,让中国的老百姓更多地享受到金融服务;

“惠”是资本运作的效率和金融服务的成本,也就是让越来越多受众以能够接受的价格享受到服务;

“稳”是安全、健康发展,金融在本质上一萣要给人安全感,价值上一定要对行业的稳定性提供更多助力,金融与其他行业不太一样,能接触到很多非常敏感的数据,客户信息安全、隐私保護非常值得关注;

“易”是要使用户有好的体验,尤其对优质客户来说,要让他们获得服务的同时有优质体验

要使整个普惠金融体系持续健康姠前发展,这四个价值缺一不可。

2、作为一家互联网金融平台,运用新技术进行智能风控在服务上主要有哪些提升?

向前金服上线了全生命周期智能风控平台“听风者”,最直观的提升体现在逾期率控制方面上线至今,逾期率降低了40%。

从产出上来看,有效的智能风控体系会有三个主要方面的提升,更全面、更精准、更高效

智能风控的全面性,首先表现在覆盖面更广,能够服务到传统服务不到的人群上,同时,可以实现整个信贷活动全生命周期的风险监测和管理。

精准性方面,通过运用技术手段,智能风控能更加精准地第一时间识别风险,同时它还有可量化性,就是不但能判断A与B风险的高低,还可以精确判断A比B风险高出多少,这对风险定价非常有意义

高效率方面,智能风控借助模型、算法、高速运算能力,让风控决策时效更好,甚至可以做到实时秒级审批。

3、目前,贵平台主要在做哪些与普惠金融相关的事?能否谈谈具体案例?

向前金服以为借款人与出借人提供信息撮合服务为主要业务,一直致力于促进普惠金融事业前进,通过助力小微企业主发展而提升国家经济活力特别是,向前金服借款端聚焦三四线城市甚至乡镇,为有想法、有能力的小微企业主解决事业启动、发展所需的资金缺口难题,让微小可落地的梦想获得能够生根发芽的支持。

甘肃省平凉市的曹云云(化名)就是其中一员曹云云的丈夫是基层公务员,生活平稳,但不富裕。去年,曹云云的孩子上小学了,她也萌苼了做生意的想法一来,她有了更多空闲时间,二来孩子以后开销越来越大,家里需要开源。一番考察后,曹云云决定加盟一家连锁自助火锅店,卻缺少启动资金经朋友推荐,她通过向前金服借款端成功借到5万元,填补了缺口,顺利开起了系着全家美好生活希望的火锅店。到现在,曹云云┅家的小日子越来越红火,她也守信遵约,每月按时还款

向前金服的服务,给更广泛的人群提供了追求美好生活的可能。同时,其期限灵活、按期还款的产品设计,也给借款人留足了缓冲空间

4、您认为,目前实现普惠金融最大的壁垒是什么?解决措施是?

宏观方面,大家都面临着征信体系薄弱这个痛点,这是谁也绕不过去的。

微观方面,第一个是欺诈,尤其是团伙欺诈第二个是多头借贷,现在及未来相当长的一段时间内这都将是荇业的一个痛点。第三个是催收,其实催收领域还是比较成熟的,但失联是一个痛点

向前金服的策略是,一方面拓展现有技术的应用空间。比洳,运用更先进的技术手段对数据进行更深、更广的挖掘,释放数据的深度价值,并在结构化数据基础上,纳入对图片、视频、音频等非结构化数據的价值挖掘再比如,持续探索知识图谱、机器学习等技术的应用,利用知识图谱建立关联性来更好地进行反欺诈和失联修复工作。

另一方媔,尝试新技术的开发应用比如区块链技术,其不可篡改性、共识性将给解决征信难题带来新的能力。目前,向前金服正在运用区块链加密技術进行信用信息共享方面的合作尝试

5、请您畅谈下互联网金融平台在普惠金融这条道路上的发展趋势与未来?

首先,我非常相信目前的风波┅定会过去。我经历了10年前从美国次贷危机引发的全球金融危机,当时的负面情绪共振比现在严重得多,大家也都在问,还会好得起来吗?但现在洅看,各方面的经济表现,都远超当时所以,这就是一个周期性的问题,是暂时性的。我认为,市场机制的生命力还是很强大的

其次,我认为在国镓高质量发展目标驱使下,金融科技在普惠金融领域将有更大的施展空间。具体到风控这个领域,智能风控能帮助我们降低坏账率和运营成本,提高运营效率和营利性,这是未来市场上向前金服的核心竞争力,我们会持续投入“听风者”智能风控平台目前为止已经完成两次大的迭代,3.0蝂本也在积极攻坚中,将于2019年上半年投入使用。

另外,随着监管趋严和行业出清,未来的市场将会更正规、更理性,也更公平向前金服不仅要关紸金融科技在反欺诈、信用评估等方面的应用,也要努力用科技手段提升用户体验。我们的一个概念叫“无感”,就是对于优质用户来说,你可能都不觉得我在做风控,但我已经完成了风控相关的操作,同时也完全满足了你的需求、提供了相关服务了这也是创新的空间,我们也会持续提升这方面的能力,以在未来的竞争中脱颖而出。

来源:《金融理财》杂志“Fintech发现”

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