進入智慧金融的新階段

顧鳴

繼科技金融之后，智慧金融呼之欲出。

什么是智慧金融？先看金融，就是對資源的重新整合并帶來價值，表現形式就是資本的流動。作為金融平臺來說，需要做的是獲客、風控、信用、產品、服務等等。而所謂的智慧，就是一種對事物迅速靈活正確理解和處理能力，包括感知、理解、認知、邏輯、決策等等。當智慧和金融合在一起，就是通過技術、科技的融合使得金融全流程得到智慧的提升，實現金融產品獲客、服務、風控的全面智慧化，這就是我們認為的智慧金融。

智慧金融最重要的特征是智能性，使得本來由人來做的認知決策，逐漸由機器來代替完成。有了智能性之后，客戶可以得到非常快捷高效的服務。效率的提高，往往和成本的降低是同時發生的，從而達到普惠性。

隨著區塊鏈技術等相關技術的落地，我們認為，信息安全也會達到前所未有的階段。智能性、普惠性、安全性、高效性，是智慧金融的四大特征。

智慧金融，已是大勢所趨

今年，拍拍貸成立了智慧金融研究院，有人會問，為什么是拍拍貸來說智慧金融這個概念呢？

拍拍貸從2007年開始只做線上不做線下，從2007年到2014年所有的數據都被存下來了，這些數據時間跨度長，質量高而且種類繁多，這是需要非常大的前瞻性才能做的事情，一開始決定了以數據技術來驅動這個商業模式。

拍拍貸生來就是一個數據驅動和技術驅動的公司，公司當時的名字是PPDNI，這是一家數據和技術驅動的公司，因為場景、數據、人工智能都在名字里面了。歷史也是這樣發展的，如果一開始決定這家公司以技術來驅動的話，短期一段時間里，類似成交量這種指標不會看的太重，更重要的是，我們會用非常多的精力放在研究、挖掘探索什么樣的數據能夠在網絡借貸里被用上，我們會花非常多的資源和精力不斷發現這些數據，不斷生產這樣的數據、積累這樣的數據。從2007年到2015年通過八年的數據積累，在2015年發布了魔鏡，這是行業第一個基于大數據的風控系統。

現在，我們跳出拍拍貸，跳出網貸，看看信貸的發展趨勢。我們把智慧信貸分成了六級，越往右邊核心能力會基于AI、智能計算，響應時間也會越來越短。0級主要依賴于人工經驗，響應時間很慢，比如說大家申請房貸，就是0級，需要很多資料和人工經驗，基本上大于一個月。我們認為，現在行業里，螞蟻金服應該是在第三級和第四級之間的階段，這是一個基本上沒有人參與，以AI算法技術為驅動的階段。

第五個階段是超級智慧的全連接的物聯網時代。我個人認為，比較遠，坦率地說，現在這些基礎架構還不能支持真正意義上的強人工智能，可能最終還是需要回歸到腦科學，看人腦是怎么做的，才能做到這個階段。

對于科技金融、金融科技，很多人認為是大數據風控，實際上風控只是一部分。我們認為智慧科技貫穿在完整的價值鏈里面，從投資端、借款端、獲客、風控、貸后管理。

如果用戶上拍拍貸，會要求先注冊，我們先對貸款人進行拍一張大頭照，在大頭照的背后，基于深度學習的人臉識別技術，我們可以做自動的基于幾千個維度的人證合一的人臉識別。

我們通過數據、于經驗，我們知道逾期用戶里很大一部分實際上由團伙欺詐帶來的，而欺詐團伙的目的和普通借款人是不一樣的，問題是需要把這些人抓出來，就需要從弱關聯維度上建模，這是一件很難的事情，拍拍貸建立了一個十億級節點，百億級的圖譜，在圖譜上用復雜網絡技術建模，通過模型預測出哪些人可能是欺詐團伙，有了這些人，我們再人工跟進，確認他們是否是欺詐。

