智能风控大热，中腾信小花科技凭啥俘获银行芳心？

浪浪沙

智能风控将成为未来三年金融科技主战场。亿欧在《2018中国智能风控研究报告》中预测：2020年金融科技市场规模将达245亿元，其中智能风控75.9亿元，占比31%，市场规模巨大。




从需求端来讲，智能风控成为银行为代表的金融机构在金融科技时代转型升级的重点发力方向。“我国金融产业的发展表现出很强的信dai属性驱动，智能风控的应用，让行业看到借助新的技术手段，中腾信金融行业完全可以走出一条更为稳健，兼具质效的发展道路。”某业内人士表示。




全面拥抱智能风控




所谓智能风控，指的是一种将大数据、人工智能、云计算等金融科技综合应用到风险控制环节的精益风险管理模式。相比以资产、现金流、职业属性等为风控核心的传统风控模式，智能风控的革新与互补主要体现在可打破客群局限、降低风险管理成本、提升客户体验、强化风控能效等方面。




近年来，在消费金融爆发式增长、新客群不断涌入、金融监管趋严等因素的共同作用下，传统风控模式在成本、效率、信息维度等方面遭遇瓶颈，倒逼企业强化风控以谋求发展。




目前，包括全国性股份制商业银行、国有商业银行、城商行、农商行以及互联网银行等多方主体，均在智能风控领域有所动作，但涉足和研发的程度不一、水平参差不齐，呈现梯队式发展格局。




股份行一马当先，成立金融科技子公司并对外输出部分核心技术，典型如兴业银行之于兴业数金、招商银行之于招银云创；国有四大行则选择联姻BATJ等科技公司，将自身金融数据、资金等方面优势与科技、流量、场景方面的优势结合，集体出击智能风控市场；微众、网商等互联网银行则自带技术和数据基因，在智能风控方面坐拥得天独厚的优势。




相比较而言，城商行、农商行为代表的中小银行，受制于技术储备、资金实力、人才、机制等方面限制，智能化转型面临着产品弱、获客难、风控技术落后等瓶颈，自主研发智能风控体系困难重重。




中小银行互联网金融（深圳）联盟发布的《中小银行金融科技发展研究报告》显示，有26%的受访城商行认为无法负担资源投入；78%的受访城商行认为原有团队的技能不足与银行固有管理体制难以支撑创新是目前遇到的最大问题。




对此，许多农商行、城商行选择外部金融科技公司的合作。举例来说，绵阳银行认为，中小银行独自的风险判断能力较弱，通过合作可以减少走弯路。




高效风控，实战为王




目前市场上有近600家企业已开始不同程度的提供智能风控方面的技术服务，值得注意的是，中国智能风控的发展与应用整体尚处于早期阶段，B端用户所处的发展阶段、业务需求与痛点不一，而提供服务的机构在技术、流量、数据等方面也各有侧重，市场细分明显，并未出现“赢家通吃”的局面。中腾信旗下小花科技在合规的基础上，凭借实战与高效两大优势，在百花齐放的市场局面下成为独树一帜的存在。




据了解，2014年以来，中腾信曾为多家信托公司及银行提供风控技术辅助服务，合作方包括外贸信托、中航信托等持牌金融机构。在“141号文”出台之后，中腾信进一步调整助dai模式，明确为金融机构提供“辅助风控”，通过技术驱动赋能金融机构，并顺势推出小花科技。




从金融市场拓展角度来看，当下中小银行转型迫切需要的是优质资产以及与之匹配的风控能力，而小花科技恰恰是立足小花钱包的线上消费金融实践，沉淀出市场获客能力与智能风控辅助技术。




据了解，小花钱包是中腾信在消费金融领域布局的一款纯线上消费信daiApp，定位于“年轻人的互联网钱包”，因纯线上审批和大数据风控的特点，实现了“随时随地、想花就花”的极致金融体验。




基于纯线上业务特点，小花钱包利用人工智能，结合云计算和大数据模型自主研发出RiskAI风控系统。集技术智慧与业务思考于一身的RiskAI, 贯穿消费信dai风控全流程。




在人工智能方面，小花钱包将生物识别技术、知识图谱技术和机器学习等复合应用在了dai前反欺诈环节。




首先，人脸核身。借助人脸识别，用户在简单填写完基本的资料后，只要跟着屏幕和语言提示完成眨眼、张嘴、摇头等随机动作，整个身份核实环节就完成了，可便捷有效地识别虚假、冒用身份行为，去伪存真。




其次，利用知识图谱完成对于团伙欺诈的精准识别。在当前的反欺诈业务中，团伙欺诈识别仍属于难点，而引入知识图谱技术，能够极大地提高团伙性欺诈识别效率。例如，对于一个传统征信数据缺失甚至空白的新客户，通过传统的风控方法是无法识别失信和欺诈风险的，但是通过知识图谱技术计算客户与各个风险节点的关联关系，可计算与欺诈客户、黑名单客户的关联紧密程度，从而判断风险高低。




机器学习是人工智能的核心能力之一，作为一个人工智能系统，小花钱包的RiskAI拥有极强的机器学习能力，可以随着用户行为对应人数的增加，不断调整策略，持续迭代模型，定期进行优化调整。




此外，云计算被用在了为RiskAI系统全天候稳定运行和自动化系统运维提供支持。小花钱包使用云计算平台搭建RiskAI系统，业务自动化程度得以提升，系统响应效率不断提高，能够随时随地服务用户，极大提升用户体验。




借助RiskAI在业务环节的高效应用，整个风控流程上，人工介入很少，AI替代了人做的大部分事情，大幅度降低运营成本。目前RiskAI已实现每天处理2万件，件均处理时效平均仅需3-5分钟，极大地提升了了处理效率。




2017年，小花钱包入选为中国人民银行金融研究所互联网金融研究中心组织编写的金融科技专著《金融科技:发展趋势与监管》经典案例。《金融科技:发展趋势与监管》认为，金融科技的出现打破了金融、科技这两个行业自身的运行规律，它以金融需求为导向，以科技创新应用为支撑，落脚点在金融业，最终使金融业在较短时间内出现巨大而深远的变革。同时涌现出一批像中腾信、小花钱包这样的新兴金融科技公司，助力、赋能、改变传统金融行业。




小花钱包在智能风控等方面的积极探索，为小花科技对外输出智能风控服务提供了难得的“试验田”，孵化出包括反欺诈、信审、授信在内的全流程风控技术服务能力，被打包在小花科技的金融科技赋能载体“小花金融云”内。




作为小花科技的拳头产品，“小花金融云”的一个突出特点是可以即插即用，且无需变更金融机构原本的底层系统运作，合作门槛和试错成本都得以降低。




“智能风控的深度应用，是提升银行风控效率与水平、降低运营成本，实现智能化、集约化发展的关键。我们团队经历了长期的锤炼，已经摸索出一套适用于B端场景中平衡业务量和风险的风控手段与能力，我们希望能在B端服务中进一步验证智能风控相关能力。” 小花科技总裁林诗意表示。




目前，传统金融机构和金融科技公司的互相融合已然成为趋势。在金融科技公司新技术的加持下，中国传统金融机构将在发展消费金融、普惠金融的道路上越走越远——下沉下沉再下沉，将小额普惠的金融服务普及给更多用户。