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消费金融年会系列报道| 圆桌论道:消费金融场景化的寻找与突围

时间: 2017-10-06 21:52:47 来源:   网友评论 0
  • 今天下午最后一个话题主要是讨论基于现有的技术如何在消费金融产品上有所突破,提升整个产业的竞争力。陈磊是拍拍信公司的,主要做数据服务这一块,请你说说现在的大数据、VR技术包括人工智能技术是怎样为消费金融平台服务的,并且在产品上提供了哪些服务?

导读:9月20日,在顺应促进消费升级的大趋势下,以题为“金融科技背景下消费金融的创新与可持续发展”的2017中国消费金融年会暨中国消费金融产业生态联盟成立仪式在北京金隅喜来登酒店圆满举行。此次年会吸引了300多位消费金融行业的人士及大咖参加,并公布了2017中国消费者最信赖的金融服务商“金消奖”的11家获奖机构名单。本次年会由中国消费金融网、《派通金融》杂志、中国消费金融产业生态联盟主办,北京财资和供应链应用技术研究院承办,中国交易银行50人论坛、中国供应链金融产业生态联盟、中国汽车金融网大力支持。

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主持人:

江苏华信区块链产业研究院有限公司副院长 吴旭

 

圆桌嘉宾:

拍拍信数据服务(上海)有限公司副总裁 陈磊

北京翼翔行汽车销售服务有限公司副总经理 李冬凯

涌泉金服信息技术(北京)有限公司CEO 张椿

国美消费金融CRO 曹强

京东金融量化运营部机构负责人 雷健雄


吴旭:今天下午最后一个话题主要是讨论基于现有的技术如何在消费金融产品上有所突破,提升整个产业的竞争力。陈磊是拍拍信公司的,主要做数据服务这一块,请你说说现在的大数据、VR技术包括人工智能技术是怎样为消费金融平台服务的,并且在产品上提供了哪些服务?

   

陈磊:我是来自拍拍信的陈磊,拍拍信是去年正式成立的,前身是某P2P公司的征信部门,现在我们主要做的事是大数据的数据服务这一块。现在主要是为B端客户提供风控能力的输出,这里面包含模型、评分、规则、策略和系统。这些能力的输出主要依赖于三个方面的因素,第一个方面是数据,第二个方面是技术,第三个方面是比较重要业务的积累。我们对大数据技术、AI技术主要是应用与落地,并不创造这些技术。我们会寻找一些合适的应用场景,这当中有两个场景,一个是数据的获取,另外一个是数据的应用。数据获取之前主要运用在信贷领域,在贷前会做一些信息的采集,有一项是OCI技术,通过拍照方式识别身份证和银行卡信息,这一方面提高了客户体险,另一方面伪冒风险能够大幅度降低。我们会寻找没有被央行覆盖的客户,从中获取数据。围绕以上这些挑战我们做了一些机器学习、深度学习上面的探索。我会简单讲三个方面:1、特征工程;2、知识图谱;3、系统的建造性。


特征工程对于所有大数据的从业人员来说肯定是非常熟悉的,这是数据使用当中一个非常重要的环节,在传统银行信贷模型的建立当中,无论是采用什么模式,更多的变量或者特征的提取还是依靠一些专家的经验生成,换句话说这些变量是通过人工来做的。在现在这个高缺失、高维度的数据挑战下,很多时候专家的经验没有办法发挥相应的作用,这个时候我们会采用了一些深度学习方法来对数据加以很好的应用。举个最简单的例子,招行的很多交易信息、消费行为、还贷行为,可以将这些数据抽样成一个时间序列,这个时间序列可以对标商户ID、产品ID,电信行业里最简单的就是通话记录,以前怎么用好这些数据更多是靠专家经验,我们采用了一套基于深度学习的方案,能够自动化全流程地把这些特征自动提取出来,而且在线上的消费信贷上面做了测试,结果证明这比专家经验的变量和效果好很多。


