近日，愛分析在京舉辦2019愛分析·中國金融科技高峰論壇。新顏科技CEO黃向前受邀進行了以“智能風(fēng)控助力消費金融新常態(tài)”為主題的演講。
現(xiàn)將新顏科技CEO黃向前的主題演講實錄分享如下。
黃向前：首先感謝愛分析組織這樣一次大會，很榮幸到這里跟大家分享新顏科技在金融科技領(lǐng)域做的事情。
先介紹一下新顏科技，我們是一家專注于人工智能、生物識別、機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)風(fēng)控領(lǐng)域的公司。目前新顏科技有300多人，服務(wù)了國內(nèi)超過2500多家開展個人消費類業(yè)務(wù)的消費金融公司、金融科技公司和互聯(lián)網(wǎng)小貸公司，并且陸續(xù)和一些專注于做個人消費領(lǐng)域的銀行開展合作。
今天，我分享的內(nèi)容主要包括三個部分，首先是從宏觀角度，講一下國內(nèi)消費金融的情況，之后是新顏科技目前在智能風(fēng)控領(lǐng)域的發(fā)展方向，最后是在新領(lǐng)域的探索情況。
消費金融三大趨勢，金融科技的關(guān)鍵是風(fēng)控環(huán)節(jié)
趨勢一，消費金融市場還是一直處于高速發(fā)展階段，但是從數(shù)據(jù)中可以看出，市場空間增長的同時，增長的趨勢已經(jīng)逐步放緩。消費信貸資金規(guī)模的增速逐步放緩，尤其是現(xiàn)在國家倡導(dǎo)消費金融領(lǐng)域的做法，在這塊積累了很多相關(guān)的經(jīng)驗。但是和發(fā)達國家對比來看，我國整個消費信貸的余額規(guī)模還是有很大差距的。從目前來看，不管是金融機構(gòu)還是科技公司，在消費金融領(lǐng)域還是有很多發(fā)力的地方。
市場規(guī)模方面，根據(jù)國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)，我們與歐美發(fā)達國家對比還有巨大的提升空間。這兩年隨著國家戰(zhàn)略的調(diào)整以及大環(huán)境的變化，消費金融領(lǐng)域的增長趨勢還是在放緩。線上消費信貸在發(fā)展的同時，整個行業(yè)的放款規(guī)模到活躍人數(shù)規(guī)模，增長的速度都是有所放緩的。從交易規(guī)模到用戶量到交易量，在去年10月份達到高峰之后，過年開始到3月份，就降到了相對低點。
趨勢二，目前從事線上消費信貸的平臺，大中平臺的馬太效應(yīng)是非常明顯的，小平臺隨著國家的合規(guī)化政策的要求，尤其合規(guī)的業(yè)務(wù)做法，在被逐步壓縮。大中平臺一直擁有最好的流量、最好的客群以及最好的技術(shù)和人才，所以業(yè)務(wù)的規(guī)模體量在不斷放大。從頭部平臺情況來看，同樣有不同的發(fā)展趨勢，擁有巨大優(yōu)質(zhì)流量的平臺，業(yè)務(wù)規(guī)模在增加，而之前通過購買流量或者合作流量的傳統(tǒng)平臺的增速趨于平緩或者下滑。
趨勢三，線上放貸市場，存量市場的博弈一直加劇，本身帶有流量的平臺，業(yè)務(wù)的形態(tài)還有業(yè)務(wù)的規(guī)模都在持續(xù)增加。而那些沒有特別優(yōu)質(zhì)流量的平臺，，隨著在流量端成本越來越高，造成整個業(yè)務(wù)增速在放緩或者下降。這是因為新用戶的數(shù)量逐漸減少，老用戶是指行業(yè)里已經(jīng)有過大量網(wǎng)貸記錄的用戶，新用戶是完全在網(wǎng)貸行業(yè)沒有記錄的小白用戶，新用戶的占比還有增速在2017年達到高峰，之后逐漸減少。
