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雷鋒網(wǎng)AI金融評論報道，10月27日，為期一周的第二屆香港金融科技周落幕。在27日以“智能金融，會取代華爾街嗎”為題目的智能金融論壇上，百度金融戰(zhàn)略管理負責(zé)人王輝分享了百度在智能金融時代，對于人工智能等科技與金融交流融合的戰(zhàn)略思考，和對未來以流量實現(xiàn)價值變現(xiàn)的全新商業(yè)模式發(fā)展愿景的描繪。
他提出，金融和技術(shù)一脈相承的發(fā)展歷程，到了今天已經(jīng)步入了人工智能為主的深度合作新階段。在人工智能科技主導(dǎo)的大背景下，百度通過利用大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)手段，著眼在智能金融時代特征所孕育萌發(fā)的拓展用戶人群、提升效率、資產(chǎn)配置和金融業(yè)務(wù)線上化等四大機遇，并根據(jù)這四大機會為當今互聯(lián)網(wǎng)巨頭布局智能金融提出了四方面能力的新要求：
1.獨有數(shù)據(jù)去驗證價值的能力。
2.流量到服務(wù)轉(zhuǎn)化的能力。
3.新的技術(shù)能夠通過工程化、產(chǎn)品化和商業(yè)化的能力。
4.軟性的。兩撥不同的人，在跨界里面能不能形成非常好的文化，成為一個核心的競爭力。
據(jù)雷鋒網(wǎng)AI金融評論在現(xiàn)場了解，在論及具體的數(shù)據(jù)應(yīng)用方面，王輝特別提到，針對那些廣大缺乏央行征信數(shù)據(jù)的人群，百度利用積累的線上大數(shù)據(jù)對傳統(tǒng)金融機構(gòu)進行補充說明及驗證，由此構(gòu)建大數(shù)據(jù)風(fēng)控體系；甚至于更進一步，在進行用戶邊界擴展的時候，他認為，過度追求千人千面在目前技術(shù)現(xiàn)狀之下不具有太大現(xiàn)實意義，百度嘗試通過對已有大數(shù)據(jù)的深度分析，發(fā)現(xiàn)不同指標之間的內(nèi)在聯(lián)系，為用戶的風(fēng)險畫像做出貢獻，從而為這群潛在用戶擬合征信數(shù)據(jù)。
以下為王輝演講全文，雷鋒網(wǎng)作了不改變原意的編輯：
如果從金融角度來看，其實金融的發(fā)展跟技術(shù)的發(fā)展是一脈相承的，其實金融的發(fā)展就是技術(shù)不斷發(fā)展的歷程。最早的時候，我們第一波是看到了電子化，原來都是打算盤，手工記賬，慢慢的把所有的報告（report）都能夠線上化，電子化的一個過程。
第二個階段，移動化。移動化這個階段，在中國的大陸其實已經(jīng)蓬勃興起，不管是移動支付也好，還是電商也好，不管是在借錢也好，還是在網(wǎng)上買投資理財?shù)漠a(chǎn)品也好，可以看到，移動化的進程，伴隨著2012年到2016年，移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，其實是非常有益的。
自從AlphaGo跟人類下棋贏了之后，在2016年的時候，我們就進入了人工智能的時代。我們的董事長李彥宏先生也宣布百度從一家移動互聯(lián)網(wǎng)的公司，轉(zhuǎn)變成了一家人工智能的公司，正式揭開了人工智能的大幕。但是，人工智能的基礎(chǔ)也會推動金融，進入到這樣新的時代，我們內(nèi)部叫做智能金融的時代。
