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老實(shí)巴交的農(nóng)民林建國怎么也想不到，他有天竟會成為別人眼中的“老賴”，被追債公司逼著還錢。
這還要從前段時(shí)間有人來村里招工說起，他和一些村民被要求填一張包含姓名、身份證號、家庭住址等信息的表格，當(dāng)時(shí)為了能快點(diǎn)上工掙錢，大家都沒猶豫就填了。
后來他們才知道，這就是一個(gè)陷阱，所謂的招工只是幌子，詐騙團(tuán)伙要的可不是他們廉價(jià)的勞動力，而是上面所填的真實(shí)信息，通過這些信息來申請信用卡，然后刷卡透支，從而讓這些信息就變?yōu)檎娼鸢足y。
但從未跟信用卡打過交道的林建國們，卻從此進(jìn)入了各大銀行的黑名單，背負(fù)債務(wù)不說，還被抹上了信用污點(diǎn)，連整個(gè)村子都被銀行歸為了欺詐地址。以后在申請信用卡、貸款的過程中，如果出現(xiàn)了這個(gè)地址，就會很麻煩。
上面這個(gè)故事改編自天云大數(shù)據(jù) CEO 雷濤對雷鋒網(wǎng)所講的一個(gè)真實(shí)案例，這其實(shí)暴露出銀行在傳統(tǒng)的信用審核中所遇到的難題，即銀行雖然擁有上億萬級的信息數(shù)據(jù)庫，掌握著身份、聯(lián)系方式、設(shè)備信息和資產(chǎn)信息等數(shù)據(jù)，但這種識別已經(jīng)無法應(yīng)對日益演進(jìn)的欺詐技術(shù)和模式，而雷濤帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)正在做的，就是希望能用人工智能的技術(shù)，解決這個(gè)問題。
大家在申請信用卡時(shí)，其實(shí)是把自己的數(shù)據(jù)都提交給銀行，以證明我是一個(gè)有償還能力并且守信用的人，銀行多年來會有一套自己的辨別系統(tǒng)。
在傳統(tǒng)的銀行系統(tǒng)里，這些數(shù)據(jù)庫更多的呈現(xiàn)為一種二維的結(jié)構(gòu)，叫關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。如何理解？我們先來看這樣一個(gè)例子。
老張和老王兩個(gè)人準(zhǔn)備相互擔(dān)保進(jìn)行騙貸，然后一起跑路，在銀行傳統(tǒng)的風(fēng)控架構(gòu)下，這種行為很容易被發(fā)現(xiàn)，因?yàn)榫S度很小，可以迅速的通過數(shù)據(jù)庫來查詢。
但目前真實(shí)的騙貸狀況是，老張、老王、老李、老趙、老周的企業(yè)形成了一個(gè)擔(dān)保圈，打算集體跑路，當(dāng)銀行現(xiàn)在要做一個(gè)5度甚至是6度的查詢時(shí)，依據(jù)傳統(tǒng)的計(jì)算方式，已經(jīng)無法解決這個(gè)問題了。
在防止信用卡欺詐方面，國內(nèi)目前的風(fēng)控都是 rule base（規(guī)則驅(qū)動）的，更多的是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來，抽象出系列規(guī)則，每一條規(guī)則觸發(fā)一種欺詐場景，交叉組合相應(yīng)的業(yè)務(wù)邏輯來進(jìn)行判斷，由此來做出風(fēng)控模型。
但目前，這種方式在效率、有效性、全面性以及成本上都面臨問題。與此同時(shí)，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的興起，非現(xiàn)場交易的增多，這種模型會加劇銀行風(fēng)險(xiǎn)防控的難度。
雷濤曾接觸過很多金融行業(yè)的客戶，以前，他們看一個(gè)進(jìn)件（信用卡申請資料）時(shí)，會注重本身是否健康真實(shí)，即有沒有違約記錄，姓名、身份證號、電話號碼等信息是否真實(shí)，但這還是會出現(xiàn)問題。
比如剛剛講的案例，村民的信息確實(shí)是真的，人也沒有出現(xiàn)過違約記錄，還是出事了。金融業(yè)的風(fēng)控發(fā)展到今天的趨勢，其實(shí)會把不同的進(jìn)件連接起來看深層次的關(guān)系，看從中能否發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)。
簡單來說，就是要在申請和進(jìn)件之間建立關(guān)聯(lián)，騙子手里的資源有限，他填的電話、地址、推薦人等信息，或多或少會在每天十幾萬個(gè)進(jìn)建中重復(fù)。
我們會把不同的進(jìn)件連接起來進(jìn)行識別，在這個(gè)過程中增加新的維度，如果有其中一個(gè)欺詐電話號碼，和他有關(guān)系的有好幾個(gè)進(jìn)件，那我就會認(rèn)為它有問題。
雷濤所說的短板，其實(shí)就是現(xiàn)有的風(fēng)控模型對于數(shù)據(jù)處理能力的不足，這次，他想借力人工智能來解決這個(gè)問題。
對于金融業(yè)而言，在信息、數(shù)據(jù)大爆炸的今天，會面臨以下兩個(gè)問題：
數(shù)據(jù)來源多，且存儲在不同系統(tǒng)，缺乏數(shù)據(jù)同步機(jī)制、數(shù)據(jù)無法共享。
