余豐慧：AI金融根本在於強大風控能力

來源：金融界網站

關於金融本質的認識分歧很大。包括作者在內堅持認為，金融的本質在於信用；而另一些人認為金融本質在於風險控制。其實兩者並不矛盾。能夠獲取獲知交易對手信用狀況了，金融交易風險就會大大降低。反之，對金融交易對手的信用狀況一無所知，那麼金融交易一旦發生，風險就不可控。

金融風險是信用狀況的最終表現形式而已。二者只有前後之分，目的是一致的。如何能夠清楚獲取金融交易對手的信用，進而控制和降低金融風險，是全世界金融機構以及專家人士都在孜孜以求的。

而過去在互聯網線下經濟很難實現對信用的準確識別和分析。一是金融交易對手提供的數據資料是靜態的、存量過時的。對於當前現時正在發生運行的數據情況無法得知，因為統計報表是日期滯後的。二是數據的真實性鑒別成本太高。一些交易對手為了獲取融資，既是提供假數據假資料，分析鑒別也都很難。三是傳統信用獲取往往是融入資金方比如借款企業給貸款的金融機構提供的，也即借款企業提供什麼，貸款金融機構分析什麼。融出資金的金融機構處在被動接受地位。這就決定了線下很難準確獲取信用狀況，從而金融風險就很難控制。

互聯網特別是移動互聯網發展以後，雲計算和人工智慧橫空出世，金融變天了，信用獲取發生了本質性變化，金融風險控制能力得以前所未有的大提高。

企業上網以後，留下的數據是可挖掘、可分析、可追溯、可獲取的。而且這些數據從生產、流通、銷售、庫存、現金流、存量流量財務狀況等是全面完整的。更重要的是融出資金的金融企業在線上利用雲計算和AI自己挖掘分析獲取融入資金企業的信用狀況，不需要借入資金者提供任何東西，融出資金的金融機構是主動的。

2015年6月在浙江杭州與網商銀行風控高管座談時得知，原先的阿里小貸公司對申請借款者在線上100天數據利用雲計算和AI進行分析後，在5分鐘內就可以決定貸與不貸？額度多少？期限長短？利率高低？現在的網商銀行創建了100多種預測模型和3000多項策略，實現了小企業貸款的310模式，即：3分鐘申請、1秒鐘放貸、0人工介入，讓小企業能和時間搶商機。背後的強大技術支撐是雲計算和人工智慧。

在風險防控上，融資貸款欺詐是金融風險之一。仍然需要依靠大數據、雲計算和人工智慧來防控。有報道稱，360金融實現了0.2％的欺詐虧損率，比銀行整體0.4％還要低。除了360本身就是以網路安全事業起家，有著胎裡帶來的優勢以外，主要還是依靠大數據、雲計算和人工智慧強大的技術後盾。360金融最核心的競爭優勢在於同時具備用戶、數據、技術，這在金融科技公司反欺詐業內屈指可數。而其中AI技術是最核心技術。通過360集團十億多的設備和五億多的月活客戶數據，360金融可以做深度的數據挖掘，目前已積累了千萬級別的黑名單和數億的白名單庫。

更重要的是AI技術深度發展與應用。AI三要素是大數據、演算法和算力以外，最大的要求是深度學習能力。360金融擁有一批人工智慧演算法專家。近一兩年來無監督機器學習技術越來越受到業界重視。據了解，相比此前常用的有監督機器學習，無監督機器學習的突出優勢在於：可以找到互聯網線上欺詐大規模複製行為背後的相關性，然後進行聚類，能非常有效應對互聯網團伙欺詐。

簡單來說，有監督機器學習幫我們找已知風險，無監督機器學習幫我們找未知風險。在如今互聯網和新技術場景下，線上欺詐手段形式多變且速度很快，這種情況下無監督機器學習具有非常獨特的優勢。這是360金融防欺詐風險的秘密武器。

可以在金融自動建模系統下，從建表、跑模型、到檢驗、再到部署實現自動化，根本依託的是大數據、雲計算和人工智慧。未來AI金融的核心點在於人工智慧防範金融風險的強大優勢。

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