這個時代會有什么樣的特征呢？我們發(fā)現(xiàn)，前兩個時代其實更多是以效率為核心的，不管是電子化還是移動化，基本上大部分的時間都在解決效率的問題：我如何能夠支付得更快更便捷；我的線上的購買如何能夠更加順暢等等，更多地是在渠道層面、效率層面還有流程層面的一些變革，不管是基礎(chǔ)設(shè)施的系統(tǒng)還是業(yè)務(wù)建造等等。但是真正到了人工智能時代之后，我們會發(fā)現(xiàn)人工智能的技術(shù)，幫助金融真正能夠?qū)崿F(xiàn)以人為中心。
什么叫以人為中心呢？就是大家俗稱的千人千面，每個人在網(wǎng)上得到的服務(wù)，其實是不一樣的。我們可以在市面上看到，多多少少都有或成熟或不成熟的一些應(yīng)用，能夠去體現(xiàn)以人為中心的概念。比如說圖像識別，其實可以讓大家去做大型的申請驗證、身份證的核驗，實名的認證可以通過圖像識別的技術(shù)來實現(xiàn)。
ID Mapping,其實是我們在內(nèi)部推的一個理念，當大家在虛擬世界里面，有多個身份(identity)的時候，可以通過這樣的技術(shù)把所有的東西關(guān)聯(lián)起來，能夠去識別你是誰（who you are）。
我們經(jīng)常說，在互聯(lián)網(wǎng)特別是PC互聯(lián)網(wǎng)時代，你不知道對面聊天的是誰，但在人工智能時代是可以的。因為這些信息的關(guān)聯(lián)可以真正的讓你證明你是你。所以，在虛擬世界里面，在人工智能的世界里面，“證明你是你”，這是一個非常重要的話題。
機器學(xué)習(xí)，智能服務(wù)其實可以幫助我們實現(xiàn)千人千面的理財?shù)姆?wù)，因為每個人的風(fēng)險偏好，每個人的投資和理財?shù)男枨笫遣灰粯拥摹?/p>
人臉識別?，F(xiàn)在在百度的大廈里面，不管是移動的售賣機也好，還是食堂買飯也好，基本上都可以刷臉支付了。
區(qū)塊鏈。其實百度發(fā)布了第一單基于區(qū)塊鏈的ABS，區(qū)塊鏈是一個底層的技術(shù)，它可以把非常長的涉及到多方的ABS交易架設(shè)到鏈上，能夠讓我們的認證和交易變得更加的便捷。
LBS我們也在探索，（還有）真正的UBI，對于保險科技（Insurtech）來說還比較遙遠。但是LBS和UBI技術(shù)確實可以幫助機構(gòu)去判定你的駕駛行為，從而能夠產(chǎn)生出個性化的保險，每個人的保險的保費應(yīng)該是不一樣的。我們在暢想未來的保險是什么樣子的時候，基于LBS和UBI的保險一定是一個不可脫離的話題。
所以，當人工智能的技術(shù)在往前發(fā)展的時候，我們會發(fā)現(xiàn)，原來相對比較大同小異的金融服務(wù)，會因為技術(shù)而變得更加以人為本。這是我們對于智能金融的理解。
往前看，在整個中國市場上，人工智能和金融的結(jié)合，也就是智能金融時代會有哪些機會？給大家分享一下我們的一些心得。
1、爭取人群拓展的機會。我們可以看到，在整個中國，有8億的經(jīng)濟活躍人口，但是真正在央行里面有征信報告的只有3億人，所以有60-70%的機會。
我們的確看到，爭取人群的拓展是一個巨大的機會。如果回到中小企業(yè)上面來，可以看到50%的中小企業(yè)是得不到貸款的。所以，隨著征信人群的建設(shè)，這些都是在中國非常大的，能夠幫助服務(wù)變現(xiàn)、能拓展的機會。
2、資產(chǎn)配置的機會。我們看這個市場，中國國人可投資的資產(chǎn)規(guī)模只有差不多160萬億，其中，大眾富裕，也就是個人可投資的資產(chǎn)占60萬以上的，占2000萬人。如果從結(jié)構(gòu)的角度來看，中國的整個資產(chǎn)配置里面，金融的資產(chǎn)占比重的12%，美國比我們差不多36%。很多人就說，比例的差異有非常多的房產(chǎn)的因素在里面，但是這個差距仍然太大了。
