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柠檬科技:大数据风控黑科技是怎样炼成的

本文来源于财经网 2018-05-30 15:24:00 我要评论(0
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5月29日,凤凰网WEMONEY在北京举办了“有爆点的新金融行业风控SHOW”主题活动,邀请了柠檬科技、有利网等新金融企业的“实战家”,与新金融行业媒体、行业嘉宾等齐聚一堂,共同探讨智能风控在新金融场景中的应用和发展前景。柠檬科技联合创始人、CTO肖勃飞介绍了“风控三剑客”的技术逻辑和应用案例。

近年来随着大数据、人工智能、云计算等技术在金融服务场景中的深入,普惠金融的深度和广度大大增加。与此同时,新金融行业对科技风控的需求与日俱增。作为国内领先的智能风控解决方案提供商,柠檬科技利用大数据、人工智能、云计算等核心技术,提出了数据处理、模型、系统并重的“风控三剑客”方法论,在服务金融机构获客、风控、反欺诈等方面,获得了广泛认同。

在浪潮中诞生的柠檬科技

“我有幸见证了中国互联网金融的崛起,也深刻感受到这个市场急需一家懂传统信贷风控,又懂大数据风控的专业风控服务商”,柠檬科技联合创始人、CTO肖勃飞在活动上回顾了柠檬科技诞生的契机。

柠檬科技诞生于2015年,当时“信用价值”的概念在国内刚刚起步。传统金融机构服务的客户之外,有一个庞大的群体,他们有很强的金融需求,但是其资质却不符合银行等传统金融机构的要求。由于他们的征信数据严重缺失,但他们的社交、购物、通讯等行为数据显示出其中很多人有旺盛的需求和足够的还款能力。在此背景下,大数据风控技术应运而生。

肖勃飞曾在京东负责交易风控,此前他供职于中国最大的金融IT服务商东南融通,拥有多年信贷风控咨询和实施的工作经验。基于对互联网模式的金融业务和非结构化数据的深入了解,他与另外几位合伙人一拍即合,共同成立了一家旨在为新金融企业及广大的信贷金融机构提供大数据风控服务的公司——柠檬科技。

经过短短2年多的发展,这家金融科技公司已经开发了包括授信定价、申请评分、催收评分等在内的60多个业务模型,研发了柠檬侠风控云平台和看家狗贷后预警平台等基于机器学习、自动优化的智能部署系统。柠檬科技至今已帮助客户完成了上千万用户的借款审核,近500亿的资产风险管理。

在柠檬科技的系统帮助下,经过通过大数据分析处理、机器学习和全流程的系统闭环,消费信贷流转的周期,从原来的2-4周缩短到3分钟以内,综合效率提升了数千倍。

风控三剑客:数据处理、模型、系统并重

在技术逻辑上,柠檬科技提出,“风控三剑客”——数据处理、模型和系统的组合是能够精准打击风控痛点的核心要素。

肖勃飞表示,风控本身是一个复杂的业务流程,其中数据处理是基础,模型是能力,系统是支撑。

由于很多新金融用户缺少传统金融中使用的结构化数据,很多新金融机构只能通过客户授权使用其社交、运营商、行为轨迹等非结构化数据,这导致对客户贷不贷、贷多少的问题难以评估。

在这种情况下,处理数据能力成为风控的首要条件。柠檬科技在处理运营商、社交网络、行为轨迹、消费习惯、信用记录等在内的甲方授权数据方面经验丰富,结合Hadoop、Storm、Spark等分布式大数据计算平台,将数据整合为历史汇总指标、贷款申请人关系等基础指标。基于这些指标,可以有效地反应客户的资产负债能力,消费习惯行为、社交关系、征信情况等关键信息。

在风控模型方面,模型判断的准确率和覆盖率,一直像天平的两端,很难达到平衡。要保证一定的准确率,把风险客户识别出来,对模型能力的要求极高。而如果模型规则太简单,就很容易误杀真实的贷款客户,也容易被诈骗团伙破解。

为了更好地解决这个问题,柠檬科技利用机器学习、快速迭代的模型构架,根据客户信息校验和产品设计,滤掉不符合产品要求的客户;根据反欺诈和申请评分模型,再滤掉具有欺诈风险的客户,解决了贷款的贷不贷的问题;最后根据授信定价模型,给不同的客户授予不同的额度和定价,并滤掉贷款后可能存在财务风险难以偿还贷款的客户。通过这几个步骤,有效解决了“误杀”的行业难点。

在系统支撑层面,目前行业普遍缺乏高效的“闭环”式服务。而柠檬科技的优势即在于系统的完整性。比如,柠檬侠风控云平台帮助客户实现授信定价、申请评分、反欺诈等风控模型的训练、自动优化和部署,为信贷业务提供智能决策支持;而看家狗贷后预警平台提供的是贷后行为的实时监控、逾期风险预警、催收管理等方面的支持。

柠檬科技围绕数据、模型、和产品三层服务,实现了从数据处理到实时监控、实时模型优化的“自动化闭环”。

迄今为止,柠檬科技已经服务了四川天府银行、有利网、百融金服、新高金融、银联智慧等机构,并与北京大学、厦门大学、西南财经大学统计学院等高校和科研机构建立了深度研发合作关系。

(编辑:许楠楠)
关键字: 科技 柠檬 数据
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