前语

科技的介入可以加快处理传统金融的信息收集、出资决议计划、信息中介等职业痛点，其间，大数据、云核算、人工智能等是FinTech不可或缺的技能维度驱动力。

作为一家金融科技渠道，你我金融在大数据风控方面又有怎么样的探究和实践？

近来，你我金融副总裁兼首席风控官谌东宇就接受了钱小二的专访，畅谈你我金融在大数据风控方面的布局和未来展开……

△谌东宇：你我金融副总裁兼首席风控官

现任西南交通大学数学学院客座教授、我国国家外国专家局高档专家，广东省科技厅评定入库专家、深圳市科创委评定入库专家、深圳市经信委评定入库专家，我国才智城市专家委员会专家委员。曾任我国才智城市系列规范之《才智城市信息可视化导则》主编。

具有25+年的我国和海外工作经历，曾在财富500强公司—我国银行、IBM、Oracle、纽约人寿等公司担任专家参谋和技能办理工作，回国后先后在华为、威创视讯、美臣稳妥、前海云游数据、刷宝科技等担任首席架构师、首席信息官、首席技能官、首席数据官等职位。

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现在，我首要担任分担技能与风控，兼任技能中心以及新树立的大数据风控中心的担任人。大数据风控中心和一般中心的定位有所不同，不论从公司层面仍是办理层层面，都倾向站在更高的变幻去布局、去规划。

大数据风控中心的架构，首要是3个部分：产品规划与营销部、研发部、数据与模型部。

产品规划与营销部是依照大数据风控中心作为一个事业部，未来以Fintech公司的方式来规划，这也是咱们的愿景。研发部的根底是本来技能中心下的组衍变而来。数据与模型部，包含数据、模型以及大数据渠道建造。数据首要依托于大数据渠道收集的海量数据，当然也包含传统的结构化数据。未来，或许还会有半结构化数据或非结构化数据。

大数据风控的数据运用

这儿，讲一下常用的四类数据：

第一类是财务数据，这个和事务相关，经过用户的还款体现、逾期行为等行为数据来体现。

第二类是埋点数据，以文件方式存在，不只包含在APP里设置的埋点数据，还包含H5的埋点数据。

第三类是第三方数据，现在用的比较多，包含上用户的行为数据、学历、社保、公积金、电信运营商数据等。个人征信数据也很有参考价值。比方央行个人征信数据包含三个版别：详版、简版、银行版，银行版就包含用户在其他一切银行、金融安排的借款信息。现在，咱们也在活跃对接相关的征信数据。此外，第三方数据还包含用户的消费信息、商旅信息。假如公司产品定坐落高端人群，可以剖析他的日常商务轨道，来判别是否契合公司性质。

第四类是爬虫数据。它分为泛抓框架下的数据以及精抓框架下的数据。

上面说到了结构化数据和非结构化数据。我觉得，未来，互联必定是两者结合，用户的行为数据、蛛丝马迹会越来越重要。

未来风控模型将掩盖贷前、贷中、贷后

模型现阶段最首要针对的是风控。风控模型，包含反诈骗模型，授信模型，针对贷前、贷中、贷后的各种模型。现阶段，你我金融的风控模型相对会集在贷前：是否为用户借款，授信额度多少。在传统银行，这也叫做A卡，也便是请求卡。未来，跟着整个客群的老练和数量的添加，你我金畅通领悟引进B卡，也叫贷中办理，依据用户行为来做模型。还有C卡，首要用在催收以及失联信息修正等。比方，一个人换了电话号码、换了地址、没有自动知会、失踪了，这种状况下，咱们就可以经过其他的信息，例如购的信息终究找回他，这便是失联修正。这就体现了大数据技能手法相对传统风控的优势。

现在业界还有一种运用比较多的卡叫做F卡，是反诈骗模型。现在，贷渠道会不同程度面对团伙诈骗以及黑色产业链选用大规模“养卡”的手法来进犯、诈骗渠道的状况。针对这种状况，以往会经过设备黑名单确定，现在除了确定电话号码，还会经过IP地址，手机信号的方位、手机设备号，手机操作体系版别等信息，树立设备指纹，这也是未来联合反诈骗的趋势。即便不法团队养卡也好，但他们的物理方位不会轻易变，经过相关剖析以及技能剖析，或许剖析到这个号码在多家贷渠道用到，也或许运用共用联系地址。一旦查到有逾期的人，可以经过与第三方安排联动，将逾期、黑名单数据相关起来，这样，就很简单查到可疑，发现团伙诈骗。用大数据先进算法，快速定位，这是传统风控没有办法做到的。你我金融也在测验树立一个职业的信誉联盟安排，各家渠道可以互通黑名单数据，在联盟安排下，安排交流，经过这样的方式，传统风控和大数据联合起来，功率会更高。

