进入智慧金融的新阶段

　　经过多次监管制度的制定，以及新一轮严厉整治之后，中国网贷市场将从之前的紊乱，进入到还本清源的环境中，其后的课题将面对如何提高网贷服务的效率。在互联网技术的持续推进中，科技金融将迅速转入到智慧金融的新阶段。这一阶段，中国网贷金融将进入一场拼智能化的竞争。

　　继科技金融之后，智慧金融呼之欲出。

　　什么是智慧金融？先看金融，就是对资源的重新整合并带来价值，表现形式就是资本的流动。作为金融平台来说，需要做的是获客、风控、信用、产品、服务等等。而所谓的智慧，就是一种对事物迅速灵活正确理解和处理能力，包括感知、理解、认知、逻辑、决策等等。当智慧和金融合在一起，就是通过技术、科技的融合使得金融全流程得到智慧的提升，实现金融产品获客、服务、风控的全面智慧化，这就是我们认为的智慧金融。

　　智慧金融最重要的特征是智能性，使得本来由人来做的认知决策，逐渐由机器来代替完成。有了智能性之后，客户可以得到非常快捷高效的服务。效率的提高，往往和成本的降低是同时发生的，从而达到普惠性。

　　随着区块链技术等相关技术的落地，我们认为，信息安全也会达到前所未有的阶段。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，已是大势所趋

　　今年，拍拍贷成立了智慧金融研究院，有人会问，为什么是拍拍贷来说智慧金融这个概念呢？

　　拍拍贷从2007年开始只做线上不做线下，从2007年到2014年所有的数据都被存下来了，这些数据时间跨度长，质量高而且种类繁多，这是需要非常大的前瞻性才能做的事情，一开始决定了以数据技术来驱动这个商业模式。

　　拍拍贷生来就是一个数据驱动和技术驱动的公司，公司当时的名字是PPDNI，这是一家数据和技术驱动的公司，因为场景、数据、人工智能都在名字里面了。历史也是这样发展的，如果一开始决定这家公司以技术来驱动的话，短期一段时间里，类似成交量这种指标不会看的太重，更重要的是，我们会用非常多的精力放在研究、挖掘探索什么样的数据能够在网络借贷里被用上，我们会花非常多的资源和精力不断发现这些数据，不断生产这样的数据、积累这样的数据。从2007年到2015年通过八年的数据积累，在2015年发布了魔镜，这是行业第一个基于大数据的风控系统。

　　现在，我们跳出拍拍贷，跳出网贷，看看信贷的发展趋势。我们把智慧信贷分成了六级，越往右边核心能力会基于AI、智能计算，响应时间也会越来越短。0级主要依赖于人工经验，响应时间很慢，比如说大家申请房贷，就是0级，需要很多资料和人工经验，基本上大于一个月。我们认为，现在行业里，蚂蚁金服应该是在第三级和第四级之间的阶段，这是一个基本上没有人参与，以AI算法技术为驱动的阶段。

　　第五个阶段是超级智慧的全连接的物联网时代。我个人认为，比较远，坦率地说，现在这些基础架构还不能支持真正意义上的强人工智能，可能最终还是需要回归到脑科学，看人脑是怎么做的，才能做到这个阶段。

　　对于科技金融、金融科技，很多人认为是大数据风控，实际上风控只是一部分。我们认为智慧科技贯穿在完整的价值链里面，从投资端、借款端、获客、风控、贷后管理。

　　如果用户上拍拍贷，会要求先注册，我们先对贷款人进行拍一张大头照，在大头照的背后，基于深度学习的人脸识别技术，我们可以做自动的基于几千个维度的人证合一的人脸识别。

　　我们通过数据、于经验，我们知道逾期用户里很大一部分实际上由团伙欺诈带来的，而欺诈团伙的目的和普通借款人是不一样的，问题是需要把这些人抓出来，就需要从弱关联维度上建模，这是一件很难的事情，拍拍贷建立了一个十亿级节点，百亿级的图谱，在图谱上用复杂网络技术建模，通过模型预测出哪些人可能是欺诈团伙，有了这些人，我们再人工跟进，确认他们是否是欺诈。

