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大數據風控在科技金融的運用和實踐
2018-01-24來源:譽存科技作者:譽存科技

  2018年1月17日,由上海乾趣網絡科技主辦、錢橙金服協辦的“新科技、新金融、新未來”2018滬渝科技金融高峰論壇在重慶雅詩特大酒店隆重舉辦,本次論壇圍繞著“新科技、新金融、新未來”主題舉行。

  以科技金融為主線,聚焦中國金融業的互聯網生態,本次論壇匯聚政府部門、監管機構、專家學者、消費金融企業代表與精英、媒體代表與意見領袖、行業投資人等300余人,知名財經專欄作家維辰、著名經濟學家宋清輝、乾趣科技聯合創始人酈雯、洵仁資本合伙人唐志剛、譽存科技COO陳瑋、任性車貸創始人王湛、永利寶科技首席市場官沈怡凌、Plugandplay投資總監胡宇、快貝金融創始人周智勇等金融行業重量級嘉賓出席了本次峰會論壇,并在現場共同探討行業未來發展趨勢,對科技金融行業進行了深度解剖和思維碰撞。

  陳瑋博士是譽存科技的COO,也是重慶百人計劃的專家,擁有10多年的高新技術產業化和投融資經驗,在現場她發表題為《大數據風控在科技金融的應用和實踐》的演講。

  陳瑋博士認為,金融界是一個比較好的科技運用數據的領域,并且給我們詳細介紹了在交易、風險、安全當中的運用。

  以下為演講正文(有刪減):

  演講正文

  大家上午好!今天非常高興受到主辦方的邀請,我們在北京、上海經常有參加科技金融的會議,在重慶真的很少參加,所以我們很高興重慶能夠和上海互動起來,能夠真正在科技金融這個領域進行更多的研討、交流、溝通。

  今天我簡單的給大家分享一下我們在大數據風控領域的探索,我們在幾個細分的領域,在企業大數據風控為金融機構賦能領域做了一些工作。

  整個大數據的產業發展非常迅猛,一直以大于30%的增速在增長,其中有一半都投資在銀行,因為金融界是一個比較好的運用科技運用數據的領域,所以市場規模非常大,而且新增的市場規模差不多6000億左右。

  從全球來看,有70%的企業在購買外部數據,我們中國的狀況,從15年開始,大家看到企業、個人的數據開始發展起來。我記得我們才開始做這一塊工作的時候,組織了很多銀行的專家高管一起討論,外部數據對你們有沒有用?他們反饋是我們覺得外部數據沒有什么用,大家可以看到,行業發展非常迅猛,中國幾乎30%的公司在采購外部數據,我相信這種趨勢會快速增長。

  我們在三大板塊:交易、風控、安全當中,我們在細分的企業大數據的風控做了一些常識。隨著渠道的下沉,我們要更多的做一些風險更分散的業務的時候,大家會感覺到必須吃力。我們能夠做一些什么事呢?


  我們譽存科技是國內領先的金融大數據服務商,我們團隊主要是從美國金融科技公司回來的。我們有很多獨創的技術,比如說決策引擎,我們以前說一個風控總監為什么很值錢呢,因為他經驗很豐富。我們采訪一個風控總監,他說看到這些問題的時候,我一眼看到就知道有問題,其實我們也在用人工智能模擬,不斷根據歷史數據的學習來優化經驗,我們平臺取代的可能是一個初級的風控經理,但是隨著時間積累、數據積累、策略積累,它會越來越像一個經驗更加豐富的風控總監。

  決策引擎,我們可能有幾千套的決策引擎,有些是借于專家模型,有些是借于幾百萬的訓練樣本,準確快速的決策引擎,針對企業的數據做分子,我們搜索企業數據的時候就會更加有效。比如大數據的技術,我們有時候一個數據源,比如一個工商,我可以利用五個數據源,我可能在各個地方網站上有公示,大家會發現同一個數據源互相矛盾。這個時候我該相信誰,我動態的調配哪一個是更新的數據源或者哪一個權重更高。

  在底層技術以及算法上,我們都有很多新的思路。比如基于復雜網絡的風險傳導模型,我們傳統做風控一般會看企業本身有什么風險,而我們現在還會不斷的挖掘關聯關系。除了傳統的看,比如股權、投資、任職等,可能還有一些底層的關聯關系,比如說A公司最近換了一個老板,老板還有一家公司是B公司,B公司換了一個新的地址,新地址上注冊了一家新公司。