所以整個中國的資產(chǎn)配置，特別是針對于中產(chǎn)階級的資產(chǎn)配置是一個巨大的機會。在原來，大眾的理財產(chǎn)品基本上是被滿足的特別好，銀行理財20多萬億元，有年化5-6%的收益率。私人銀行其實也被服務(wù)的特別好，非常多的銀行都有私人銀行，但中間這層，新興的中產(chǎn)階級（新秀）其實沒有得到差異化的服務(wù)。
現(xiàn)在，中國的保險市場，應(yīng)該是僅次于美國，但是從保險的密度和保險的深度來講，離發(fā)達國家還有很大的差距。
在香港推廣書里面，保險科技也被列為一個重要的發(fā)展方向。可以看到，保險在中國的發(fā)展前景是非常大的，是我們碰到的第二個機會。
3、線上化的機會。剛才講了一個關(guān)于移動支付的問題，其實在支付領(lǐng)域線上化已經(jīng)很全了，但是我們在金融領(lǐng)域看到了更大的市場：線上化的比例是非常低的。所有的互聯(lián)網(wǎng)公司都會從線上化找機會，因為現(xiàn)在流量非常貴，有了流量做基礎(chǔ)的話，不僅可以創(chuàng)造很多業(yè)務(wù)上的奇跡，也可以創(chuàng)造很多基本市場的奇跡。
所以，就線上化的機會而言，對于流量的巨頭，其實還有很多跟金融結(jié)合的空間。其中，理財是最高的，因為我們可以看到，銀行理財除了第一次要線下面簽以外，后續(xù)的購買都可以在網(wǎng)上去實現(xiàn)，所以理財?shù)馁徺I，包括陸金所還有其他的一些互聯(lián)網(wǎng)巨頭，反而線上化達到10%。
信貸其實還沒有那么高，只有6%。保險更低，保險基本上是一些標準化的產(chǎn)品，像意外險或者是一些在現(xiàn)場購買的標準化的產(chǎn)品，壽險還相對比較難。這個數(shù)字一定會有巨大的提升。
4、效率提升的機會。中國內(nèi)地所有的銀行、保險等等這些上市公司，去看他們的成份，運營和客服加起來應(yīng)該有萬億級的成本。我們內(nèi)部粗算了一下，如果這些成本通過技術(shù)的手段、用新的技術(shù)來繼續(xù)提升他們的效率，可以被壓縮50%以上。
在百度，我們在內(nèi)部做了一些關(guān)于智能客服的測試。發(fā)現(xiàn)差不多80%的標準化的問題，都可以通過智能客服的手段去解決；還有70%的質(zhì)檢的工作，可以通過智能質(zhì)檢的方式來解決。判斷一個客服人員的回答是不是標準，是不是符合規(guī)范，超過70%的都可以通過技術(shù)的手段來去解決。這個進一步說明了，新的技術(shù)如何去壓縮成本，提高效率。
所以，在整個金融市場上，我們看到，會有拓展征信人群的機會，讓更多的人可以享受到金融服務(wù)，會有資產(chǎn)配置的機會，也會有線上化的機會，更有進一步的效率提升的機會。
為了去把握這四個機會，其實我們認為有四個方面的能力是非常關(guān)鍵的。
能力一：相對獨特的數(shù)據(jù)。在人工智能的時代里面，所有人都在講，數(shù)據(jù)是非常重要的資產(chǎn)，有沒有獨特的數(shù)據(jù)，以及這個數(shù)據(jù)能不能在你從事的領(lǐng)域，比如說金融領(lǐng)域得到發(fā)揮，是一個非常關(guān)鍵的話題。
在百度，我們做股份金融和人群拓展的時候，用我們的數(shù)據(jù)做了非常多的維度的畫像。我們可以把一個申請人的學(xué)歷、職業(yè)、年齡、資產(chǎn)和收入都進行畫像（基本上在百度的記憶的賬號里面），通過去識別你是誰，以及你從事什么樣的工作，你是什么樣的年齡段，以及有什么樣的資產(chǎn)，什么樣的收入，基本的規(guī)?？梢阅玫讲畈欢郋級的水平，準確率都是在80%以上。