知识图谱。我们内部习惯于称之为兴趣图谱,人和人是怎样关联的,我和谁关联,我关联的这些人他的属性是怎么样的,这在风控领域是非常有价值的。这个知识图谱在我们拍拍信有三层应用,第一层应用是关系网络的可视化,我知道我跟谁关联,关联的这些人的行为怎么样,这个其实是有助于审核去做一个参考;第二个应用可以基于这些知识图谱进行很多关系网络的特征画像;第三层是比较难的,我怎么样把这些关系抽象成模型直接使用的特征项量。模型的健壮性包含两个方面,一个方面它在时间上是稳定的,另一方面它能够适应不同场景的迁移,在时间上稳定是我上线以后不能随着时间的推移这个模型渐渐失效了,它能够根据实时反馈对模型进行调整,如果在传统的机器学习的框架下什么时候才能有新的系统、新的模型使用新的场景呢,是跑了一定量业务之后。我们使用了迁移学习的技术之后,在新业务刚起步放的量很少的情况下就可以做模型的迁移、规则的迁移,能够使业务慢慢起来。

   

吴旭:陈总刚才给大家分享了他们公司在消费金融数据分析这一块的工作,数据分析对整个风控措施的执行是至关重要的,如果这一块模型出了问题整个风控体系就会崩溃,他们在这一块也做了很多有益的尝试。下面请北京翼翔行汽车销售服务有限公司李总讲一下关于汽车消费金融这一块,汽车消费金融是我们消费金融三大领域中的一个领域,汽车消费金融的风险也比较大,也请李总分享一下他们是怎么做的。

   

李冬凯:我是北京翼翔行,做迷你品牌的,跟BMW和迷你有关的店的名称都相关,大家在各种4S店名称上都看到过,首先我们店从事了4年迷你经销店,是北京东部地区最大的一家迷你4S店。今年整体豪华汽车品牌的增长还是非常高的,截至1-8月份豪华汽车的增长了24%,迷你品牌是18%。迷你品牌特点是固定群体、小众品牌,这个品牌不是刚需品牌,它是一些更有生活品质追求、有额外资金的人所钟爱的品牌,不是大众化的品牌,所以迷你品牌的销量情况在今年1—8月是稳中有增的,但是较去年相比略有下滑。说到汽车消费金融,从汽车整体的行业来看,今年的金融渗透率业务比率在50%以上,也就是说有50%的客户都会选择汽车金融贷款这种方式来购买新车。有两个原因:1、大家可能用一些资金干一些别的投资比如房地产,当然受新政影响可能现在略有下滑;2、我相信更多人觉得汽车是一种贬值的商品,所以不希望用全部的资金去投入一个贬值的商品。因此各大汽车金融机构、商业银行、汽车厂商的财务公司都会推出比较低息的利率。


从风险规避的角度来看,第一,我们所面临的客户群体比较优质;第二,迷你品牌的客户他们的月均流水和收入有保证;第三,我们各大汽车运营品牌商对于重购的客户会给予很多优惠条件。如果您现在是宝马车或者迷你品牌车的用户,再购买BMW或者迷你品牌车,可以享受额外利率的优惠或者价格的优惠,而且还有一个比较宽裕的批复范围。一个客户如果资质很好,只需要一张身份证,我们就能在5分钟之内把贷款批复下来。基本上是这样,大家如果私下还有汽车方面的问题我们可以再沟通。

   

吴旭:涌泉金服主要致力于投资和消费信贷这一块市场,在消费金融获客和场景缩短方面,涌泉金服有哪些突破?你们在消费金融场景上有哪些提升?

   

张椿:涌泉金服是一家结合大数据技术、消费金融、供应链金融、投资理财的综合性的科技金融服务平台,我们用先进的技术和创新的模式打造完善的金融科技生态系统,致力于服务广大的投资者、消费者及中小企业。我们主要是场景化服务,比如旅游领域、教育领域,这两个领域在获客方面有些共同的特点,依托这些场景,我们会获取一些用户。在场景提升方面,我们现在打算进入汽车消费金融领域、医疗领域,在扩展场景的同时去扩展我们的用户,这是一种提升的方法。另外一种提升的方式是使用科技的手段提升用户的使用体验。比如我们会运用人脸识别技术、人工智能技术、通过大数据的手段做用户的风控,快速地识别用户,快速地评价用户的信用,通过这些手段更好地服务用户。

   

吴旭:国美消费金融这一块,我跟陈伟比较熟,国美金控、国美消费金融是产业消费金融的代表,在消费金融公司处于产业链的核心环节,消费环境拓展和风险控制是整个消费金融的关键,请曹总从风险控制这块谈谈如何提高产业竞争力?

