大数据风控在科技金融的运用和实践
2018-01-24来源:乐虎国际官方网站科技作者:乐虎国际官方网站科技

  2018年1月17日,由上海乾趣网络科技主办、钱橙金服协办的“新科技、新金融、新未来”2018沪渝科技金融高峰论坛在重庆雅诗特大酒店隆重举办,本次论坛围绕着“新科技、新金融、新未来”主题举行。

  以科技金融为主线,聚焦中国金融业的互联网生态,本次论坛汇聚政府部门、监管机构、专家学者、消费金融企业代表与精英、媒体代表与意见领袖、行业投资人等300余人,知名财经专栏作家维辰、著名经济学家宋清辉、乾趣科技联合创始人郦雯、洵仁资本合伙人唐志刚、乐虎国际官方网站科技COO陈玮、任性车贷创始人王湛、永利宝科技首席市场官沈怡凌、Plugandplay投资总监胡宇、快贝金融创始人周智勇等金融行业重量级嘉宾出席了本次峰会论坛,并在现场共同探讨行业未来发展趋势,对科技金融行业进行了深度解剖和思维碰撞。

  陈玮博士是乐虎国际官方网站科技的COO,也是重庆百人计划的专家,拥有10多年的高新技术产业化和投融资经验,在现场她发表题为《大数据风控在科技金融的应用和实践》的演讲。

  陈玮博士认为,金融界是一个比较好的科技运用数据的领域,并且给我们详细介绍了在交易、风险、安全当中的运用。

  以下为演讲正文(有删减):

  演讲正文

  大家上午好!今天非常高兴受到主办方的邀请,我们在北京、上海经常有参加科技金融的会议,在重庆真的很少参加,所以我们很高兴重庆能够和上海互动起来,能够真正在科技金融这个领域进行更多的研讨、交流、沟通。

  今天我简单的给大家分享一下我们在大数据风控领域的探索,我们在几个细分的领域,在企业大数据风控为金融机构赋能领域做了一些工作。

  整个大数据的产业发展非常迅猛,一直以大于30%的增速在增长,其中有一半都投资在银行,因为金融界是一个比较好的运用科技运用数据的领域,所以市场规模非常大,而且新增的市场规模差不多6000亿左右。

  从全球来看,有70%的企业在购买外部数据,我们中国的状况,从15年开始,大家看到企业、个人的数据开始发展起来。我记得我们才开始做这一块工作的时候,组织了很多银行的专家高管一起讨论,外部数据对你们有没有用?他们反馈是我们觉得外部数据没有什么用,大家可以看到,行业发展非常迅猛,中国几乎30%的公司在采购外部数据,我相信这种趋势会快速增长。

  我们在三大板块:交易、风控、安全当中,我们在细分的企业大数据的风控做了一些常识。随着渠道的下沉,我们要更多的做一些风险更分散的业务的时候,大家会感觉到必须吃力。我们能够做一些什么事呢?


  我们乐虎国际官方网站科技是国内领先的金融大数据服务商,我们团队主要是从美国金融科技公司回来的。我们有很多独创的技术,比如说决策引擎,我们以前说一个风控总监为什么很值钱呢,因为他经验很丰富。我们采访一个风控总监,他说看到这些问题的时候,我一眼看到就知道有问题,其实我们也在用人工智能模拟,不断根据历史数据的学习来优化经验,我们平台取代的可能是一个初级的风控经理,但是随着时间积累、数据积累、策略积累,它会越来越像一个经验更加丰富的风控总监。

  决策引擎,我们可能有几千套的决策引擎,有些是借于专家模型,有些是借于几百万的训练样本,准确快速的决策引擎,针对企业的数据做分子,我们搜索企业数据的时候就会更加有效。比如大数据的技术,我们有时候一个数据源,比如一个工商,我可以利用五个数据源,我可能在各个地方网站上有公示,大家会发现同一个数据源互相矛盾。这个时候我该相信谁,我动态的调配哪一个是更新的数据源或者哪一个权重更高。

  在底层技术以及算法上,我们都有很多新的思路。比如基于复杂网络的风险传导模型,我们传统做风控一般会看企业本身有什么风险,而我们现在还会不断的挖掘关联关系。除了传统的看,比如股权、投资、任职等,可能还有一些底层的关联关系,比如说A公司最近换了一个老板,老板还有一家公司是B公司,B公司换了一个新的地址,新地址上注册了一家新公司。