回到数据自身，现在，你我金融正在展开新事务，例如卡贷、社保贷，许多数据曾经并不完善，都需求弥补。所以现阶段，咱们会结合风控方针对风控模型进行持续优化，来坚持低水平的逾期率。

打造具有技能前沿性的高精尖团队

全体来说，大数据风控中心三个部分相得益彰，中心方针有三个：

1、整合公司风控产品，包含模型装备体系、大数据风控渠道、模型与算法、BI可视化、用户画像、智能危险预警体系等，增强风控才能，树立大数据风控体系，并以独立第三方的风控人物，服务于集团。现在，你我金融已经有了一些产品，对风控技能做一些自动的产出。除了原有的大数据风控体系，你我金融正在开发升级版的大数据风控体系，可以对用户进行精准画像。首要对上面说到的4类数据进行精准归类，曾经的画像体系叫做标签体系，现在在这个根底上，完成360度全掩盖，愈加精密并做进一步的精准营销，比方穿插出售、相关剖析。你我金融有两大集体，一类是出资人、一类是借款人。咱们期望能在整个画像的根底上，做好交际络和交际剖析。

2、以互联大数据为底子，完成贷前危险审阅、贷中危险操控及贷后盯梢办理的一体自动化，并深入研究人工智能、交际络、机器学习、语义剖析、云技能等前沿范畴，树立一个具有技能先进性的技能团队。未来，除了具有传统风控的前沿技能，依据“互联+”以及人工智能的展开趋势，你我金畅通领悟运用杂乱络、新式大数据发掘算法、机器学习等先进技能。例如，传统的决议计划树算法是依据一棵“树”来决议计划，贷不借款，便是yes或no，而“随机森林”算法是多棵树，经过改变、整合更多数据，做更优化的挑选，相似这种，就叫做机器学习的算法。未来的3-5年，大数据技能、机器学习、人工智能会是整个业界以及互联金融的一个大趋势，你我金畅通领悟紧跟这个趋势。现在，你我金融测验做的一个运用是图像辨认。曾经，爬虫泛抓框架下，有些站的验证码需求人工打码，而选用图像辨认，不需求人工打码，就可以快速去做相应的收集。

这儿，再讲一下你我金融的智能客服体系，现在是依据文本，用户问一些问题，依据问题进行分类。假如依据大数据，打造常识图谱，就能快速打通。未来，用户或许纷歧定要敲字，智能客服体系可以依据语音辨认、语义辨认来快速了解。还有一个情感剖析，我们都知道，客户或许有情绪化，怎么把客服收到的不同问题做个分类，构建常识图谱，进行智能引导和话术，曾经靠一级一级的训练，未来智能模型有必定堆集的话，或许测验自动化的客服服务。在你我金融事务量快速添加的时分，就可以快速满意用户服务，确保用户体会。

未来，你我金畅通领悟加强壮数据的建造，但中心是树立一个具有技能先进性，技能前沿性的科技团队，并将前沿技能落地到项目中，这将是一个闭环。并不是一个科研项目，一切的东西都是可以运用、发生效应的，比方进步客户精准度，做更好的服务营销、下降违约率、下降全体本钱。

技能离不开人才，因而我对大数据风控中心要求很严厉。现有的团队人员，在大数据方面经历丰富，上任于国内外闻名外企、数据安排，也有海归精英，大多具有5-10年工作经历。在招聘的进程中，坚持宁缺毋滥的起点，团队成员既要有建模经历，又要稀有据剖析根底，许多是数学、计算专业身世。未来三个部分都会依照份额，持续添加成员，打造一个有力气的高精尖技能团队。

3、我期望可以满意公司风控需求外，对外输出风控为中心的归纳技能和服务，完成‘本钱中心’到‘赢利中心’的转化。前面也说到，依照事业部来走，期望未来能依照Fintech公司的道路来展开。把现有的模型、技能转化成对外的服务，或许要分三步走：首先是服务你我金融，在你我金融项目中打磨模型、产品、技能。在这个根底上服务整个派生集团，同享数据，供给内部孵化的服务、对外供给产品。进程中很重要的一点是，紧跟业界最新的技能，不断创新，来反哺你我金融。这是一个闭环，既有输出，也有输入的良性螺旋性上升。这是一步一步走的进程。

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