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圖片來(lái)源：圖蟲(chóng)創(chuàng)意
2022年，是“金融科技發(fā)展規(guī)劃”第二個(gè)三年的開(kāi)端。而近年來(lái)，AI風(fēng)控技術(shù)與金融行業(yè)的結(jié)合愈發(fā)緊密。
此前，根據(jù)艾瑞咨詢(xún)《2020年中國(guó)AI＋金融行業(yè)發(fā)展研究報(bào)告》，AI風(fēng)控約占到了2019年AI金融市場(chǎng)規(guī)模的45%。AI技術(shù)與風(fēng)控的結(jié)合也被銀行等金融機(jī)構(gòu)視為最有價(jià)值的技術(shù)落地場(chǎng)景。
其中，銀行是AI風(fēng)控的主要投資者。2019年，銀行業(yè)在AI風(fēng)控中的投入為67.51億元，占銀行業(yè)在AI技術(shù)總投入的60.44%。據(jù)據(jù)艾瑞咨詢(xún)研究院預(yù)計(jì)，2022年銀行在AI風(fēng)控的投入將達(dá)到115.90億元；中期來(lái)看，未來(lái)銀行對(duì)于AI風(fēng)控的投入占AI總投入的比例將保持在50%以上。
近日，愛(ài)分析首席分析師張揚(yáng)在接受時(shí)代財(cái)經(jīng)采訪時(shí)表示：“以銀行信貸業(yè)務(wù)為例，機(jī)器自動(dòng)審核已經(jīng)替代了人工審核，這種機(jī)器審核所依賴(lài)的算法模型基于對(duì)AI技術(shù)的運(yùn)用。目前，AI模型已經(jīng)附入銀行線上業(yè)務(wù)的生產(chǎn)系統(tǒng)之中，并且正在產(chǎn)生實(shí)際效果?！?/span>
多方入局
無(wú)論傳統(tǒng)金融還是互聯(lián)網(wǎng)金融，風(fēng)控都是一個(gè)繞不開(kāi)的關(guān)鍵話(huà)題。
隨著業(yè)務(wù)的數(shù)字化、線上化進(jìn)程不斷加快，基于傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)拓展模式所發(fā)展起來(lái)的傳統(tǒng)風(fēng)控方式和管控手段已不能適應(yīng)大部分業(yè)務(wù)創(chuàng)新的需要。
在面對(duì)金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)在線上化的過(guò)程中可能會(huì)面臨虛假申請(qǐng)、偽冒交易、內(nèi)容違規(guī)等風(fēng)險(xiǎn)，AI技術(shù)在金融行業(yè)風(fēng)控上的運(yùn)用已遠(yuǎn)遠(yuǎn)走在了合規(guī)管理運(yùn)用的前列。
如今，AI風(fēng)控是金融數(shù)字化最主要的應(yīng)用場(chǎng)景，也是最有價(jià)值的應(yīng)用場(chǎng)景。
據(jù)艾瑞咨詢(xún)《2020中國(guó)AI+金融行業(yè)發(fā)展研究報(bào)告》，從2019年中國(guó)金融機(jī)構(gòu)AI投入規(guī)模結(jié)構(gòu)中可以看出，銀行業(yè)、互金行業(yè)和保險(xiǎn)行業(yè)是AI技術(shù)的主要購(gòu)買(mǎi)方，其中銀行業(yè)的業(yè)務(wù)最為復(fù)雜，數(shù)據(jù)海量，同時(shí)風(fēng)控要求最高，成為了金融領(lǐng)域中AI技術(shù)最主要的需求方。
在過(guò)去幾年中，銀行業(yè)對(duì)于AI技術(shù)的投入持續(xù)增加。據(jù)上述報(bào)告預(yù)測(cè)，2022年銀行業(yè)在AI方面的總投入規(guī)模將超過(guò)220億元，其中在AI風(fēng)控的投入將達(dá)到115.90億元。
從技術(shù)獲取途徑看，銀行業(yè)主要依靠與AI公司合作，采購(gòu)相應(yīng)的產(chǎn)品和服務(wù)，2019年采購(gòu)規(guī)模占投入的85%。
隨著銀行自建科技子公司等增強(qiáng)自研能力的舉措發(fā)展壯大，其采購(gòu)規(guī)模將有所下降，不過(guò)合作與技術(shù)采購(gòu)仍然會(huì)是行業(yè)中主要的技術(shù)獲取手段。
一位曾經(jīng)供職于外資機(jī)構(gòu)的風(fēng)控人員表示，“有了AI風(fēng)控后，很多很費(fèi)時(shí)間的流程就省了。”對(duì)于銀行來(lái)說(shuō)，在搭建風(fēng)控體系過(guò)程中，絕不是單靠一個(gè)模型、一個(gè)單點(diǎn)就可以識(shí)別的，否則很難真正抵達(dá)風(fēng)險(xiǎn)核心、控制全局風(fēng)險(xiǎn)的效果。