　　测试下来发现，基于模型的准确率，超过了基于规则的准确率，带来的结果就是：反欺诈的全覆盖。

　　让机器人取代繁复的人工

　　在拍拍贷的魔镜定价系统中，有征信、消费、设备、社交、行为、其他等数据。

　　就征信系统，举个例子，比如拍拍贷之前借给某一个用户5000元，用户好好还了，拍拍贷也许还会再借该用户5000元，但是拍拍贷上很多借款是“白户”，没有征信，要服务这些用户怎么办？只能逐渐下沉，下面的数据非常多非常杂，而且是非结构化的，我们搭建了一个非常专业的而且对标科研机构的建模团队，通过这些数据做大数据建模，基于模型的结果匹配了一系列非常精准的规则，我们给每笔借款每个标打上一个评级，评级代表了我们认为标最终的逾期率，基于这个逾期率进行定价，我们的核心是风险定价，但是最难的是越往下的建模的过程。

　　申请完之后，到了贷后，往往是在初期一两天没还的情况下，会有电话问询，这种情况下很有可能是机器人打电话提醒贷款人还钱，没有还钱的人中，有可能是在短逾期范围内忘了还，我们称之为“铁牛一号”，把语音实时转成文本，自动用机器代替人进行沟通交流，这在业务当中应用的已经比较广了。

　　再说质检机器人。我们是一家金融服务公司，需要和用户有非常多的交互、交流，这个过程当中有一个很大的难点就是，怎么保证我们给用户的信息是正确的，正确的信息是统一的标准给出的，同时我们友善和用户交流来给出这些信息，而唯一的办法就是做质检。质检是一个非常漫长而且效率很低的事情，我们如果把每一通录音都听的话，要一比一的配比，对于我们来说，这是不可接受的，但是我们通过技术把每通录音转成文本，为每条不同的业务线定制化规则，效率得到了极大的提升，准确率也一样，最终的效果就是全覆盖。

　　作为一家有6500万用户的公司，我们每天的进件量，用户问的问题，不会比任何一家大银行少，我们需要把质检的人工占比降低下来，因为机器人回答不需要质检，都是有机器算法事先算好的。我们研发了一套智能客服系统，理解客户意图，通过机器人解决客户的疑问。最后得到的结果是，任何情况下，早上凌晨三、四点问一个问题也会有人回答，服务质量方面是可以控制的，同时是不知疲倦的，目前为止，这套系统每天会解答近百万的疑问。不管是对内对外的应用，投资端我们也受到了非常大的重视，拍拍贷平台上有大量的散标，就带来了对用户风险状态，包括风险偏好的评估，以及风险和收益的平衡以及流动性管理，这是非常重要的一件事情。我们自主研发了一套机器学习系统，可以自动给客户投资行为做诊断，时不时会推送异常情况，也会时不时推送合理的建议给投资人。这套系统也在服务号上实现了，有些投资人可能会发现，时不时有机器人会指出你的一些投标好的不好的，实际上是机器人在做这个事情。

　　不管是在底层，基础架构，算法，应用领域，以及刚才说的很多案例里面，我们不断立足未来，不断探索。这需要在底层的软硬件做大量的投资，在软硬件基础上构建一系列的核心算法，这些算法是用来支持图象识别、自然语言处理、复杂网络、语音识别等等，这套体系上线之后会不断生成新的数据，反哺给体系，形成一个良性循环，这就是我们成立智慧金融研究院的目的。宗旨是立足人工智能、大数据、云计算、区块链等前沿金融科技的研究和探索，致力于推动金融全流程智慧化，以及使得金融服务触手可及，智能高效普惠安全。

　　为了这个研究院，我们精心挑选了科学顾问团，不管是在顶层应用层次，还是在中间的计算和算法层以及最底层的基础科学层，请到了世界级的三位专家来做我们的系统。

　　研究院做三件事情，首先会自建研究中心，同时会和浙大、工信部电子商务协会、新加坡国立大学的一些联合研究项目，未来十年内我们投入超过10亿人民币在智慧金融领域。

　　*作者系智慧金融研究院院长、拍拍贷首席风险官兼首席数据官

　　文/顾鸣