点众金融：AI时代背景下的线上供应链金融发展趋势

时间：2017-09-14 14:31    来源：互联网  

　　导读：大数据、区块链、人工智能、云计算是当下金融科技领域高频的词汇。社会也正在从互联网、移动互联网的时代，跨步进入到信息社会，信息量爆炸式增长。

　　所产生的海量的信息和数据，如何获取、整理和应用在金融服务领域，成为金融科技公司的核心竞争力?

　　为此走访多家金融科技公司，为金融从业者献上金融科技领域AI应用的案例。

　　本期，

　　走访业务定位于B2B、B2C电商平台线上供应链金融服务商点众金融。

　　(备注：点众金融由第一视频品牌旗下的君辰金融战略投资)

　　与联合创始人兼首席信息官(CIO)张爱和进行关于《AI时代背景下的在线供应链金融发展》的深入沟通。

　　(张爱和：点众金融 联合创始人 兼首席信息官(CIO))

　　曾在导弹预警雷达方面获得军队科技进步三等奖;有10年的银行业从业经验，曾供职于光大银行与天津银行;并且在军工行业有10年的信息系统设计开发经验，在嵌入式系统和数据库系统等，尤其在目标动态跟踪和识别有深入的算法研究;负责点众金融核心后台“天网风控系统”的整体架构设计。

　　CIO张爱和认为：

　　第一部分：信贷风控技术的五个发展阶段

　　整个金融市场，尤其在信贷领域，信贷风控技术以不同发展阶段来看：经历了相对比较清晰的五个发展阶段：

　　1，从只看客户的物权抵押、

　　2，到IPC微贷技术(即评估客户偿还贷款的能力)、

　　3，到信贷工厂(即流水线式的标准化批量操作)、

　　4，到评分卡(核心是运用Logistic回归模型进行历史分析与未来预测)、

　　5，大数据风控这五个阶段。

　　随着目前金融越来越场景化，用户要求的体验感增强......针对个人客户或中小企业用户，银行传统的传统风控(基于抵押、信贷工厂)已经产生不适感：成本高、效率低、速度慢、维度单一……

　　这也是2013年、2014年互联网金融爆发式发展的深层次原因之一。

　　金融科技公司目前大多数采用评分卡与大数据风控两种融合的方式进行风控。当然，市场中，也有很多伪金融科技公司，名义上是大数据金融科技公司，而实际上依旧依托传统的海量人工审核。因为像传统的模式，信贷员一天最多审核五十到100单。

　　而大数据风控基于实现了高效、人工低参与度，基本实现了全程自动化，理论上审批数量无上限。只有这样才能解决中小微企业“高频、金额小、时效性要求”的特点，点众金融目前风控模型从479个风控维度中精选出107个精准字段，基本在贷前的防欺诈、信用评估等环节实现自动化、模型化。当然在逾期后的电话催收、增信资质上传等方面也是需要人工进行重新校对的。

　　第二部分：大数据风控的意义与价值

　　大数据风控的核心之一是获取多维度、相对多样的数据。

　　要秉持“非我所有，但为我用”开放理念，将多维度、海量数据输入模型，由机器自动判别借款资信状况，随着AI技术的不断优化迭代，中间必然会有不断调整不同模型的参数，模型精准度将会越来高。而对于在线供应链金融来说，参数的调整，又包含多个维度：不同的行业、不同的企业发展阶段、不同的品类周期....

　　大数据风控核心之二在于模型本身。

　　模型本身又存在两个维度，一是变量特征;二是参数。将接入的数据信息做成成千上百的变量，用于不同电商平台的交叉数据检验，但这往往还不够，期间还需要第三方征信机构的数据，用来做数据结构化处理，再用来跑模型，AI技术再不断的优化迭代。

　　比如：点众金融结合电商平台在线供应链金融的特征，推出了四款供应链金融产品“点白条”、“点货押”、“点应收”、“点票据”，站在B2B、B2C电商平台供应链的关联关系来判断中小微企业用户的金融需求方向：其实可以想象，终端的任何消费量的变动，必然会引起供应链各环节的变动。AI技术基本可判断一系列变动的规律。包括在不同的地区、渠道、季节等都会存在变量。当然，中小微企业的评估还不能仅仅基于企业的资信评估(生产数据、电水消耗、订单数量、现金流量、投资偏好、产品周期等一系列)，因为中小企业还存在企业法人或实际控制人的资信评估，因为我们都知道，企业的经营核心还是在人。

　　所以，针对电商平台的在线供应链金融风控模型的核心框架清晰勾画出来：围绕整个供应链链条的维度、围绕中小企业自身与经营人的维度、以及围绕行业的维度，再利用大数据基于就可用于风险分析、预警和控制。实现为中小微企业服务的目的。

　　但传统的银行机构，所谓构建的针对中小微企业的信贷风控技术，上级领导一拍脑袋，下边在执行。针对中小微企业的维度比针对个人的风控维度要多的多，传统银行既懂金融又懂技术的双面人才相对又比较稀缺。

　　点众金融的要做金融科技最佳的金融科技合作伙伴之一。

　　第三部分：AI来实现业务上的高效率和准确性

　　AI在金融行业的应用，脱离不开数据，更脱离不开模型。数据在AI中起到特殊的作用，有了数据，有了适当的不同维度的模型，加上软硬件，可以自动的获取知识，进而循环出更大的数据和价值。所以说AI将在金融行业迅速发展，因为这样才能实现业务上的高效率和准确性。在供应链金融领域，基于复杂的算法和机器学习对企业等相关数据做出判断，应用于中小微企业的信用风险的评价、定价等，这样才能既为金融机构有效甄选和推送相关资产，又同时促进了电商平台的生态体系的优化，同步才能实现点众金融的愿景：致力于与中小微企业一起融创美好未来的梦想!

责编/小薇

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