目前，在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，銀行的AI風(fēng)控系統(tǒng)能夠幫助銀行增加30%左右的“降低成本、增加效率”的效能。
上述風(fēng)控人員稱(chēng)，以前銀行對(duì)于營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的損失沒(méi)有具體概念，很難判別到底有多少營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用到了真正的用戶(hù)手里，有多少被黑產(chǎn)套走了；針對(duì)新型詐騙方法，AI風(fēng)控產(chǎn)品能幫助金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)風(fēng)控效果、降低獲客成本，以及提升運(yùn)營(yíng)效率之間的平衡。
不過(guò)，因?yàn)殂y行各部門(mén)之間存在嚴(yán)重的信息壁壘，且金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)對(duì)用戶(hù)隱私要求較高，AI風(fēng)控操作起來(lái)具有挑戰(zhàn)性。
張揚(yáng)在接受時(shí)代財(cái)經(jīng)采訪時(shí)表示，“對(duì)于大額貸款，AI的風(fēng)控效果還不足以去替代線下。”
其進(jìn)一步解釋稱(chēng)，目前的AI風(fēng)控更多適用于小額貸款，對(duì)于幾十萬(wàn)甚至上百萬(wàn)的大額貸款，還很難做到線上風(fēng)控。“但是AI風(fēng)控需求將長(zhǎng)期存在，未來(lái)的增量主要體現(xiàn)在對(duì)公業(yè)務(wù)，最好能在提升大額信貸風(fēng)控的效果方面出現(xiàn)突破?！?/span>
此外，在多數(shù)場(chǎng)景下AI技術(shù)都與個(gè)人隱私密不可分，也曾因信息濫用、隱私泄露等風(fēng)險(xiǎn)而受到詬病。“機(jī)器在進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，需要獲取大量用戶(hù)行為數(shù)據(jù)，不過(guò)因?yàn)橛行?shù)據(jù)受到《個(gè)人隱私法》的保護(hù)，AI風(fēng)控目前還面臨著數(shù)據(jù)源的挑戰(zhàn)?！睆垞P(yáng)說(shuō)。
除銀行業(yè)外，最近幾年，有不少金融機(jī)構(gòu)選擇和第三方智能風(fēng)控公司合作構(gòu)建智能風(fēng)控體系和平臺(tái)。
源起基金合伙人廖浪橋近日向時(shí)代財(cái)經(jīng)表示，“公司目前有一小部分涉及到AI風(fēng)控系統(tǒng)?！绷卫藰蛑赋?，相較于頭部基金公司來(lái)說(shuō)，在AI落地的過(guò)程中，一些小公司承擔(dān)不了過(guò)高的成本?！袄绗F(xiàn)在像大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可能就需要投入上千萬(wàn)，這對(duì)一些小公司來(lái)說(shuō)都算是天文數(shù)字了，所以實(shí)施起來(lái)比較難?！?/span>
AI如何落地？
時(shí)下新技術(shù)層出不窮，金融風(fēng)控領(lǐng)域彌漫著“唯AI論”的氣息。
AI在金融的商業(yè)化、規(guī)?；涞?，信貸風(fēng)控是最典型也最為人熟知的場(chǎng)景之一。以銀行為例，如今的人工智能，可以根據(jù)海量數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練信貸風(fēng)控模型，利用算法在貸前評(píng)估預(yù)測(cè)用戶(hù)的還款能力和還款意愿，在貸中實(shí)時(shí)監(jiān)控借款人，對(duì)可能出現(xiàn)的違約進(jìn)行事前干預(yù)。往常需要六個(gè)月時(shí)間走完流動(dòng)性貸款，現(xiàn)在可以實(shí)現(xiàn)秒批秒貸、智能催收等等，大大節(jié)約了時(shí)間。