  这些都是公开的信息,但是如果没有海量的链条把它提炼出来,就不容易发现这些。所以,我们会挖掘很多潜在的关联关系,比如说联合招投标,比如共同被告等,这些都是我们海量数据里面经过抽取、文本分析,每天处理上亿条的信息。

  所以,我们从看一个企业本身扩展为看网络,还会找一些网络的节点等等。比如我们怎么更好的预测事件的发生,传统大数据的授信,我们有很多普惠性的数据。比如说开房数据,我们可以通过开房数据评估一个酒店的经营状况,我不是通过隐私数据,而是通过交易性数据评估一个小企业经营风险,而且更好的服务它,其实也是我们一直倡导的,如何用科技金融服务实体经济。

  我举个例子来理解一下我们基于复杂网络的风险传导模型,大家都知道六度空间理论,在一个完全连接的网络世界里面,我和任何一个点之间,不超过6个人就能联系在一起。人和企业也是一样,这当中有不同的节点,有些连接点特别多,有些可能是过桥点,我左边只连了一掉,右边也只连了一条,但是左边连出去一大群,右边连出去又是一大群,你会发现他们的节点有不同的属性。

  当网络里面的节点发现风险的时候,我们就能更好的预估它怎样影响网络里的其他风险。所以,我们可以通过这样的一些计算来更好的预测可能发生的事情。前一段时间浙江有一个企业发展的非常好,有众多的子公司关联公司,但是我们可以看到,14年就有一些子公司和分公司开始出现纠纷,15年开始批量的子公司被注销,后来还有一些子公司发生欺诈等。

  但是从15年来看这个公司本身非常良好,也是政府表彰的对象,经济状况比较好,一直到15年底才发现结果出现母体公司员工离职潮,负面信息非常多,后来出现300亿的坏账。其实网络里已经有小点状告诉你已经有这些信息了,其实我们6-12个月之前就能观察到这些风险,这就是复杂网络带给我们的风控价值。

  基于时间序列的风险预测模型,我们可以看到这些企业发生的事件,就像糖葫芦我们连成一串,这个也在实践中有很多建模和常识,我们对预测的准确率还是比较高的,被很多银行和金融机构都采纳了。

  所以,我们要做的事情其实也不是要颠覆什么,很多科技带给行业的变革倒不是颠覆,因为传统金融机构有非常好的优势,无论是风控还是业务理解的上都有非常深厚的基础,我们要做的就是赋能或者重塑风险管理方法。

  最简单的是信息查询,我们现在毫秒级就可以提供。风险扫描,我迅速进行20大类黑名单的扫描,我们可以发现他隐藏的关联关系是不是已经有一些风险存在了。

  比如这个整车厂的案例,这一类的风险并不是派两个人实地看就能看到的,因为它是对外投资发生的风险,所以这一块就是我们现在在给很多金融机构以及供应链上核心企业提供的服务,对所有的供应链上的企业进行行为的监控,我更好的监控它每天发生了什么事情,有任何异常都会实时推送。另外是深入的分析,我这个企业在行业里的排名,最后就是智能的预测,我觉得这才是真正的大数据的增值部分。

  我们认为大数据真正价值在于,基于海量数据的基础上让我们有更好的预测,对我们的决策有更好的支撑。

  这是我们其中的一个平台,星象大数据智能平台,比如企业反欺诈、关联网等服务,这是我们协助城商行的一个案例,从贷前、贷中到贷后实时监控预警,包括我们跟很多政府的母基金进行合作,这种风险的管理在基金行业也开始应用。

  另外一个案例是当时成都的一个出口企业,当时表面上看起来非常好,15、16年非常好,投资了很多子公司。但是16年子公司开始被注销,17年拖欠款,后来跑路了,当时他在基金层面融了不少钱。他在组建公司之前,14、15年两次都被列入黑名单,投资人就说:在我投资之前就知道他有黑史,我绝对不会投资他。所以我们现在也上了很多服务,比如高管背调,这些人过去的历史行为是否值得我们信任,这些我们都会涉及到。

  这就是我今天简短的给大家介绍我们的做法,希望接下来有更多的探讨,谢谢大家!

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