360金融沈贇：數據「荒野求生」，只有適配落地場景的技術才不會裸泳
金融科技從後台走向前台了？
2018年起，越來越多的「放貸」公司開始強調科技實力。財報中研發投入佔比的凸顯，「金融」到「數科」的更名，無一不預示著：金融科技大潮來了。在這其中，數據驅動潮更是席捲而來。行業人士常說：
「很多人還沒搞清楚什麼是PC互聯網，移動互聯網來了，我們還沒搞清楚移動互聯的時候，大數據時代又來了。」
爭奪：從流量到「留」量
「金融科技進入下半場了。」這是時下共識感十足的術語。
從依託互聯網和移動互聯網的階段邁入大數據、雲計算、人工智慧、區塊鏈等技術驅動的下半場，從流量紅利的「流量」到留住存量的「留量」，360金融首席數據科學家沈贇認為，在某種意義上，更高效、更加精細化的定價和利率將成為金融科技下半場的核心競爭力。
「金融科技2.0時代，風控技術解決的不是簡單的『借貸是否還錢』的問題，而是市場效率問題。科技所要突破的點是更加精確的風險評級，如何讓用戶以最低利率借到最多的錢，在同樣的競爭條件下，為用戶提供最優的產品。」
作為數據科學家，沈贇對大數據、雲計算、人工智慧、區塊鏈的關係理解做了一個形象的比喻。「就拿做菜來講，多元龐大的大數據是做菜的原材料，人工智慧相當於菜譜，決定各種原材料、調料如何組合，雲計算更像是廚具，區塊鏈則基於其不可篡改和不可偽造的特點，更像是提供原材料的質檢，更多解決的是數據層面的安全問題。」
在數據驅動經濟的時代，大數據作為原材料顯現的驚人優勢並不亞於石油或煤炭帶來的利益。從海量的數據金礦中發現暗藏的規律，就能夠搶佔先機，先發制人，大數據也因此成為企業在商業帝國中攻城略地的重要軟實力。
來自《福布斯》的數據顯示：採用大數據、雲計算和移動戰略的企業發展狀況超過沒有採用這些技術的同行53%。
金融科技邁進下半場，為了更好的實現從「流量」到「留量」的轉變，一場數據爭奪戰「打響了」。
落地：全周期多角度
沒有落地場景的技術是一座象牙塔，大數據的戰略意義也不在於掌握龐大的數據信息，而在於「加工」之後實現數據的「增值」。
沈贇介紹到，360金融對「金融大數據」的應用基於全生命周期的多角度挖掘。
首先，360金融將風控前置到獲客環節。360金融自主研發了DSP平台(Demand-Side Platform)，對此前所積累的海量行為、社交、消費、個人徵信等數據進行分析，圈定目標客群進行針對性的資訊投放。
「針對存在借款逾期風險隱患的用戶，不採取廣告投放策略，既能節省獲客成本又可以降低壞賬隱患。」
其次，360金融基於所積累的大數據評估客戶的負債額等指標，在貸前及時約束，防止其成為多頭借貸用戶。
貸中層面，360金融對用戶的行為模式等數據進行深層分析，在三個月、六個月等貸中時間點對用戶進行重新評估，從是否可能逾期到深層計算用戶不同時間點逾期的概率，提前採取調額、調價等風控措施。
在貸後催收上，360金融分析用戶貸前貸中的行為表現數據，利用C卡評分技術預測催回概率，從而設定差異化的催收頻率、催收場景和催收方式。
沈贇同時強調，「360金融通過對數據從不同角度挖掘來發展應用社交關係圖譜技術，其將用戶原來孤立的節點（數據）聯繫起來，提供了從『社交關係』的角度去分析問題的能力。」
對於此前的金融大數據亂象問題，沈贇表示，「規則不夠完備的蠻荒時代，不少企業選擇了『賺快錢』的道路。但當快速發展的大潮褪去，監管跟上市場步伐，各項制度逐漸明晰之後，只有適配落地場景的技術才不會裸泳。」
孤島：技術出爐
中國的大數據分布在一個又一個的數據孤島里，運營商的通訊數據、騰訊的社交數據、阿里的購買支付數據……
在信貸領域中，傳統金融機構、互聯網金融平台、第三方徵信公司之間的數據孤島同樣存在。盲人摸象不可取，數據孤島問題如何解決呢？
沈贇認為，解決數據孤島主要需要解決兩方面的問題。「一是各機構之間利益分配問題，二是C端用戶的隱私保護問題。」
「事實上，2018年，解決數據孤島的模型演算法技術方案便已出爐，就差『落地』這臨門一腳，360金融也研發了這方面的隱私保護機器學習技術。」
沈贇表示，「5G時代，數據交互及傳輸能力得到提升，相關的模型演算法嵌入到App中，原始數據可以直接在用戶端進行計算，360金融只接收計算結果，而不需要採集用戶的原始數據，在實現隱私保護的基礎上打破數據孤島。」
「對原始數據求導，導數足以構建模型。」
目前此技術還未實現完全落地，沈贇認為，主要還有三個方面的問題亟待解決。「一是各個『孤島』之間的互信機制不夠成熟，第二是用戶對新技術的接受程度還待提高，第三則是監管出於對C端用戶隱私安全保護的考慮，態度明確還需時間。」
從數據爭奪到挖掘數據價值落地，再到數據交換的再挖掘又落地，其間是一個螺旋式上升的過程。而以大數據為「建築基底」的金融科技從後台走向前台，能否找到合適的落地場景對外賦能將成為決定其能否在台前大放異彩的關鍵一環。