數(shù)據(jù)利用不充分，致使行銷、審批、風(fēng)險(xiǎn)、策略研究、催收部等業(yè)務(wù)部門系統(tǒng)形成信息孤島。
那主打“人工智能”的天云，是如何應(yīng)對這些難題的？
這跟信用卡反欺詐又有何關(guān)系？
其實(shí)在金融行業(yè)，多年來積累了一定的數(shù)據(jù)，無論是人行的個(gè)人征信數(shù)據(jù)，還是部分銀行間可以相互流通的數(shù)據(jù)。（后者的意思是，如果你建行的信用卡逾期了，再申請工行的信用卡，就會遇到麻煩）
將這些數(shù)據(jù)通過特征表達(dá)的方式轉(zhuǎn)化到數(shù)據(jù)模型后，機(jī)器就可以借此來表達(dá)以往很難描述的金融現(xiàn)象，因此特別適合處理風(fēng)險(xiǎn)、欺詐以及金融產(chǎn)品的營銷，這些依靠過往經(jīng)驗(yàn)難以準(zhǔn)確定量的事件。
具體到信用卡申請場景，這些數(shù)據(jù)包括申請人的社交數(shù)據(jù)、聯(lián)合推廣人信息數(shù)據(jù)、申請人信息數(shù)據(jù)、單位聯(lián)系數(shù)據(jù)等。
雷濤告訴雷鋒網(wǎng)，這么做有3點(diǎn)好處，一是融合了信用卡申請環(huán)節(jié)的各個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，解決了數(shù)據(jù)孤島的問題；其次，這個(gè)過程中會引入第三方數(shù)據(jù)，比如銀聯(lián)數(shù)據(jù)等，擴(kuò)展了數(shù)據(jù)的維度；第三，通過構(gòu)建申卡客戶的社交復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)提供客戶的社交數(shù)據(jù)，在拓展覆蓋維度的同時(shí)，以弱變量來體現(xiàn)強(qiáng)變量，并且實(shí)現(xiàn)了社交數(shù)據(jù)的高頻率更新，提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確有效性。
將 AI 賦能金融反欺詐，其實(shí)在國外早已開始，雷濤坦言，目前在銀行反欺詐方面中國與北美的差距還是很大的，硅谷的金融科技創(chuàng)業(yè)公司很早就將這一技術(shù)應(yīng)用起來了。
比如，京東和百度同時(shí)投資的美國金融科技公司Zest Finance，便是一家明星公司。
它們利用機(jī)器的深度學(xué)習(xí)，從大量的數(shù)據(jù)中提取變量，并采用多個(gè)預(yù)測分析模型，其中就包括欺詐模型。
除了反欺詐，其在預(yù)付能力模型等方面也用來幫助用戶降低信貸成本，它的核心競爭力就是數(shù)據(jù)挖掘能力和模型開發(fā)能力。
雖然目前在保險(xiǎn)公司或者是運(yùn)營商中，都有用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法來做用戶流失風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，交叉推薦等數(shù)據(jù)挖掘的工作，但目前這在國內(nèi)，卻面臨很多困境。
雷濤告訴雷鋒網(wǎng)，一個(gè)很大的問題是人才的不足，很多做數(shù)據(jù)科學(xué)的人，一般對編程領(lǐng)域較為陌生，而熟悉編程的人又不懂算法。
天云正在做的就是將數(shù)據(jù)科學(xué)家的算法能力，與懂業(yè)務(wù)的編程人員相結(jié)合，目前已經(jīng)通過人工智能算法建立現(xiàn)金分期響應(yīng)模型，預(yù)測篩選辦理此業(yè)務(wù)的高概率客戶，在信用卡反欺詐方面，也建立可循環(huán)授信模型，對客戶行為特征進(jìn)行分類，并確立客戶對循環(huán)授信響應(yīng)評分。對于一些評分高的客戶，他們可以有效推送循環(huán)貸服務(wù)，從而提高銀行利潤。
為何國際上基本成熟的業(yè)務(wù)天云要親自再來做？在采訪中，雷濤提到“后IOE”時(shí)代。
“IOE” 其實(shí)是對IBM、Oracle、EMC的簡稱，其中 IBM 代表硬件以及整體解決方案服務(wù)商，Oracle 代表數(shù)據(jù)庫，EMC 則代表數(shù)據(jù)存儲。
隨著國內(nèi)去IOE浪潮的興起，大量企業(yè)開始在X86服務(wù)器、開源數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品、分布式存儲解決方案等方面開展研究和探索，而天云正是其中之一。
就如同雖然 Windows 操作系統(tǒng)雖然可以用，但我們依然要研發(fā)國產(chǎn)自主可控的操作系統(tǒng)，尤其是金融等關(guān)乎國計(jì)民生的重要領(lǐng)域。
而這，也是目前為何國內(nèi)有很多公司紛紛投入有關(guān)數(shù)據(jù)庫的研發(fā)和應(yīng)用的重要原因之一。在外企工作過多年的雷濤透露，他們目前有很多員工就是來自于IBM、Oracle、EMC等?！罢且?yàn)槲覀冞@些人見過最好的產(chǎn)品是什么樣，我們才有信心把它做出來，甚至做的更好?！?/p>
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