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专访微言科技黄聪:用科技赋能,助力中国普惠金融

——转自《数字银行》(原《零售银行》)

 


黄聪,美国耶鲁大学统计学博士、中科大数学学士、美国哥伦比亚大学统计系助理教授。现为微言科技创始人兼CEO。历任小赢科技(NYSEXYF)总裁与平安陆金所创新产品部总经理;麦肯锡公司咨询顾问;高盛银行欧洲总部高级量化分析师。

 

面对数据量庞大、风控需求精准的银行业,金融科技公司有着天然的发挥优势。基于大数据构建金融知识图谱、社交网络与银行业核心数据识别并深度了解客户,是如今银行业最需要实现落地的课题。大数据将成为新一轮产业变革的核心驱动力, 银行业在多年信息化积累后存有大量优化空间。而微言科技这样的企业可以利用大数据了解用户需求,并连接场景从而创造价值。

     

《数字银行》:微言科技作为金融科技服务商,在布局新金融板块方面,如何提供一站式、端到端的解决方案?

 

黄聪:在布局新金融板块方面,由于不同类型的企业对金融的需求不同,所以不能一概而论。比如说,银行及其他一些金融机构的需求比较明确,大多会指定某些模块的服务, 例如搭建风控引擎、部署反欺诈策略等。

 

而对一些自身有场景的企业来说,我们会根据政策导向和客户类型来挖掘他们在场景中的消费金融及供应链金融的需求,其中,微言科技扮演的角色更像是全面的设计者,从金融产品设计、风险控制、系统搭建、营销获客、业务运营到与资金端的对接来全面设计及落地推广。

 

我们公司有一支融合了金融及互联网的团队,大部分员工都有着陆金所、众安及 BAT 的背景,有新金融领域端到端的成熟经验,能够快速设计金融产品,提升互联网产品体验与系统支持效率,并支持需求定制与持续迭代。

 

《数字银行》:微言科技成立四个月就完成了软银中国资本领投的A轮超亿元融资,请问投资机构看中了微言的哪些能力?

 

黄聪:首先,微言拥有一支中国新金融领域顶尖的优秀团队。

 

董事长姚志平先生,是世界首屈一指的风控专家,在美国、台湾、大陆都有着丰富的零售银行从业经验。历任平安陆金所首席风控官;台新国际银行(台湾)首席风控官,帮助台新走出双卡风暴;美洲银行(美国)副总裁,负责风控模型建设;在美国FICO公司和第一资本Capital One都担任过高级科学家。

 

我本人是中国互联网金融行业的长期从业者。是美国耶鲁大学统计学博士及哥伦比亚大学统计系助理教授,研究方向为数据挖掘和机器学习,算是风控模型专家。2011 年就开始进入互金行业,是陆金所的创始团队成员,也曾担任过小赢科技的总裁,亲历两家平台从零至一的过程。

 

微言科技团队,在新金融领域能力突出,既有传统金融机构的丰富经验同时又有互联网营销的优秀人才,我们具备丰富的新金融领域的从业经验,有机结合了金融的严谨和互联网的快速迭代。团队过往经验证明我们在互金机构所做的业务是成功的,也是这些能力让投资人对微言科技的团队非常看好。

 

其次,微言科技的业务模式安全可靠,符合国家鼓励的大方向。微言科技的业务方向 TO-B,主要服务于金融机构和大企业,这个方向正好符合了国家目前金融牌照化的趋势。因此,我们的业务模式是比较安全的。

 

再次,用科技改造金融的市场空间巨大。由于中国金融行业的管制比较严格,竞争不充分,所以还有很多机会留给像我们这样的新公司。

 

《数字银行》:能否具体谈谈你们如何提升银行在零售金融方面能力?

 

黄聪:对于银行等持牌金融机构,在业务方面,他们更关心如何提升自己在风险控制、大数据运用、IT 科技、营销获客等方面的能力。我们根据国内银行在零售业务上的过往经历把他们分为三类。

 

第一类,是做零售金融业务等时间较长、拥有丰富经验的银行。这类银行对自己的发展目标十分明确,只是在某些模块需要更加先进的技术,因此需要引入外力,微言给这类银行提供的就是包括反欺诈、风控建模、风控授信咨询、系统建设等模块的服务。

 

第二类,是正处于零售业务转型阶段的银行。这类银行自身还在业务的摸索阶段,他们希望和金融科技公司一起设计一些新型的零售产品比如说纯线上的贷款产品、针对小微商铺的产品等等,对此微言科技提供的是成熟的端到端的产品方案,和银行联合设计零售金融产品并落地实施。