  這些都是公開的信息,但是如果沒有海量的鏈條把它提煉出來,就不容易發現這些。所以,我們會挖掘很多潛在的關聯關系,比如說聯合招投標,比如共同被告等,這些都是我們海量數據里面經過抽取、文本分析,每天處理上億條的信息。

  所以,我們從看一個企業本身擴展為看網絡,還會找一些網絡的節點等等。比如我們怎么更好的預測事件的發生,傳統大數據的授信,我們有很多普惠性的數據。比如說開房數據,我們可以通過開房數據評估一個酒店的經營狀況,我不是通過隱私數據,而是通過交易性數據評估一個小企業經營風險,而且更好的服務它,其實也是我們一直倡導的,如何用科技金融服務實體經濟。

  我舉個例子來理解一下我們基于復雜網絡的風險傳導模型,大家都知道六度空間理論,在一個完全連接的網絡世界里面,我和任何一個點之間,不超過6個人就能聯系在一起。人和企業也是一樣,這當中有不同的節點,有些連接點特別多,有些可能是過橋點,我左邊只連了一掉,右邊也只連了一條,但是左邊連出去一大群,右邊連出去又是一大群,你會發現他們的節點有不同的屬性。

  當網絡里面的節點發現風險的時候,我們就能更好的預估它怎樣影響網絡里的其他風險。所以,我們可以通過這樣的一些計算來更好的預測可能發生的事情。前一段時間浙江有一個企業發展的非常好,有眾多的子公司關聯公司,但是我們可以看到,14年就有一些子公司和分公司開始出現糾紛,15年開始批量的子公司被注銷,后來還有一些子公司發生欺詐等。

  但是從15年來看這個公司本身非常良好,也是政府表彰的對象,經濟狀況比較好,一直到15年底才發現結果出現母體公司員工離職潮,負面信息非常多,后來出現300億的壞賬。其實網絡里已經有小點狀告訴你已經有這些信息了,其實我們6-12個月之前就能觀察到這些風險,這就是復雜網絡帶給我們的風控價值。

  基于時間序列的風險預測模型,我們可以看到這些企業發生的事件,就像糖葫蘆我們連成一串,這個也在實踐中有很多建模和常識,我們對預測的準確率還是比較高的,被很多銀行和金融機構都采納了。

  所以,我們要做的事情其實也不是要顛覆什么,很多科技帶給行業的變革倒不是顛覆,因為傳統金融機構有非常好的優勢,無論是風控還是業務理解的上都有非常深厚的基礎,我們要做的就是賦能或者重塑風險管理方法。

  最簡單的是信息查詢,我們現在毫秒級就可以提供。風險掃描,我迅速進行20大類黑名單的掃描,我們可以發現他隱藏的關聯關系是不是已經有一些風險存在了。

  比如這個整車廠的案例,這一類的風險并不是派兩個人實地看就能看到的,因為它是對外投資發生的風險,所以這一塊就是我們現在在給很多金融機構以及供應鏈上核心企業提供的服務,對所有的供應鏈上的企業進行行為的監控,我更好的監控它每天發生了什么事情,有任何異常都會實時推送。另外是深入的分析,我這個企業在行業里的排名,最后就是智能的預測,我覺得這才是真正的大數據的增值部分。

  我們認為大數據真正價值在于,基于海量數據的基礎上讓我們有更好的預測,對我們的決策有更好的支撐。

  這是我們其中的一個平臺,星象大數據智能平臺,比如企業反欺詐、關聯網等服務,這是我們協助城商行的一個案例,從貸前、貸中到貸后實時監控預警,包括我們跟很多政府的母基金進行合作,這種風險的管理在基金行業也開始應用。

  另外一個案例是當時成都的一個出口企業,當時表面上看起來非常好,15、16年非常好,投資了很多子公司。但是16年子公司開始被注銷,17年拖欠款,后來跑路了,當時他在基金層面融了不少錢。他在組建公司之前,14、15年兩次都被列入黑名單,投資人就說:在我投資之前就知道他有黑史,我絕對不會投資他。所以我們現在也上了很多服務,比如高管背調,這些人過去的歷史行為是否值得我們信任,這些我們都會涉及到。

  這就是我今天簡短的給大家介紹我們的做法,希望接下來有更多的探討,謝謝大家!

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