從金融科技助力消費金融市場發(fā)展來看，2014、2015年在獲客端先獲得大量的機會，當(dāng)時的流量獲取還是非常容易的，簡單做一些頁面、APP導(dǎo)流就能獲取大量的收益，但是從趨勢角度來講，最終需要通過風(fēng)控解決金融風(fēng)險問題，因為線上放貸就是伴隨著風(fēng)險的業(yè)務(wù)，所以說智能風(fēng)控在未來才是真正能幫助金融科技放貸市場更加穩(wěn)健發(fā)展的關(guān)鍵。當(dāng)然，營銷也是非常大的市場。
關(guān)注人群、場景、數(shù)據(jù)，服務(wù)線上放貸機構(gòu)
目前新顏科技關(guān)注的重點，第一個是對目前國內(nèi)信貸人群的劃分。傳統(tǒng)的央行報告里能看到人群的特點：是銀行的多年客戶，甚至是信用卡的忠實用戶，有良好的信用記錄，從銀行獲取貸款的利率、成本非常低。
還有一部分人群，是傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)人群，可能連信用卡都沒有，但是有長期在線上進行消費的行為，有大量的記錄。這部分人群傾向于接受線上的服務(wù)，包括消費信貸的服務(wù)，會使用分期購買一些物品，也會在線上申請現(xiàn)金的借款，這部分人群沒有太多的在央行或者其他傳統(tǒng)的信貸記錄。在2014年、2015年做線上放貸業(yè)務(wù)之后，主要是這部分人群帶來大量的信貸訴求，并且一直在放大。同時，一些傳統(tǒng)的線下貸款的人群，也逐步接受了線上借貸的方式，這是對人群的劃分。
新顏科技幫助線上放款的小貸公司做相關(guān)風(fēng)控的工作。小額現(xiàn)金分期是非常大的需求，可能是用于短期資金周轉(zhuǎn)或者個人消費使用。在央行沒有信貸記錄的人群，他們存在天然的小額信貸訴求。
還有消費分期，目前所有場景端的分期做的都不是特別完整，甚至很多分期產(chǎn)品不被用戶選擇。中國用戶的傳統(tǒng)觀念是，在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)免費，不收利息，用戶就會使用；如果收利息，用戶就會直接信用卡消費，不會選擇分期產(chǎn)品。實際兩者之間有大量的人群，他們能接受一定利率的消費分期的產(chǎn)品，但目前做這塊業(yè)務(wù)的企業(yè)做的都不是特別好。我相信這塊未來會有比較大的市場空間。
最后一個是信用卡代償業(yè)務(wù)，這兩年很多商業(yè)銀行都在大規(guī)模發(fā)信用卡，發(fā)信用卡人群逐步下探，使用的時候會出現(xiàn)過度使用的情況，信用卡代償也是比較大的場景，每家平臺服務(wù)的人群，既有小額的短期的，也有大額的長期的需求。
從獲客到風(fēng)控到營銷，最終解決放貸核心還是做風(fēng)控，在風(fēng)控上做的更加精準、有效，就能解決很多風(fēng)險的問題。線上放貸時，會出現(xiàn)很多用戶同時在多家網(wǎng)貸平臺上借貸的情況，這樣會將風(fēng)險迅速放大，本來可以良性循環(huán)的人群，因為借貸太容易，加速了人群變壞的速度。所以如何避免放貸過程里出現(xiàn)杠桿迅速放大的情況，也是必要的，防止共債是特別重要的事情。新顏也在幫多家互聯(lián)網(wǎng)機構(gòu)做共債的防范和控制，目前來看，防控的效果從整個行業(yè)角度來講，共債用戶的占比，是趨于放緩的情況。
另外關(guān)注消費信貸用戶的生命周期，尤其線上的消費信貸用戶。從我們掌握的數(shù)據(jù)來看，從他在我們這里出現(xiàn)第一筆借貸到很少出現(xiàn)借貸行為的時間周期基本在15個月，而且是不同額度的網(wǎng)貸產(chǎn)品。對每一個用戶的行為變化，平均為15個月，尤其是額度，不同的額度有不同的生命周期，但平均下來在15個月。
