新颜科技黄向前:风控是金融科技的核心工作 | 爱分析活动

2020-09-26 08:38 
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金融科技迅猛发展,风控环节作用凸显
近日,爱分析在京举办2019爱分析·中国金融科技高峰论坛。新颜科技CEO黄向前受邀进行了以“智能风控助力消费金融新常态”为主题的演讲。
现将新颜科技CEO黄向前的主题演讲实录分享如下。
黄向前:首先感谢爱分析组织这样一次大会,很荣幸到这里跟大家分享新颜科技在金融科技领域做的事情。
先介绍一下新颜科技,我们是一家专注于人工智能、生物识别、机器学习和大数据风控领域的公司。目前新颜科技有300多人,服务了国内超过2500多家开展个人消费类业务的消费金融公司、金融科技公司和互联网小贷公司,并且陆续和一些专注于做个人消费领域的银行开展合作。
今天,我分享的内容主要包括三个部分,首先是从宏观角度,讲一下国内消费金融的情况,之后是新颜科技目前在智能风控领域的发展方向,最后是在新领域的探索情况。
消费金融三大趋势,金融科技的关键是风控环节
趋势一,消费金融市场还是一直处于高速发展阶段,但是从数据中可以看出,市场空间增长的同时,增长的趋势已经逐步放缓。消费信贷资金规模的增速逐步放缓,尤其是现在国家倡导消费金融领域的做法,在这块积累了很多相关的经验。但是和发达国家对比来看,我国整个消费信贷的余额规模还是有很大差距的。从目前来看,不管是金融机构还是科技公司,在消费金融领域还是有很多发力的地方。
市场规模方面,根据国家统计数据,我们与欧美发达国家对比还有巨大的提升空间。这两年随着国家战略的调整以及大环境的变化,消费金融领域的增长趋势还是在放缓。线上消费信贷在发展的同时,整个行业的放款规模到活跃人数规模,增长的速度都是有所放缓的。从交易规模到用户量到交易量,在去年10月份达到高峰之后,过年开始到3月份,就降到了相对低点。
趋势二,目前从事线上消费信贷的平台,大中平台的马太效应是非常明显的,小平台随着国家的合规化政策的要求,尤其合规的业务做法,在被逐步压缩。大中平台一直拥有最好的流量、最好的客群以及最好的技术和人才,所以业务的规模体量在不断放大。从头部平台情况来看,同样有不同的发展趋势,拥有巨大优质流量的平台,业务规模在增加,而之前通过购买流量或者合作流量的传统平台的增速趋于平缓或者下滑。
趋势三,线上放贷市场,存量市场的博弈一直加剧,本身带有流量的平台,业务的形态还有业务的规模都在持续增加。而那些没有特别优质流量的平台,,随着在流量端成本越来越高,造成整个业务增速在放缓或者下降。这是因为新用户的数量逐渐减少,老用户是指行业里已经有过大量网贷记录的用户,新用户是完全在网贷行业没有记录的小白用户,新用户的占比还有增速在2017年达到高峰,之后逐渐减少。
从金融科技助力消费金融市场发展来看,2014、2015年在获客端先获得大量的机会,当时的流量获取还是非常容易的,简单做一些页面、APP导流就能获取大量的收益,但是从趋势角度来讲,最终需要通过风控解决金融风险问题,因为线上放贷就是伴随着风险的业务,所以说智能风控在未来才是真正能帮助金融科技放贷市场更加稳健发展的关键。当然,营销也是非常大的市场。
关注人群、场景、数据,服务线上放贷机构
目前新颜科技关注的重点,第一个是对目前国内信贷人群的划分。传统的央行报告里能看到人群的特点:是银行的多年客户,甚至是信用卡的忠实用户,有良好的信用记录,从银行获取贷款的利率、成本非常低。
还有一部分人群,是传统的互联网人群,可能连信用卡都没有,但是有长期在线上进行消费的行为,有大量的记录。这部分人群倾向于接受线上的服务,包括消费信贷的服务,会使用分期购买一些物品,也会在线上申请现金的借款,这部分人群没有太多的在央行或者其他传统的信贷记录。在2014年、2015年做线上放贷业务之后,主要是这部分人群带来大量的信贷诉求,并且一直在放大。同时,一些传统的线下贷款的人群,也逐步接受了线上借贷的方式,这是对人群的划分。