這個其實可以從另外一個角度去證明：即使你沒有在傳統(tǒng)的征信體系里面有記錄，但如果你是有這些比較重要的風(fēng)控表現(xiàn)的標簽的話，你仍然可以去做到非常好的信用的水平。然后，我們可以把這些人進行不同的分層，我們會把他們分成A、B、C、D、E，不同的層級代表了不同的方向的標簽，也會得到不同的利率和不同的額度。
目前看起來，我們能夠去擬合出來的名單已經(jīng)達到了2億。這2億不僅包括了有央行征信的記錄，還有相當?shù)囊徊糠质菦]有央行記錄，或者是央行記錄相對有些瑕疵、或者比較薄的一些人群，這些其實是我們能夠去做普惠金融的非常重要的一個基礎(chǔ)。所以，（獲?。┆氂械臄?shù)據(jù)、進行風(fēng)險標簽的擬合，（從而）去判斷風(fēng)險水平，然后再開展業(yè)務(wù)是非常重要的基礎(chǔ)，這是第一個能力。（詳見下文）
能力二：流量勞動服務(wù)的轉(zhuǎn)化能力。所有的人都在想一個問題，關(guān)于流量，不管是搜索也好，還是點擊也好，這個東西怎么能夠去生成一個金融的資產(chǎn)，中間的路徑其實是非常長的。有一些公司已經(jīng)明白這點了，有一些給傳統(tǒng)金融機構(gòu)倒流的公司，其實可以走到中間這一段，就是從流量能夠形成一個有效的申請，把所有的基本信息填下來之后，再把用戶的基本信息倒給金融機構(gòu)。
這其實只是做了中間這一段，后面這段資產(chǎn)生成的部分其實是金融機構(gòu)在做的。那如果我們從互聯(lián)網(wǎng)的角度再往前看一步，如何能夠從一個有效的申請再到資產(chǎn)生成的過程，中間還是要走非常多的步驟：
第一個被驗證的價值是關(guān)于智能獲客的價值。非常多的傳統(tǒng)金融機構(gòu)會有一個很大的痛點，這個痛點是相對比較低頻的金融服務(wù)，我不知道什么時候我會買房，我也不知道什么時候我會買車。保險也會非常低頻，包括教育、醫(yī)療、美容、裝修和旅游，它不像支付每天都在發(fā)生，具有低頻的特性。
所以，在什么時間能夠把握住這個人的需求會變得非常重要，在我們內(nèi)部叫做響應(yīng)。當你出現(xiàn)一個需求的時候，你會對某個金融服務(wù)產(chǎn)生響應(yīng)，這件事情就變得異常的重要。傳統(tǒng)的金融機構(gòu)會受限于他們的門店，也受限于他們對客戶的生命周期的把控，在尋找時點的時候，會變得非常頭疼，這是他們一個很大的痛點。
當我們每天打開微信或者是其他的移動互聯(lián)網(wǎng)的APP的時候，我們都是在互聯(lián)網(wǎng)進行一些需求的表達。當你能夠表達出這個需求的時候，就能夠通過大數(shù)據(jù)和人工智能的技術(shù)更好地來去捕捉這個時點。
內(nèi)部百度有一個響應(yīng)的模型，這個模型的最下層是剛才我們把不同的人按信用進行的分布。你可以把它簡單理解為信用好的人和信用相對差一點的人。傳統(tǒng)金融機構(gòu)里面，一個比較大的痛點就是，信用相對比較好的人，或者相對比較有錢的人，他的需求是非常不易捕捉的。而我們通過響應(yīng)模型去看，他對于某一個金融產(chǎn)品的響應(yīng)的率能夠超過10%，就意味著每來100個類似于這個評級的人，我能夠捕捉到超過10個有潛在的金融的需求的人。這比你在線下茫茫大海去找這樣一個人，和找他這樣的時點會輕松。這是第一個被驗證的價值，就是如何能夠更加智能地去獲取客戶，捕捉他們的需求。
第二個價值，我們內(nèi)部有一張癌癥圖，每一個節(jié)點都代表一個機構(gòu)，是正常的表現(xiàn)的話會看到，分布相對比較均勻。不同的節(jié)點之間連起來有一些異?，F(xiàn)象的話，都會用彩色標注出來。
