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新颜科技COO赵杨:人工智能推动互联网金融新变革

观点 鲁鲁修 零壹财经 2019-01-10

关键词:人工智能互联网金融新颜科技赵杨

2017年年底监管政策的出台,使得当年特别火热的消费信贷领域受到了比较大的阻碍。
1月10日,零壹财经·零壹智库在北京召开以“新银行、新互金、新技术、新连接”为主题的2019新金融年会。

上海新颜人工智能科技有限公司COO赵杨发表了题为“人工智能推动互联网金融新变革”的演讲,从消费信贷行业宏观的分析、对于薄信用人群的风险控制的理解以及公司在人工智能技术理论上的探索和尝试三个方面进行了分享。
 
赵杨认为,2017年年底监管政策的出台,使得当年特别火热的消费信贷领域受到了比较大的阻碍,但是从2018年第二季度开始,整个行业已有回暖趋势,无论是用户数还是交易额都有了一定的恢复。

他指出,场景金融或者说场景分期在行业大方向上被越来越多的机构所认可,而随着行业的发展到达瓶颈,新进的玩家或者传统的小玩家生存的空间越来越小,需要找到一些新的业务和突破点。

新颜科技目前正从图像识别、自然语言等方面不断尝试、探索发现新的、好的“数据孤岛”。

以下是发言实录:

大家下午好!

我跟大家分享一下对于这两年比较火的消费金融领域的风控,及各种相关AI技术嵌入的体会和感受。

我们公司成立不到3年时间,主要定位于利用人工智能技术服务于大的消费金融公司,目前更多的关注风控,主要客户包括非银信贷机构、传统机构、银行、保险、证券。

我的演讲分三个部分:

第一部分:对于这两年比较火的消费信贷行业做宏观分析。

第二部分:对于薄信用人群的风险控制的理解。

第三部分:新颜在AI理论上的探索和尝试。


讲几个趋势,对于线上的消费信贷来说,从2017年整个一年和2018年其实经历了比较大的几轮变化,2017年年底,相关监管政策突然的出台,使得当时特别火的消费信贷这个领域突然之间受到了比较大的阻碍,无论是行业统计里面看到的这个交易额,还是用户数量和交易笔数,都在2017年底发生了比较明显的下降。

当然,2018年第二季度开始,随着一些新的机构开始不断进入到这个领域,以及原有的一些payday loan为主的机构开始做一些转型,我们能够看到,整个行业其实无论是从用户数还是交易额都有了一定的恢复,在最近这几个月,从第三到第四季度开始,其实又有一些回暖的趋势,我们能看到一些现象,有些可能沉寂了很久的原有做payday loan业务的这些机构重新入场,大量的开始获客,做业务。

所以我们能看到2018年第三季度末到第四季度,整个这个行业还是出现了一些快速的增长。

第二个趋势是从18年初,当然也是18年一个特别大的主题,就是场景金融或者说场景分期在整个大方向上被越来越多的机构所认可,无论是从事咱们消费金融领域的机构还是其他的对应金融的市场,都开始逐渐认可这个大的方向。

我们从用户量和交易额的占比就能看到,其实场景分期从18年初还是在不断的提升的,最终我们能看到的17年比较火爆的payday loan的业务,在18年前三个季度一直是处于下滑的状态,这也跟政策在这个小的细分领域的监管对应。但是从9月份起到现在,整个payday loan这些业务又开始有了一些回暖的趋势。

场景分期目前能看到的增量和我们能看到的之前的做中长期分期网贷的减量,其实是对应的。也就是说,这些传统的或者说之前做大额网贷的机构可能在场景分期上做了更多的尝试,把更多的客户做了一定的转化,这是我们能看到的比较好的一个方面。

第三块趋势就是在这个领域,我们认为从2014、2015年开始到现在,也就几年的时间,对于各种业态以及对应的客群的发掘,其实已经到了一个相对瓶颈的阶段,我们能够看到超大平台或者说中大平台对应在行业里的占比其实是越来越大的。新进的玩家或者说传统的小玩家,在目前行业的形态下,或者说在各个要素价格的配置之下,生存的空间其实越来越小。

当然,监管政策其实也是在不断的加速这个过程,把对应的比较传统或者说盈利模式比较粗暴的,比如说payday loan这样一个业态不断的压缩,甚至出现一些机构开始把业务逐步从线上转移回到了传统线下这样的状况。

这也是刚才讲到的,就是在市场或者说我们通过数据能够观察到的一个明显的现象,从2017年开始,新增客户在整个行业的占比,其实还是在不断下降的。到2018年其实已经降到了两成不到了。

所以说,我们认为在消费信贷这个领域能够拓展的新的客群,或者说整个行业的获客能力,其实是在不断的被稀释的,这也能够印证最近一段时间,可能从18年第三季度开始,整个行业里面特别明显,获客成本在不断的提升。