 

第三类,是希望快速扩展业务的银行。这类银行希望通过与外部获客渠道的合作,迅速拓展自己的业务,微言科技所承担的角色是帮助银行获客和寻找业务,同时通过微言的风控能力筛选出符合银行要求的客户,并与银行做联合风控,从而降低银行风险,提高银行效率。

 

这里,需要再单独强调一下微言在风控建模方面的能力。 一方面,微言有一个经过千锤百炼的专家模型即风险谱,针对没有大量数据积累的新业务可以迅速给客户分层并且实现客户的风险定价;另一面,针对有一定数据积累的银行,微言科技可以通过自身数据分析和建模的能力,帮其建立辨识度更高的产品模型,从而助其降低风险。

 

《数字银行》:在金融产品个性化数字营销方面,微言科技做了哪些体验式场景?

 

黄聪:数字营销须通过线上流量的分析来做精准营销。微言科技拥有强有力的数字分析能力,这正好让微言得以在互金服务领域,以更低的成本高效赢得新客户,以更优质的个性化客户体验提升用户忠诚度。未来,微言科技还要借助数字营销手段找到新的增长点,打造社交化、敏捷化、自动化、 智能化的营销管理组织。

 

数据化营销的三个核心即获客、承接和转化。

 

第一,获客。在获客的环节,数据是非常重要的,在合法并保护用户隐私的前提下,微言科技要在投放不同渠道时对获取的人群做好标记,以便搜集用户的数据,并用数据来分析获取的人群价值。因为每一个渠道的用户都会在该渠道上留下痕迹,通过埋点将数据收集起来,这样就很容易分析渠道的好坏,同时转化有潜力的客户。

 

第二,承接。企业需要愈来愈借助智能交互技术与市场对接,从传统的单向性营销行为向实时、持续无间断的消费者交互转型。因为消费者导向型的企业更能够紧密追随和深刻洞察消费者,敏捷作出决策,并围绕消费者整合企业各种资源。

 

第三,转化。转化是最重要的一步,要获得良好的转化效果,一个很好的方法就是将不同的用户引向各自感兴趣的内容。如果想要让新人群快速转化,就需要设置很多关键点,比如微言科技会对人群做一些刺激,利用从众心理、安全心理、权威认证、效果反馈等,这是面对一些对产品感兴趣又不立即转化的人群采用的常规方法。

 

不管是做用户分群、相关分析还是根据用户行为做精准营销,本质上都是做获客、流量承接和转化。金融行业的数字营销需要准确追踪流量,这是一切优化的基础,一定要在合法并保护用户隐私的前提下,通过靠谱的数据分析工具将数据精准地采集存储。营销的核心越来越转向后端,营销和运营要配合联动,不仅仅要做到营销的千人,同样要做到营销的千面,把个性化做到位,从前端到后端都要做到个性化,不能只做一部分,不然,另一部分的流失率会很高。

 

综上,在金融科技时代,营销人员必须快速洞察市场,敏捷对消费趋势做出反应,加强与潜在客户之间的个性化、智能化互动。

 

《数字银行》:微言科技是如何构建专家模型并将其应用到信用风险分析上的?有哪些实例应用?

 

黄聪:微言科技使用客户过去的征信行为作为核心变量,通过过去的用户行为数据构建复杂的统计模型。这种预测建立在客户的个人层面上,而不是单一信贷产品的潜在损失。这种专家模型发源于美国,在全世界各个国家都有应用,微言科技引入美国的技术在国内加以运用,使之更适应中国的市场。

 

微言科技的专家模型,即风险谱技术是风险管理的支柱之一,因为它基于个人层面,所以能更加精确地对客户的整体信用做出评价。美国的银行最早发现,若是仅仅针对单一的信贷产品数据来做分析无异于盲人摸象,对用户在不同的银行间不同的产品上的风险是没有准确把握的,所以要上一个层次,对用户在个人层面作风险判断。在此后的40年间,风险谱技术为美国各大银行减少信贷损失做出了重大贡献。

 

其实,可以总结出一套特定行为规律,来判断客户发生坏账的几率。大量的研究表明一个用户从好到坏会遵循一个基本的行为模式,从查询贷款到最后发生逾期,会经过五个阶段,我们需要在发生最后的坏账之前,悬崖勒马。微言的专家模型,就会根据风险谱准确地识别出用户在通往坏账之路上的哪个阶段,以及根据各项征信报告的指标情况排查出用户的风险等级,保证分配到差层级中客户的违约风险高于分配到好层级中的客户。

 

2005-2006年,台湾爆发的双卡危机(信用卡和现金卡)使得本地银行用于核销坏账的金额占了发卡收入的30%,台新银行甚至高达55.7%,亏损达100亿元新台币。 而在姚志平先生加入台新国际银行并引入了风险谱技术后,台新银行扭亏为盈,实现每年净利润超过100亿新台币。

 

《数字银行》:目前的商业银行在防范信贷风险方面遇到最大的挑战是什么?

