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譽存科技通過大數據和人工智能重塑金融風險管
2018-01-24來源:譽存科技作者:譽存科技

  近日,第十四屆中國國際金融論壇在上海召開。本次論壇以“金融本源回歸服務實體經濟發展”為主題,匯集金融監管機構領導、中外資銀行、國內外私募股權基金、金融服務中介機構、投行、證券及高成長性金融科技企業的負責人及高管,知名專家學者等參與。譽存科技聯合創始人兼COO陳瑋博士作為論壇特邀嘉賓也出席了會議,并發表主題演講。


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  中國國際金融論壇創辦于2004年,已連續成功舉辦13屆。論壇旨在通過高層次的對話、交流,對中國金融業發展的前沿問題進行深入的探討,為重大的金融決策、重要的金融創新提供真知灼見。

  會議由中國小額貸款公司協會黨委書記兼會長向衛國主持,上海市金融服務辦公室主任鄭楊發表致辭。與會領導嘉賓分別就金融科技創新帶動金融改革發展、區塊鏈技術在金融領域的創新應用、商業銀行與金融科技的融合路徑、新金融時代的資產配置與財富管理、中國資本市場創新展望等話題進行了深層次剖析與講解。


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  陳瑋博士在演講中提到,大數據的核心價值不是在搜集數據,而是從中獲得洞察。中國在過去5年,整個大數據的投入就翻了7倍,超過一半的投入是發生在銀行業,而且還在高速增長。從2015-2016年越來越多的金融機構開始采購外部數據,到2017年開始采購大數據平臺,金融機構對外部數據的采用,讓我們看到金融科技未來的發展趨勢。


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  以下是陳瑋博士演講全文

  各位來賓,各位朋友:

  大家下午好!今天很榮幸受到主辦方的邀請在這里分享一下我們在做的一些事情。剛才趙秘書長給我們做了一個非常全面的金融科技發展概況介紹,而我們做的事情就是在風控細分領域為金融機構賦能。

  大數據產業發展非常的迅速,中國在過去5年,整個大數據的投入就翻了7倍,而且還在高速增長中。而在2017年可能有超過一半的大數據投入是落在銀行業,所以我們也看到整個需求是非常的旺盛,而正是在這些云計算、大數據等新興技術越來越成熟的情況下,為我們的金融,為我們創新業務提供了非常多的工具,比如精準營銷、批量獲客、風控等。全球其實有70%的企業在購買外部數據,但在中國可能只有30%多。記得我們在2015年,剛從美國回來不久,創業做這個企業大數據風控的時候,我們找了很多銀行界、金融界的專家,整合一些外部數據,比如有工商、司法、招投標等等。過去銀行比較注重財務數據,很少關注外部數據。當時很多人給了我們一個結論:“我覺得這些外部數據沒什么用。”很明顯,在2015-2016年越來越多的金融機構開始采購外部數據,2017年開始采購平臺,對外部數據的使用讓我們看到未來的發展趨勢。

  我們都很清楚傳統信貸存在一些痛點,特別是做以抵押為主的大額放款,隨著整個渠道的下沉,我們怎么能夠更好的去做,更有效率的去做,更好的去把握這些風險?比如說傳統的貸后管理,昨天還有專家跟我分享:他們要經常定時定點的走訪客戶,一個人怎么去跑這么多的業務,這些難度等等。現在是希望通過一些大數據和人工智能的手段能夠重塑金融風險的管理的方式。

  首先是信息查詢。我們有全國7500萬家企業各方面的經營數據,有一部分是互聯網公開渠道收集的,比如招投標,招投標可能散布在幾百個甚至更多的政府的招投標網站上;比如它在招什么人,這些團隊的構成;比如輿情,開庭公告,法庭公告等等散布在全網的各個地方。另外一部分是我們跟很多權威機構有合作,拿到脫敏的數據,還有行業數據。可以非常近距離的觀察行業的變化,大勢的趨向。大家以前花很多精力做的事情,我們現在可以毫秒級速度給到最全的信息。

  第二是風險掃描。傳統做風控,來一個企業我們就看這個企業本身有沒有問題,現在我們除了看這個企業本身以外,還要看它的整個網絡,如果以社交比喻的話就是它的朋友圈,它的關聯企業,關聯人。它們到底健不健康,是不是好,有沒有什么風險,能不能傳遞到被觀察的企業本身。我們有500多萬家黑名單企業,通過風險掃描工具,迅速的告訴你這家企業,它以及它的關聯企業、關聯人在哪一方面存在風險。我們現在設置有20多個不同的,可能產生一些失信行為的子領域。還有行為監控。舉個例子——eBay,大家可能會覺得奇怪,它最大的損失,其實是商家的跑路。作為第三方平臺,賦予每個人權利,只要你說你沒有收到貨,我就把你付的錢退給你。每年在eBay上面都有大量的商家收了錢但是跑路了,所以他們專門有一個組就在研究這些商家行為的變化:是不是忽然打折了,或者忽然出現跟往常交易不同的異常行為。在這一套風控策略里面,其實就是關注這些企業行為的變化,從各個維度去分析這些企業是否跟以前不一樣。我們也會關注行為的變化,而不僅僅是財務了。