新颜科技帮助线上放款的小贷公司做相关风控的工作。小额现金分期是非常大的需求,可能是用于短期资金周转或者个人消费使用。在央行没有信贷记录的人群,他们存在天然的小额信贷诉求。
还有消费分期,目前所有场景端的分期做的都不是特别完整,甚至很多分期产品不被用户选择。中国用户的传统观念是,在互联网行业免费,不收利息,用户就会使用;如果收利息,用户就会直接信用卡消费,不会选择分期产品。实际两者之间有大量的人群,他们能接受一定利率的消费分期的产品,但目前做这块业务的企业做的都不是特别好。我相信这块未来会有比较大的市场空间。
最后一个是信用卡代偿业务,这两年很多商业银行都在大规模发信用卡,发信用卡人群逐步下探,使用的时候会出现过度使用的情况,信用卡代偿也是比较大的场景,每家平台服务的人群,既有小额的短期的,也有大额的长期的需求。
从获客到风控到营销,最终解决放贷核心还是做风控,在风控上做的更加精准、有效,就能解决很多风险的问题。线上放贷时,会出现很多用户同时在多家网贷平台上借贷的情况,这样会将风险迅速放大,本来可以良性循环的人群,因为借贷太容易,加速了人群变坏的速度。所以如何避免放贷过程里出现杠杆迅速放大的情况,也是必要的,防止共债是特别重要的事情。新颜也在帮多家互联网机构做共债的防范和控制,目前来看,防控的效果从整个行业角度来讲,共债用户的占比,是趋于放缓的情况。
另外关注消费信贷用户的生命周期,尤其线上的消费信贷用户。从我们掌握的数据来看,从他在我们这里出现第一笔借贷到很少出现借贷行为的时间周期基本在15个月,而且是不同额度的网贷产品。对每一个用户的行为变化,平均为15个月,尤其是额度,不同的额度有不同的生命周期,但平均下来在15个月。
另外关注数据孤岛问题,没有央行报告支撑的情况下,对这部分人做风控,最主要是掌握更多数据。无论是消费行为、借贷行为、娱乐行为以及使用各种APP的行为数据,通过行为去构建用户的画像,通过掌握更多的数据来解决画像构建困难的情况,尽可能的使用更多维度的数据来帮助机构做消费信贷的风险控制。
这是目前在风控领域用到的主流人工智能技术,人脸识别在反欺诈领域的应用,还有关系图谱、知识图谱中信息的组装和提取,通过智能问答做信息监测,也会逐步应用于风控领域。在风控环境中,新的技术会让风控更加有效、精准。
新颜科技在智能风控这个方面,我们实际上利用这些技术,做了贷前、贷中、贷后一系列产品,尤其在2017、2018年两年,我们服务了国内绝大多数线上放贷机构,提供了大量解决方案,能帮助机构更加有效的把风控做好,把风险降到最低。我们的产品体系,大家可以简单了解一下,目前推出的主要产品,包括工具类产品,也包括和大量的机构做联合建模的工作,帮助他们进一步提升数据的价值,提供风控解决方案。
与上海交大成立联合实验室,探索创新算法
新颜科技从去年下半年开始做了一些创新和探索。2018年8月,新颜科技和上海交大成立了人工智能金融科技联合实验室,目前主要将交大的理论研究融入到风控体系里,并且进一步提升人脸识别算法、机器学习算法、深度学习算法,提升服务的精准度。
这是来自交大研究的模型,现在已经在产品里逐步使用,有一些种子客户在测试,产品稳定之后,会在今年下半年将这个模型用在产品里面。这是应用场景的模型拟合结果,因为是新的算法、模型,最终产品的效果需要大量数据去验证。
OCR和人脸识别,在反欺诈领域用的最多,我们也在使用交大视觉方面的技术和算法,来做产品的进一步提升。基于知识图谱和复杂网络的,最初用已经掌握的数据结合人脸识别,通过用户的通信使用以及设备使用情况,能构建更加复杂的基础信息关联,包括人与人之间群体画像的情况,这些新技术都会陆续推上市场,帮助金融公司做更高效的风控。
我前面讲到新颜科技掌握数据的情况以及对行业的情况,如果大家有兴趣,可以会后继续交流。金融科技风控是最核心的工作,而且需要大家一起来研究,一起来将行业做的更加健康,尤其是在国家对线上信贷行业的强监管和强要求的情况下,如何把行业服务更好,需要大家一起探讨,谢谢大家。
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