在正常的表現(xiàn)里面，其實人和人之間沒有那么多的異?，F(xiàn)象。所以你會發(fā)現(xiàn)，這其實存在欺詐，欺詐基本上都是線下行為，通過某一些線上化表現(xiàn)，不管是通過電話也好，短信也好，還是通過其他的行為也好，把所有這些異常的人都聯(lián)系起來，如果其中的一個節(jié)點我們判斷為有黑或者疑似黑的特征，一串的人都會拉出來。所以，正中間的話，我們會發(fā)現(xiàn)某一些機構(gòu)就會存在欺詐，而且它擴展的范圍有多少。
最后，把所有存在異常的機構(gòu)放出來，看它們的預(yù)期表現(xiàn)，就能看到這些機構(gòu)欺詐的程度。而這個反欺詐的網(wǎng)絡(luò)，我們內(nèi)部叫福爾摩斯，基本上是抓壞蛋的。
所以，在我們在跟機構(gòu)合作借助服務(wù)的分期貸款的時候，對于機構(gòu)風(fēng)險的把控我們會建設(shè)成一個巨大的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，而且這個關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)是在線上實時運行的，它可以保證我們在第一時間對一些潛在的欺詐風(fēng)險進行預(yù)警，從而去避免更多的損失，這是第二個被驗證的價值。
在中國的市場，欺詐的風(fēng)險和信用的風(fēng)險的比例是8：2，在成熟的市場是2：8，是倒過來的。所以，在中國反欺詐和反黑，其實是更重要的一個話題。
第三個價值，信用的風(fēng)險。我們一直在嘗試證明一件事情，就是百度的互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，跟央行的征信數(shù)據(jù)之間到底有什么樣的關(guān)系，他們之間疊加能不能產(chǎn)生比例關(guān)系(delta)，能不能產(chǎn)生額外價值貢獻（extra value contribution）。
央行征信數(shù)據(jù)，關(guān)于風(fēng)險已經(jīng)是非常強的的狀況說明，每提升哪怕千分之一的比重都是非常難的。在我們內(nèi)部的實驗證明，互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)之間是有化學(xué)反應(yīng)的。他們之間可以創(chuàng)造出更多的delta出來，對于那些沒有央行征信的人群，我們內(nèi)部的模型線和KS值能夠超過30%，這已經(jīng)是相當不錯的水平了。
所以，對于沒有央行征信的，通過互聯(lián)網(wǎng)的行為數(shù)據(jù)，可以擬合出來一個你的征信水平，從而使金融有了至少一個可能性，這個是第三個價值。
所以，當我們在講從流量到金融資產(chǎn)的時候，中間路程其實是非常漫長的。它會經(jīng)過畫像，我得知道你是誰；知道響應(yīng)，在某個時點，對于某個金融產(chǎn)品，會有比較好的表達；會通過有效的渠道找到客戶，然后去驗證你是你，再往上證明你真的是你，去做反欺詐和風(fēng)控；最后，把不同的產(chǎn)品匹配給客戶，完成整個過程。
只有管理者能把這整個過程所有的能力一層一層建設(shè)起來，才能夠真正地把流量--互聯(lián)網(wǎng)上哪怕一個點擊的行為，轉(zhuǎn)化成最后的金融服務(wù)，這是我們在嘗試去做的非常重要的一個能力。
能力三：是從工程化到產(chǎn)品化到商業(yè)化的過程。這個是什么意思？就是有非常多的金融科技的概念還停留在基礎(chǔ)層面，但是從技術(shù)到真正的應(yīng)用，能夠跟產(chǎn)品融為一體還是需要相對比較長的過程，我們內(nèi)部把它叫做“能用”、“好用”和“真用”。