 

黄聪:纵观国内的商业银行,在零售银行方面,他们之前做的客户资质绝大多数属于最顶级的客户,因此对于资质稍微差一点的客户数据积累是不健全的。

 

国内商业银行,大部分业务还是审批员制度,缺乏数字化、模型化的方法对客户进行多维度的判断及评分,也因此无法实现风险定价。

 

《数字银行》:如何制定反欺诈策略?与同行业相比,微言科技在反欺诈方面的竞争优势有哪些?

 

黄聪:反欺诈策略分为两个步骤,一是欺诈风险的识别,二是欺诈风险的拦截。在识别方面,微言科技讲究的是由点及面。首先,结合外部黑名单数据和内部行为数据识别高危个体。其次,基于个体之间关系的紧密度和相似度将高危特征扩散至群体。最后,基于空间距离将高危信号蔓延至个体或群体所在地区甚至相邻区域。

 

而在拦截方面,微言科技讲究的是欲擒故纵。由点及面的欺诈风险识别体系会覆盖注册、登录、申请、提现等每一个环节。欺诈团伙在每一个环节留下的蛛丝马迹都会被微言科技的·策反欺诈引擎所捕捉并记录,但并不是100%的高危操作都会在被识别到的那一时刻被拦截,而是通过巧妙的策略设计,在策略体系中加入混淆因子,对风险进行随机性的漏斗式过滤,从而达到反欺诈策略体系与欺诈团伙攻击行为的动态平衡,实现在资产包层面保证风险可控。

 

总而言之,由点及面的策略体系将风险识别不断前置,而欲擒故纵的策略设计将风险拦截选择性地后置,这样一来,大大提升了微言科技反欺诈体系的反破解能力。

 

与同行相比,微言科技在反欺诈方面的竞争优势主要有四个方面:

 

第一,技术架构方面。微言科技同步耕耘站外反欺诈防火墙技术和站内分布式流计算技术,通过防火墙动态拦截机器攻击流量,运用流计算实时拦截人为攻击行为,在保护账户信息安全的同时,为平台减少营销费用的使用效率、降低欺诈借贷的资金损失。

 

第二,模型算法方面。微言科技有效结合风险特征、数据特点、数据成本和计算效能,运用运筹学模型打造动态数据路由服务,在多个外部数据源之间找到使用效率和成本的最优平衡并针对每个数据源的更新周期和数据质量进行动态调整;运用半监督风险推断模型和无监督特征自学习模型,对欺诈团伙、金融中介、高危地区等进行智能识别,并借助人工反馈标签对模型参数进行自动调优。

 

第三,风险运营方面。微言科技通过多年在消费金融领域的耕耘和对欺诈风险特征的理解,自主研发了·策反欺诈引擎,将风控引擎的配置化渗透至变量层而并非简单的规则层,引擎承载的不单单是规则顺序和策略流程的调整,还有最为核心的特征变量的提取及应用,从而大大提升了风控的自主性和实效性;将复杂的风险特征可视化,提升人工审核环节对欺诈风险的全局把控和对风险特征的反馈效率,从而建立人机闭环的反欺诈运营体系。

 

第四,落地实施方面。微言科技本着输送效率、赋能金融的愿景,对深度合作伙伴提供全套技术方案的源代码本地化部署以及业内资深风控专家的手把手培训,希望借助这样的努力,真正降低反欺诈的技术门槛,并促进整个金融生态的良性发展。

 

《数字银行》:微言科技在数据来源以及数据服务上面临的挑战有哪些?

 

黄聪:不难看出,零售银行的业务模式需要多维度的数据来描述个人画像,才能更好的提供个性化金融服务,以及进行精准的风险识别和产品定价。现在国内外对于数据特别是涉及到个人隐私的数据监管日趋严格,所有会涉及到个人数据的业务模式,在数据来源和数据服务上都会面临下面几个挑战:

 

第一个挑战是合规性。使用不合规来源的数据,对于公司和业务本身都是重大的隐患。在使用客户数据用于业务时,一定要拿到用户的明确授权,确保用户知情被授权数据的明细以及具体的使用场景。

 