另外關(guān)注數(shù)據(jù)孤島問題，沒有央行報告支撐的情況下，對這部分人做風(fēng)控，最主要是掌握更多數(shù)據(jù)。無論是消費行為、借貸行為、娛樂行為以及使用各種APP的行為數(shù)據(jù)，通過行為去構(gòu)建用戶的畫像，通過掌握更多的數(shù)據(jù)來解決畫像構(gòu)建困難的情況，盡可能的使用更多維度的數(shù)據(jù)來幫助機構(gòu)做消費信貸的風(fēng)險控制。
這是目前在風(fēng)控領(lǐng)域用到的主流人工智能技術(shù)，人臉識別在反欺詐領(lǐng)域的應(yīng)用，還有關(guān)系圖譜、知識圖譜中信息的組裝和提取，通過智能問答做信息監(jiān)測，也會逐步應(yīng)用于風(fēng)控領(lǐng)域。在風(fēng)控環(huán)境中，新的技術(shù)會讓風(fēng)控更加有效、精準。
新顏科技在智能風(fēng)控這個方面，我們實際上利用這些技術(shù)，做了貸前、貸中、貸后一系列產(chǎn)品，尤其在2017、2018年兩年，我們服務(wù)了國內(nèi)絕大多數(shù)線上放貸機構(gòu)，提供了大量解決方案，能幫助機構(gòu)更加有效的把風(fēng)控做好，把風(fēng)險降到最低。我們的產(chǎn)品體系，大家可以簡單了解一下，目前推出的主要產(chǎn)品，包括工具類產(chǎn)品，也包括和大量的機構(gòu)做聯(lián)合建模的工作，幫助他們進一步提升數(shù)據(jù)的價值，提供風(fēng)控解決方案。
與上海交大成立聯(lián)合實驗室，探索創(chuàng)新算法
新顏科技從去年下半年開始做了一些創(chuàng)新和探索。2018年8月，新顏科技和上海交大成立了人工智能金融科技聯(lián)合實驗室，目前主要將交大的理論研究融入到風(fēng)控體系里，并且進一步提升人臉識別算法、機器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法，提升服務(wù)的精準度。
這是來自交大研究的模型，現(xiàn)在已經(jīng)在產(chǎn)品里逐步使用，有一些種子客戶在測試，產(chǎn)品穩(wěn)定之后，會在今年下半年將這個模型用在產(chǎn)品里面。這是應(yīng)用場景的模型擬合結(jié)果，因為是新的算法、模型，最終產(chǎn)品的效果需要大量數(shù)據(jù)去驗證。
OCR和人臉識別，在反欺詐領(lǐng)域用的最多，我們也在使用交大視覺方面的技術(shù)和算法，來做產(chǎn)品的進一步提升?；谥R圖譜和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的，最初用已經(jīng)掌握的數(shù)據(jù)結(jié)合人臉識別，通過用戶的通信使用以及設(shè)備使用情況，能構(gòu)建更加復(fù)雜的基礎(chǔ)信息關(guān)聯(lián)，包括人與人之間群體畫像的情況，這些新技術(shù)都會陸續(xù)推上市場，幫助金融公司做更高效的風(fēng)控。
我前面講到新顏科技掌握數(shù)據(jù)的情況以及對行業(yè)的情況，如果大家有興趣，可以會后繼續(xù)交流。金融科技風(fēng)控是最核心的工作，而且需要大家一起來研究，一起來將行業(yè)做的更加健康，尤其是在國家對線上信貸行業(yè)的強監(jiān)管和強要求的情況下，如何把行業(yè)服務(wù)更好，需要大家一起探討，謝謝大家。