当然,也存在一些新的情况,跟2017年有特别大的不同,就是2018年有些机构对应的老客户逾期表现其实已经比新客户还要差了,那么对于短平快的进入到这个领域的一些机构来说,从这个角度来讲,客观上看到能够快速的提升的机会。

下面讲一下我们对于薄信用人群的一些理解,当然这张图其实在很多的机构,或者说很多对应的材料里面都能看到,传统央行对应的征信体系下,现在大量的消费金融机构还在用不同的方式对不同人群进行划分,无论是横向还是纵向,希望找到一些新的业务和突破点。

关注一:深耕场景,精选赛道,在场景金融领域,各家机构做了很多新的尝试。

关注二:关注共债风险,对于整个线上消费信贷行业来说,行业存在多少年这个点会一直被关注,这也能侧面反映出这个领域内,已经进入的C端用户的个人杠杆率在不断提升。


从2017年下半年到2018年是下降的过程,也是因为小的机构在不断退出市场。

关注三:关注用户生命周期,我们一直研究,也开始有一些理论和突破,从宏观数据的统计上,我们得到的结论是:整个线上消费信贷的客户生命周期在15个月左右,对于短期网贷和长期网贷可能会有各自的细分。

关注四:关注短债换长债风险,减少行业波动干扰。


目前能够看到的机构,无论是三季度,还是四季度,有一些客户很难通过自己的收入体系,或者说以他为中心点的家庭体系,维系目前产品形态里比较高的利率,他们会逐步被淘汰出市场。

这也让有些机构在风控领域看到很清晰的门槛,无论多努力,也很难把对应的逾期和坏账控制到理想水平。

这一点也是为什么很多数据积累到三季度、四季度才爆发的原因,这是产品形态创新的一个体现,把原来的短期、超短期产品转化成相对长期的产品,自然人的风险并不会因为产品的变化而发生变化。

所以,以人群来定位的产品对应的坏账,可能只是把它延后了,在三四季度一直会不断的发生,现在负面的报道也很多,无论哪个细分都很多。

关注五:关注新的数据孤岛、避免大数据风控失灵。

我们认为一个宏观的大趋势就是从2014年左右开始,各种新型的数据孤岛不断出现,包括新颜本身在内,也算是一个新型的孤岛。

到了2018年下半年,可能很长时间没有看到新的孤岛存在,对应的消费信贷里面,做风控的玩法可能会变成相对固定、确认的东西。

我们看到一个现象,原有的传统孤岛在整个风控体系里对应的边际效应在不断下降,一些传统的风控产品、风控方案效果不断被稀释、摊薄,这是整个行业都在思考、试图解决的问题。

有两个大的方向:

第一,自身的技术和对客群的进一步细分。

第二,整个行业在不断尝试、探索发现新的、好的数据孤岛,作为一个新的要素,能够引进来,更全面反馈整个客群的状况。


下面讲一下新颜在理论层面和与高校联合做出的尝试,这是2018年我们和上海交大新成立的人工智能学院,我们成立了一个联合实验室,希望在对应基础的理论上做一些研究,能够促进这个行业更快、更好发展。

这个行业里面做风控对应技术的发展,从传统的专家系统到一般的机器学习,再到深度学习,整个大的宏观的过程还在继续,只是在对应消费信贷行业里应用非常普遍,对应于主流商业银行、城商行这些技术还在不断的渗透之中。

针对机器学习、深度学习的可解释性不足的问题,我们做了更多的尝试,尝试做一些白盒点过程的相关模型,也会把时间序列相关的研究引入进去。

我们另外的一个思路就是基于原有的数据孤岛,用不同的维度、方向理解、编译和演绎以前我们认为比较平常的数据,然后产生一些新的体系,这些体系能够对于原有出现的模型做一些优化和调整。

当然,这是一些模拟测试的结果,其实我们感觉已经和目前主流的一些模型对应的结果达到同等水平,已经到了可以商用化的阶段,新颜也陆续会有对应的产品产出,把这些理论上的研究产品化。

当然,其他的领域我们也做了一些研究,在图像识别领域,包括我们正在跟一些保险公司做牛脸识别这样一些小的细分。当然对于人脸识别可能有更多的机构或者说已经有了一些机构在这个领域做的很深了,图像识别的边界其实非常大,还有大量的细分是非常的空白,只是说需要某一家机构针对某一个业务形态做更多的深入了解,就可以把这个过程或者说把这项技术应用进去,使得业务细分领域的自动化,或者说精细化的水平能够进一步提高。

对应自然语言的处理我们也做了一些对应的尝试,包括情感分析、对应的实体识别,新颜的成立时间虽然不长,但是我们依然会把基础研究作为我们一个重要的工作来做。

我的分享就是这些,谢谢各位。

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5月10日,零壹财经·零壹智库在北京召开“2019零壹财经新金融春季峰会”。本峰会从全球金融科技数据分析与研判出发,聚焦风投、交易所、科技企业、监管层等众多领域精英,共同探索科技价值与资本力量。

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