   

曹强:我们的一个场景是依托国美的线下1700多家门店,给进店客户提供消费分期,一是能够利用整个线下门店的场景优势,促进金融服务;另外一个是相当于给我们客户提供了更多更好的服务体验,我们有更多的消费选择。国美的大数据风控,收集到了海量的数据信息,不管是客户进店的信息、采购的商品信息、收发货地址、客户的潜在信息、以及与会员相关的信息,从不同维度大量引入第三方征信信息,对客户做了全方位的画像风险评估,我们用到了先进的技术,无论是机器学习还是知识图谱,我们打造了不同维度的风险防控,这套体系在现实中是行之有效的风控体系。依靠专家深入地研究了我们的场景和客户,因为风控其实是和场景、客户、时间、行为、各个方面有非常深地结合。前段时间三星S8手机销售当中我们配合做分期活动,发现客户选择采用分期购买已经超过了整个销量的20%,所以整体来说我们打造的这一套依托于场景的智能风控体系能够帮助我们金融服务给到客户更好的服务。

   

吴旭:京东金融有它的数据优势也有获客优势还有资金优势,雷总作为京东消费金融量化运营部机构负责人,如何用大数据、人工智能、AI、VR这些技术来打造京东金融的市场?

   

雷健雄:京东非常重视用户体验、客户满意度,我们认为做金融不是短跑项目而是长跑项目,京东金融现在一共有十大业务板块,包括消费金融、支付、供应链金融、财富管理、众筹、保险、证券、农村金融、金融科技、海外事业部等,其中消费金融是整个京东金融重要的业务之一,现在京东有2.58亿活跃用户,搭建了3万多个用户标签我们可以根据这些数据和标签进行用户洞察和预测用户行为,我这个团队开发了如营销敏感度、激活响应率等,这让我们有能力为客户设计一个适合他的营销方案、运营方案。再讲到风控,如果要提高线上风控能力,业务数据的积累是必不可少的,京东金融的优势是线上业务有白条、金条还有场景贷款,包括农村金融等,京东金融已经构建出3万个风控变量、500多个风控模型、5000多个风险策略。所以我们积累了非常强大的风控能力和风控经验,这些经验可以帮助我们很好地去做信用风险预估,能够进行反欺诈,也能够进行反洗钱监测等。举个例子,今年4月份上线了一款新的激活流程叫做白条快捷,意思是当我在背后用非常复杂的模型进行一个风险预判,然后在前端用非常巧妙的用户交互设计,让我们一个优质的白条预授信用户在选择商品、完成支付的同时就开通了白条,这样我们极大的提高了用户体验,极大地提升了用户转化率,这也是我们在流程上、用户体验上的创新。


京东有海量的C端用户,对C端用户情况了如指掌,在垂直场景里的运营模式已经从2B到2C变成了2C再把C推荐给B端,比如我们上线的“小白用车”,也是找第三方车商进行合作,我们不是让车商在找到需要购买的用户后再到京东金融申请贷款,而是帮他找到需要用车的客户,然后再推荐给离它最近的车商进行服务的落地。这也是我们在场景金融上面的新尝试。

   

吴旭:今天主办方对消费金融场景安排了5家企业是不同层次的,有做服务的、有做产业的、还有汽车消费金融这一块的,我介绍一下华信区块链,区块链技术在消费金融这一块的启动目前还在摸索当中,华信区块链目前参与到金融这一块主要参与了央行的数字货币研究所,它交给我们关于冠字头人民币的跨行调款业务,现在在整个江苏省已经全部实行利用智能和约的形式,原来跨行调款人民币需要三星两搬运,用了区块链技术以后一星一搬运整个把人民币跨行调款就实现了,并且我们计算下来每年光江苏这一块节省一千多万人民币,因为调省是要有费用的,这是目前已经落实了的,我们叫做数字货币的落实工作。还有我们参与过的票际交易所,目前在银票这一块真正用了区块链加密,目前在上海交所已经做了,央行目前做的比较多。可能接下来华信区块链和唐泉公司合作,在杭州、南京的数字货币实验区里面开展支付方面的数字货币区块链技术应用,这是我们要做的一些工作。其实区块链技术不是什么创新的技术,1981年就有了,到了2008年因为应用到了比特币上面,才慢慢火起来。我希望消费金融能够按照风险可控、合规经营的方式走下去,越走越好,因为在资本市场上永远不缺明星,只缺寿星。只有合规合规,你在资本市场上才能越走越好。


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