“能用”是從基礎(chǔ)層面上，能解決非常多的問題。比如說，人臉識別里面，光線變暗的時候，你去加點底；照片模糊的時候，你去保存照片；臉部遮擋的時候，你可以體現(xiàn)語音提示播報，這些都是feature層面的。
“好用”的意思是說，在我們內(nèi)部的場景里面，因為大家有信任，相對來說保證這些金融科技的概念順暢好用。
“真用”是什么？是金融機構(gòu)能夠為此而付錢，能夠形成一個商業(yè)化的合同。
所以，從能用到好用到真用，是整個科技能夠形成真正的生產(chǎn)力必不可少的過程，也是金融科技能夠嵌在從流量到服務(wù)里面去建立能力（capability）的非常重要的路徑。但是這個能力并不容易去打造，因為互聯(lián)網(wǎng)和金融的結(jié)合本身就是兩撥人在共同創(chuàng)造一個新生事物，在這里面會存在非常多的溝通成本,和大家互相去學(xué)習(xí)和借鑒的地方。
能力四：文化。我們常講，互聯(lián)網(wǎng)人是一幫野蠻人，他們都在講網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，做事都非常大膽，也敢試錯，講究個體的成長，很熟悉互聯(lián)網(wǎng)，非常務(wù)實。而金融人，我們會覺得他們是文明人，都覺得風(fēng)險是有邊界的，所有的收益都會有滯后效應(yīng)的，講究目標和規(guī)劃的，一定要把房子搭好。所以，當一幫野蠻人和一幫文明人放在一起的時候，文化的磨合就會變得特別重要。
在過去的兩年里面，我們的金融和人工智能的會議室基本上算是百度最吵鬧的會議室，有非常多的人在里面爭論。但是經(jīng)過這樣一個過程，雙方都在互相學(xué)習(xí)和成長，能夠更加開放，更加學(xué)習(xí)向上的文化，在今天，這會成為交叉學(xué)科和跨界非常重要的核心競爭力。
所以，總體而言，在中國市場上會有四個機會，為了把握這四個機會，也會有四個非常重要的能力：
1.獨有數(shù)據(jù)去驗證價值的能力。
2.流量到服務(wù)轉(zhuǎn)化的能力。
3.新的技術(shù)能夠通過工程化、產(chǎn)品化和商業(yè)化的能力。
4.軟性的。兩撥不同的人，在跨界里面能不能形成非常好的文化，成為一個核心的競爭力。
在今天的金融科技或者是智能金融領(lǐng)域里面，我們在驗證一種新的商業(yè)模式。如果你去看互聯(lián)網(wǎng)里面的變現(xiàn)，有兩種模式被證明了，一種是廣告，一種是游戲。如果今天從流量能夠去生成資產(chǎn)，生成資金，在線上真的能夠去完成一個全閉環(huán)的金融服務(wù)的時候，我們真的是創(chuàng)造了一種新的，按照服務(wù)來進行價值變現(xiàn)的一種新的商業(yè)模式，它不是簡單的廣告，也不是簡單的變現(xiàn)。
在中國相對成熟的經(jīng)濟體系下，人工智能有一個紅利期。流量的紅利期大家認為已經(jīng)過去了，但數(shù)據(jù)的紅利期還在持續(xù)。數(shù)據(jù)的紅利期持續(xù)背后有幾個原因：第一個原因，整個中國的移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展領(lǐng)先于其他國家，所以數(shù)據(jù)的沉淀本身在新興領(lǐng)域更加豐富；另外一個，有好有不好，監(jiān)管還沒出臺更嚴苛的措施。
在這樣的前提下來看，為什么BATJ這樣的大公司會去大規(guī)模地去投資很多新興的公司?其實是在買入和實踐的背后積累很多數(shù)據(jù)的資源。數(shù)據(jù)是實現(xiàn)AI的必經(jīng)途徑，沒有了數(shù)據(jù)，AI就是無源之水，沒有辦法去做。