  還有就是深度分析,當然,包括智能預測,大數據最大的價值不在于把數據搜集起來進行展現,而是我能不能從這些數據里面得到洞察。我們現在基于500多萬家的壞企業樣本總結出了一些默認的規則,這些規則可能我們再次碰到的時候能夠更好的預測這些企業風險的發生。這個我就簡單的講一下,因為今天不是講技術,我們自助研發了一整套大數據的平臺架構,從底層的信息搜集,到它的清洗處理,比如我們有很多的文本數據,一條司法記錄進來了,到底誰是被告誰是原告,金額是多少,客戶現在只看和金融機構相關的訴訟,我們把很多雜亂的信息排查掉了。還有建模,我們解決風險問題,推薦問題,匹配問題,最終到了應用層,我們給金融機構提供風控云產品和服務。

  剛才提到的底層技術,像搜索引擎或者是決策引擎,我們現在有幾百上千套的決策系統,既有默認的從很多歷史的數據學習出來的策略規則,也可以很靈活的讓金融機構自己去定制這些策略,而這些策略通通布置在這個平臺上。風控總監為什么很值錢?因為有很多的經驗,我們在設計產品的時候采訪過很多的風控總監,你看到這個事情為什么覺得有問題呢?我的經驗告訴我一看就知道哪里有問題,哪里我覺得不對,我會深入的研究這個事情。人工智能就是沒有疲倦,不斷學習這些經驗,并將這些經驗在我的平臺上工具化,這樣整套風控的決策系統就會越來越精準。現在我們這個平臺更多像一個初級的風控經理,越來越精準的時候就像風控總監。大數據技術支持這種變化。

  另外還有自主研發的機器學習平臺,過去的話一個工程師一天大致能解析兩個網站,現在有一套機器學習的平臺可以更智能的解析這些網站,一下子就把效率從兩個提到50個,一個公司可能一天就能解析50個網站,這些都是大數據技術給我們帶來的一些變革。

  算法層我們也有一些自創的,比如說基于復雜網絡的風險傳導模型,基于時間序列的預測模型,還有很多可視化的數據工具,基于場景里面的具體交易數據做數據驅動的金融產品。客戶中有好幾個在對小B端放款的金融產品,現在壞賬率都是零,放在以前他們都是不敢做的,現在不但能做,還能夠做到壞賬率很低,整套放款的速度也是在分鐘級別。

  以我們一個具體的算法為例子,給大家更形象的講講我們在做的事情,比如說復雜網絡。大家都知道六度空間的理論,任何兩個點之間在一個網絡里面最多不超過六度,我和特朗普之間可能不超過6個人就能聯系在一起。在做企業風控的時候,我們就可以把這些企業的網絡看成一個社交圈,他們之間也是互相連接、互相影響的。

  在這個網絡里面,存在各種各樣的節點,有些節點可能非常重要,連接了很多很多的節點,有些節點可能只是一個過橋,連接了兩個大的群集,所以每個節點在網絡里面產生的價值都不一樣。我們要做的事情就是挖掘這些“企業到人,再到企業,再到人”的整個網絡里面節點的權重度。這樣我們就會知道在這個網絡里面誰是壞的節點,誰是正在發生問題的節點,再量化這些風險,看這些黑點怎么影響這個網絡里面的其他的節點。

  下面我們舉一個例子,浙江有一個明星企業——莊吉集團,它擁有上百個子公司,整個業務也涉及到船務、房地產、商貿等等,實際在2014年的時候,我們在網絡里面就可以看到,有大量的子公司開始出現了金融的糾紛,從2014-2015年大量的子公司被注銷,慢慢的看到,子公司有欺詐的訴訟等等。但是一直到2015年,我們單看莊吉集團的主體企業都非常的完美,無論是財務報告還是獲得的榮譽等都非常好,再到2016年,我們看到高管跑路,員工發不出工資,2016年爆發300億的壞賬。在這個過程中,關聯網絡里面有很多紅點都一直在閃燈,但現實中我們沒有注意到關聯的風險。而通過大數據,我們可能提前6-12個月就能被預警。

  當許多獨立事件一串起來的時候,也就能夠更好的預測下一步走向。我們基于大數據的十七大核心工具產品以及全平臺為金融機構提供風險管理服務。在全國服務了近1000家的金融機構,包括幾十家銀行。

  再說一個我們在供應鏈金融的場景案例。一家全國知名的整車制造商,他們的貸后非常簡單,兩個人開一個車,全國巡查各個供應商有沒有什么問題。但是今年年初的時候發生了一件事情,他們其中一個供應商對外投資了一家房地產企業,那家房地產企業出現資金鏈斷裂,導致供應商發不出工資,工廠停產。這是一個典型的投資風險預警,單純現場核實是沒有辦法注意到的。整車廠說出現這種情況,他也沒法替換供應商,那樣影響更大。所以我們需要大數據,全面監控這些風險因子,做到提前預警風險。

  以上是我們在供應鏈端的應用場景。現在我們這個平臺也逐漸對外開放,布局更多場景化產品。比如跟人民銀行下屬的子公司聯合發布關于高管的個人背調。

  成都有一家企業,2015年的時候發展非常好,到了2016年,對外投資,然后注銷,2017年跑路。投資人的想法是,如果我早點知道,其實在2015年之前這個創始人就有很多的金融糾紛,還兩次被列入到成都錦江區人民法院被執行人名單,那么我絕對不會投資這個企業。所以,我們的平臺也關注這些企業的關聯人,他們的背景情況,他們是否有失信的行為。

  同時,我們作為中國和新加坡合作(中新示范項目)的10個重點項目之一,現在也開始提供面向東南亞以及“一帶一路”上國家的很多企業數據,包括像新加坡、馬來、文萊等,推進雙邊企業的互通,促進更多跨境投融資。

  我的分享到此結束,謝謝大家!
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