測試下來發現，基于模型的準確率，超過了基于規則的準確率，帶來的結果就是：反欺詐的全覆蓋。

讓機器人取代繁復的人工

在拍拍貸的魔鏡定價系統中，有征信、消費、設備、社交、行為、其他等數據。

就征信系統，舉個例子，比如拍拍貸之前借給某一個用戶5000元，用戶好好還了，拍拍貸也許還會再借該用戶5000元，但是拍拍貸上很多借款是“白戶”，沒有征信，要服務這些用戶怎么辦？只能逐漸下沉，下面的數據非常多非常雜，而且是非結構化的，我們搭建了一個非常專業的而且對標科研機構的建模團隊，通過這些數據做大數據建模，基于模型的結果匹配了一系列非常精準的規則，我們給每筆借款每個標打上一個評級，評級代表了我們認為標最終的逾期率，基于這個逾期率進行定價，我們的核心是風險定價，但是最難的是越往下的建模的過程。

申請完之后，到了貸后，往往是在初期一兩天沒還的情況下，會有電話問詢，這種情況下很有可能是機器人打電話提醒貸款人還錢，沒有還錢的人中，有可能是在短逾期范圍內忘了還，我們稱之為“鐵牛一號”，把語音實時轉成文本，自動用機器代替人進行溝通交流，這在業務當中應用的已經比較廣了。

再說質檢機器人。我們是一家金融服務公司，需要和用戶有非常多的交互、交流，這個過程當中有一個很大的難點就是，怎么保證我們給用戶的信息是正確的，正確的信息是統一的標準給出的，同時我們友善和用戶交流來給出這些信息，而唯一的辦法就是做質檢。質檢是一個非常漫長而且效率很低的事情，我們如果把每一通錄音都聽的話，要一比一的配比，對于我們來說，這是不可接受的，但是我們通過技術把每通錄音轉成文本，為每條不同的業務線定制化規則，效率得到了極大的提升，準確率也一樣，最終的效果就是全覆蓋。

作為一家有6500萬用戶的公司，我們每天的進件量，用戶問的問題，不會比任何一家大銀行少，我們需要把質檢的人工占比降低下來，因為機器人回答不需要質檢，都是有機器算法事先算好的。我們研發了一套智能客服系統，理解客戶意圖，通過機器人解決客戶的疑問。最后得到的結果是，任何情況下，早上凌晨三、四點問一個問題也會有人回答，服務質量方面是可以控制的，同時是不知疲倦的，目前為止，這套系統每天會解答近百萬的疑問。不管是對內對外的應用，投資端我們也受到了非常大的重視，拍拍貸平臺上有大量的散標，就帶來了對用戶風險狀態，包括風險偏好的評估，以及風險和收益的平衡以及流動性管理，這是非常重要的一件事情。我們自主研發了一套機器學習系統，可以自動給客戶投資行為做診斷，時不時會推送異常情況，也會時不時推送合理的建議給投資人。這套系統也在服務號上實現了，有些投資人可能會發現，時不時有機器人會指出你的一些投標好的不好的，實際上是機器人在做這個事情。

不管是在底層，基礎架構，算法，應用領域，以及剛才說的很多案例里面，我們不斷立足未來，不斷探索。這需要在底層的軟硬件做大量的投資，在軟硬件基礎上構建一系列的核心算法，這些算法是用來支持圖象識別、自然語言處理、復雜網絡、語音識別等等，這套體系上線之后會不斷生成新的數據，反哺給體系，形成一個良性循環，這就是我們成立智慧金融研究院的目的。宗旨是立足人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等前沿金融科技的研究和探索，致力于推動金融全流程智慧化，以及使得金融服務觸手可及，智能高效普惠安全。

為了這個研究院，我們精心挑選了科學顧問團，不管是在頂層應用層次，還是在中間的計算和算法層以及最底層的基礎科學層，請到了世界級的三位專家來做我們的系統。

研究院做三件事情，首先會自建研究中心，同時會和浙大、工信部電子商務協會、新加坡國立大學的一些聯合研究項目，未來十年內我們投入超過10億人民幣在智慧金融領域。