再回到大數(shù)據(jù)的風(fēng)控。其實我們在內(nèi)部，一直在回答兩個問題：百度的數(shù)據(jù)，能否和央行的征信數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)金融機構(gòu)積累的金融數(shù)據(jù)產(chǎn)生化學(xué)效應(yīng)？如果不能產(chǎn)生化學(xué)效應(yīng)，產(chǎn)生delta，是沒有辦法形成差異化優(yōu)勢的。我們證明是有的，一個人非常多的行為，是能夠說明（Indicate）這個人的。當你的征信是有瑕疵的時候，這些行為是能夠補充說明他的一些特征。比如說，搜索行為、交易行為、閱讀行為等等，當用戶為了得到一個金融服務(wù)，授權(quán)（服務(wù)商）這些行為，去證明（prove）在防范意愿和防范能力上是有潛力（potential）的時候，它們是能和傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)產(chǎn)生互補效應(yīng)。這是我們內(nèi)部在進行數(shù)據(jù)應(yīng)用回答的第一個問題。
第二，當我們在進行（用戶）人群邊界拓展的時候，我們能不能對于那些沒有征信的人群模擬出他們的征信狀況來？也是可以的。LBS等可以定義一個人（something about you），我們發(fā)現(xiàn)，同樣的年齡、同樣學(xué)歷的人群，比如都是大專學(xué)歷，年齡基于25至30歲之間，大概模擬出他們同樣的收入水平，工作的穩(wěn)定性是非常重要的一個指標（indicator）。
我們發(fā)現(xiàn)，有的人是相對典型的兩點一線，有相對比較穩(wěn)定的工作；有的人在整個行為軌跡上是非常的飄忽隨機（random）,這樣我們就不太能判斷這群人的工作穩(wěn)定性，在一段時間里面拉長的表現(xiàn)，比如說半年，這群人的（還貸）逾期率就是工作穩(wěn)定性的三倍。所以這些（指標）都可以擬合一個人的風(fēng)險畫像，從而能夠判斷他的額度和利率水平。
百度也做不到具體到每個人去做風(fēng)險定價，過度去做千人千面也沒太大效果，一個人的年化收益率是10.21或者10.22其實沒有太大差別（difference）。但百度一定會針對某一個客群，在他們的風(fēng)控里面設(shè)定一個強標簽。比如上述提到的工作穩(wěn)定性，什么是穩(wěn)定的？我們會設(shè)定一個預(yù)值，然后把它映射（map）到個人行為上面去，（對于這個群體而言），這樣一個細分的處理結(jié)果（settlement）具體到每個間隔區(qū)間(granularity)的時候，是可以做到精準識別（identify）的，如果要繼續(xù)到個體上的劃分（differentiate），就沒有意義了。
正如開始所說的，在中國，目前因為監(jiān)管（regulation）的關(guān)系，因為移動互聯(lián)網(wǎng)和AI的發(fā)展的關(guān)系，還處在數(shù)據(jù)的紅利期。數(shù)據(jù)的紅利期還能繼續(xù)往前推進一段時間，但是所有公司都負有保護用戶隱私、合理應(yīng)用數(shù)據(jù)以及公眾教育的義務(wù)。在這個基礎(chǔ)上，正確地應(yīng)用這些數(shù)據(jù)、更好地去刻畫一個人的風(fēng)險水平，才能夠去讓普惠金融“普遍惠及”的愿景得到實現(xiàn)。
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