乾貨·智能金融是怎樣的風口？
科技金融還未降溫，智能金融就已經粉墨登場！智能還是科技？他們圍繞的又是怎樣的金融？與咱們數據、科技、金融安全類企業的程序猿、工程師、產品經理、銷售大咖關係幾何？回到前言，霍金大師口中「危險的人工智慧」與金融的組合，是不是更加危險重重呢…
要說清這些問題，我們首先要知道，目前對於「智能金融」的定義：智能金融，即人工智慧與金融的全面融合，以人工智慧、大數據、雲計算等高科技為核心要素，全面賦能金融機構，提升金融機構的服務效率，拓展金融服務的廣度和深度，使得全社會都能獲得平等、高效、專業的金融服務，實現金融服務的智能化、個性化、定製化。
簡言之，金融是槓桿，幫缺錢的融資，幫有錢的再賺錢；智能是手段，通過各種先進技術，為有錢與缺錢建立通道，避免交易風險。
智能金融的應用，可以完整打造數據/金融科技類企業的服務閉環，使之全面完善的服務金融企業客戶。
那麼基於大數據的智能金融風控相比於傳統信貸風控，有些什麼優勢呢？
1. 用戶行為數據成為風控數據
風控模型中的強邏輯數據，例如年齡、收入、職業、學歷、資產、負債等必不可少。除了這些強相關的數據，一些用戶的行為數據對對信用風險評估也具有較大的影響，例如用戶是否經有賭博支付記錄，是否參與高利貸，是否患有重大疾病等，這些數據在某些條件下，會成為決定信用風險事件的強相關數據。
現實世界的用戶行為可以揭示信用風險，互聯網上的用戶行為也同信用風險高度相關。例如全部用大寫字母填寫資料的人，信貸逾期率較高；凌晨1點登陸網路申請貸款的人，惡意欺詐的比較多；手機上只有貸款App，沒有其他App的人，惡意欺詐比率高；缺少社交活動的人，其貸款逾期可能性較高。這些用戶行為信息都同信用風險高度相關，可以作為一個重要因子進行錄入，影響客戶的信用評分。
大數據風控的一個最大的優勢就是豐富了信用風險評估的數據維度，這些用戶行為信息，很大程度是大數據採集和分析的結果，用戶一般是不會提供給金融汗液的。很多信息是規律性信息，需要大數據分析才有可能得到，其在信用評估中的權重，也需要不斷地優化模型去完善。
2. 實時輸入和實時計算，解決風險視圖效率問題
滯後性是傳統風控的另外一個缺點。利用滯後數據的評估結果來管理信用風險，本身產生的結構性風險就較大。銀行現有的風險控制機制是參考歷史數據 + 模型 + 專家經驗。
當下風險事件的聯動效應已經變大，一個小的風險事件可能在很短的時間內差生巨大的影響後果。歷史數據反映未來趨勢和相關程度正在變弱。
大數據的採集能力和計算能力，可以幫助企業建立實時的風險管理視圖。藉助於全面多維度的數據、自我學習能力的風控模型、實時計算結果、壞種子數據，企業可以提升量化風險評估能力。數據、技術、模型、分析將成為信用風險評估的四個關鍵元素，其背後的力量就是大數據的技術和分析能力。
3. 豐富數據維度以及細膩的顆粒度
大數據風控模型可以提供全面的數據（數據的廣度），強相關數據（數據的深度），時效性數據（數據的鮮活度）。這些數據顆粒度可以很小，同內部數據以及原有數據打通和整合之後，會影響風險評估結果，提升信用風險管理水平，客觀地反映用戶風險水平。
信用風險管理中還款意願是典型的個性化重要參數，多維度、全量的用戶行為數據可以客觀揭示用戶的還款意願，另外細小的顆粒度信息在打通後，可以更加客觀地了解客戶的還款能力。
以上，我們看到了人工智慧學習、大數據… 智能金融，在信貸領域的應用優勢，那麼它到底是怎樣融入行業，發揮能效的呢？
這裡設想了一個簡單的實現方案，供大家討論。
NO.1 獲客策略
人工智慧分析結合大數據技術，對（某一領域）用戶進行畫像，通過不同種類需求響應模型，可以幫銀行家找到潛在融資客戶。
NO.2 防護策略
避免金融軟體被攻擊，是首層安全防護，以人工智慧機器學習活體、影像、聲紋識別、OCR識別等技術，對用戶進行檢測，能效高成本低，有效避免作弊情況。
NO.3 風控策略
面對金融槓桿的兩端，在交易過程中的欺詐風險，人工智慧的信用演算法學習與反欺詐觸發，能夠實現多維度控制金融機構的信用風險和操作風險，避免資產損失。
NO.4 保障策略
通過人工智慧與大數據的演算法，不僅可以有效預測可能出現的逾期與壞賬，更可根據壞賬的種類與成因，進行收益最大化的處理操作，然後將所有數據進行總結學習，周而復始，不知疲倦。
智能金融作為科技金融的迭代與升級，將爆發出怎樣的威力呢？智庫期待我們的各家廠商的新產品問世。
參考資料：
1.《大數據風控那點事（上）》作者：鮑忠鐵發布日期：2015-12-21
2.智能金融（百度百科）
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