檸檬科技：圍繞數據、模型、產品打造“自動化閉環”

文／本刊記者 史 詩

5月28日，鳳凰網WEMONEY在北京舉辦了“有爆點的新金融行業風控SHOW”主題活動，檸檬科技聯合創始人、CTO肖勃飛介紹了“風控三劍客”的技術邏輯和應用案例。

作為國內領先的智能風控解決方案提供商，檸檬科技利用大數據、人工智能、云計算等核心技術，提出了數據處理、模型、系統并重的“風控三劍客”方法論，在服務金融機構獲客、風控、反欺詐等方面，獲得了廣泛認同。

2年開發60余個業務模型

“我有幸見證了中國互聯網金融的崛起，也深刻感受到這個市場急需一家懂傳統信貸風控，又懂大數據風控的專業風控服務商”，檸檬科技聯合創始人、CTO肖勃飛在活動上回顧了檸檬科技誕生的契機。

檸檬科技誕生于2015年，當時“信用價值”的概念在國內剛剛起步。傳統金融機構服務的客戶之外，有一個龐大的群體，他們有很強的金融需求，但是其資質卻不符合銀行等傳統金融機構的要求。由于他們的征信數據嚴重缺失，但他們的社交、購物、通訊等行為數據顯示出其中很多人有旺盛的需求和足夠的還款能力。在此背景下，大數據風控技術應運而生。

經過短短2年多的發展，這家金融科技公司已經開發了包括授信定價、申請評分、催收評分等在內的60多個業務模型，研發了檸檬俠風控云平臺和看家狗貸后預警平臺等基于機器學習、自動優化的智能部署系統。檸檬科技至今已幫助客戶完成了上千萬用戶的借款審核，近500億的資產風險管理。

在檸檬科技的系統幫助下，經過通過大數據分析處理、機器學習和全流程的系統閉環，消費信貸流轉的周期，從原來的2-4周縮短到3分鐘以內，綜合效率提升了數千倍。

數據處理、模型、系統并重

在技術邏輯上，檸檬科技提出，“風控三劍客”——數據處理、模型和系統的組合是能夠精準打擊風控痛點的核心要素。

肖勃飛表示，風控本身是一個復雜的業務流程，其中數據處理是基礎，模型是能力，系統是支撐。

由于很多新金融用戶缺少傳統金融中使用的結構化數據，很多新金融機構只能通過客戶授權使用其社交、運營商、行為軌跡等非結構化數據，這導致對客戶貸不貸、貸多少的問題難以評估。

在這種情況下，處理數據能力成為風控的首要條件。檸檬科技在處理運營商、社交網絡、行為軌跡、消費習慣、信用記錄等在內的甲方授權數據方面經驗豐富，結合Hadoop、Storm、Spark等分布式大數據計算平臺，將數據整合為歷史匯總指標、貸款申請人關系等基礎指標。基于這些指標，可以有效地反應客戶的資產負債能力，消費習慣行為、社交關系、征信情況等關鍵信息。

在風控模型方面，模型判斷的準確率和覆蓋率，一直像天平的兩端，很難達到平衡。要保證一定的準確率，把風險客戶識別出來，對模型能力的要求極高。而如果模型規則太簡單，就很容易誤殺真實的貸款客戶，也容易被詐騙團伙破解。

為了更好地解決這個問題，檸檬科技利用機器學習、快速迭代的模型構架，根據客戶信息校驗和產品設計，濾掉不符合產品要求的客戶；根據反欺詐和申請評分模型，再濾掉具有欺詐風險的客戶，解決了貸款的貸不貸的問題；最后根據授信定價模型，給不同的客戶授予不同的額度和定價，并濾掉貸款后可能存在財務風險難以償還貸款的客戶。通過這幾個步驟，有效解決了“誤殺”的行業難點。

在系統支撐層面，目前行業普遍缺乏高效的“閉環”式服務。而檸檬科技的優勢即在于系統的完整性。比如，檸檬俠風控云平臺幫助客戶實現授信定價、申請評分、反欺詐等風控模型的訓練、自動優化和部署，為信貸業務提供智能決策支持；而看家狗貸后預警平臺提供的是貸后行為的實時監控、逾期風險預警、催收管理等方面的支持。

檸檬科技圍繞數據、模型、和產品三層服務，實現了從數據處理到實時監控、實時模型優化的“自動化閉環”。

迄今為止，檸檬科技已經服務了四川天府銀行、有利網、百融金服、新高金融、銀聯智慧等機構，并與北京大學、廈門大學、西南財經大學統計學院等高校和科研機構建立了深度研發合作關系。