我们可以把零售银行业务涉及到的数据来源分为如下两种:一种是业务相关的内部数据。在线上金融业务流程中,都会需要用户自主输入少量的基本信息作为准入和预审,比如姓名、身份证、手机号、联系人等等,而用户在业务流程中的使用场景和操作习惯,比如上网设备的品牌型号、网络类型、地理位置,打字的快慢、按钮点击的频率、每个步骤消耗的时间等都可被记录下来。

 

一种是用户授权采集的外部数据。比如电信运营商的通话记录、银行的信用卡账单、电商平台的购买记录、人行网站的简版征信等等,这些数据受到用户在各个数据源网站的密码保护,需要用户配合登录后再抓取,另外很多资质正规的第三方风控服务提供方,也是用户授权数据的重要来源。

 

微言科技在获取上面两种数据之前,会让用户预先签署电子知情同意书并确认提交电子签名,电子签名确认的同意书会被发送回系统服务器永久加密保存,以保证在所有业务流程中数据的采集和使用合法合规。电子签名文件与传统的手写签名文件一样具有法律效力,相比传统手写签名更加先进的地方在于,电子签名从实现原理和验证方法上,以技术手段保证了签名的可验证性以及签名发送者的不可否认性。

 

第二个挑战是安全性。在数据采集、传输、存储、使用、销毁的整个生命周期,都需要把数据隐私泄露的可能性降到最小,万一因为系统故障、黑客入侵等不可抗力发生泄露,要把造成的损失降到最低。

 

微言科技能从如下几个方面来保证数据的安全性:

 

一是权限管理,业务关联的所有数据,均采用严格的权限管理制度,重要数据的访问与修改都需要申请授权。具体来说,数据的权限管理被细分为行列级控制与字段内容控制。其中行列级控制可以控制不同级别的员工或不同的业务流程步骤所能查询的数据范围,而字段内容控制可以使得数据只能在满足特定条件的情况下被访问。

 

二是实时监控,在严格权限管理的基础上,对数据的每次查询都详细记录查询的来源、内容和时间,并通过数据流处理技术搭建秒级的实时监控系统,一旦有诸如非授权查询、大数据量批量导出等异常的数据访问行为发生,系统会实时发出短信和电话报警,根据情节严重程度可以自动终止异常行为,追溯详细的行为日志以供后续调查。

 

三是内容加密,在数据传输和存储过程中,均采用非对称加密技术来对原始内容进行加密,确保数据在进入具体使用场景前,一直以加密的形式存在,即使数据发生了泄露,只要加密的密钥没有被破解,也不会丢失任何有价值的信息。

 

第三个挑战是稳定性。对于正式上线运营的金融业务来说,没有稳定性就没有客户体验和效果提升,也就丧失了线上业务相比于线下业务的主要优势。

 

稳定性包含两个方面的内容,一方面需要保证数据服务稳定,线上业务对于可用性要求非常高,一般情况下7X24小时都可能有客户来访问,需要做好数据服务的灾备和监控,保证随时可用,微言科技的技术团队主要来自 BAT 等知名互联网公司,运维大规模线上业务的经验丰富,可以将服务的可用性保持在非常高的水准。

 

另一方面需要保证数据质量稳定,由于业务流程中会使用到非常多维度的用户数据,有个别外部数据源出现无法访问或者内容异常是大概率事件,可能使得业务的关键步骤比如反欺诈出现误判,微言科技为了保证数据质量,对于外部数据每个种类的数据源都至少对接3家可靠的供应商,其中1家作为主数据源提供服务,另外的作为备份数据源,内容定时定量抽检对主数据源进行监控,一旦主数据源出现异常就进行热切换。

 

《数字银行》:能否谈谈您对公司未来的战略发展规划?

 

黄聪:我希望微言科技能够变成中国最大的金融机构和场景方之间的连接器,从科技、流量和数据三方面提供价值。

 

微言科技利用科技赋能并连接资金和资产两端。一端是资金方,即金融机构,让他们有动力且有能力参与到零售金融的业务中去;另一端,即跟有场景的公司合作,一方面把他们散落在场景中的流量归整化、标准化,变成可供金融使用的金融流量;另一方面,让客户在场景中产生的行为数据结构化,辅助我们做风险判断,对客户行为和可能的风险行为做更精准的判断。

 

我们就是一个连接器,连接中国成百上千的金融机构与成千上万的场景。对于金融机构而言,微言科技带来了流量和数据;对于场景方而言,微言科技带来了可用于消费金融和供应链金融的资金,这亦是微言的价值所在。

 

微言科技的愿景是希望通过科技的手段,带来资金和资产的无障碍对接,使得中国的金融服务实现普惠化和便捷化。

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