張揚(yáng)表示，與人工相比，AI更“聰明”，經(jīng)驗(yàn)也更加豐富?！霸谠O(shè)計(jì)貸款風(fēng)控模型時(shí)，AI可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，生成上萬(wàn)條海量特征，這個(gè)肯定是人工做不到的。特別是對(duì)于小額貸款，很多時(shí)候通過(guò)專(zhuān)家等人工制定的規(guī)則其實(shí)并不像機(jī)器那樣直接有效?！?/span>
此外，在響應(yīng)的及時(shí)度上，機(jī)器也明顯快于人工。張揚(yáng)舉例稱(chēng)，現(xiàn)在一些線上的小額貸款，基本上都能實(shí)現(xiàn)幾分鐘放款，這主要是由于審核、風(fēng)控環(huán)節(jié)的時(shí)間被大大壓縮?！袄萌斯とヅ袛?，至少需要幾分鐘甚至幾個(gè)小時(shí)的時(shí)間，但是用機(jī)器去判斷可能基本上都是秒過(guò)。這是傳統(tǒng)的風(fēng)控很難做到位的，只有AI風(fēng)控才能做到?！?/span>
除了及時(shí)性，AI還具有強(qiáng)烈的自主性，能在不斷的自主學(xué)習(xí)中“自我成長(zhǎng)”。若前期發(fā)放的貸款出現(xiàn)了逾期、壞賬等“機(jī)器判斷失誤”的狀況，AI也可以對(duì)原模型進(jìn)行追溯調(diào)整，并在這個(gè)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)自我成長(zhǎng)。
目前，金融機(jī)構(gòu)越來(lái)越注重對(duì)AI風(fēng)控的自主研發(fā)，此外，也有不少外部廠商，為銀行、保險(xiǎn)公司、證券公司等終端甲方用戶(hù)提供AI風(fēng)控服務(wù)，并最終落地于黑名單、數(shù)據(jù)管理、反欺詐、授信、評(píng)分、額度等多項(xiàng)業(yè)務(wù)。
作為數(shù)據(jù)使用方，金融機(jī)構(gòu)可以通過(guò)隱私計(jì)算技術(shù)，來(lái)安全、合規(guī)地融合行業(yè)數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)，為具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景提質(zhì)增效。
隱私計(jì)算技術(shù)服務(wù)商洞見(jiàn)科技的合伙人、副總裁李博近日在接受時(shí)代財(cái)經(jīng)采訪時(shí)表示，隱私計(jì)算正處于大規(guī)模商業(yè)化落地早期，金融領(lǐng)域頭部客戶(hù)不斷落地商業(yè)化市場(chǎng)需求。洞見(jiàn)科技自主研發(fā)的金融級(jí)隱私計(jì)算平臺(tái)InsightOne在金融領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景很多，主要包括基于隱私計(jì)算的聯(lián)合風(fēng)控、聯(lián)合營(yíng)銷(xiāo)、反電詐、反洗錢(qián)、精準(zhǔn)投放、資產(chǎn)掃描、精算定價(jià)等。
李博告訴時(shí)代財(cái)經(jīng)，在風(fēng)控場(chǎng)景中，可以基于洞見(jiàn)科技InsightOne隱私計(jì)算平臺(tái)，構(gòu)建金融機(jī)構(gòu)與外部機(jī)構(gòu)之間安全可控的數(shù)據(jù)協(xié)作通道。
他指出，在原始數(shù)據(jù)不出庫(kù)的前提下，通過(guò)使用金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部客戶(hù)數(shù)據(jù)和外部合作數(shù)據(jù)聯(lián)合構(gòu)建風(fēng)控模型，并基于模型進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。
在銀行信用卡賬單分期業(yè)務(wù)中，通常存在行方內(nèi)部數(shù)據(jù)維度有限的問(wèn)題，此外，通過(guò)API查詢(xún)補(bǔ)充客戶(hù)標(biāo)簽的方式不僅存在泄露行方大量存量客戶(hù)信息的風(fēng)險(xiǎn)，也會(huì)造成極大的成本浪費(fèi)。李博對(duì)此稱(chēng)，“以洞見(jiàn)科技與某股份制銀行合作項(xiàng)目為例，在該行信用卡賬單分期有效模型案例中，洞見(jiàn)科技為該行建立了賬單分期營(yíng)銷(xiāo)模型，實(shí)現(xiàn)最終模型KS值達(dá)到40%以上，在保障客戶(hù)信息安全的前提下，有效改善了業(yè)務(wù)效果?！?/span>
