智融集團CEO焦可：科技賦能金融需“深耕”人工智慧
“銀行不改變我們就改變銀行。”馬雲的一句話打響了網際網路金融蓬勃發展第一槍。但時至今日，馬老師都快退休了其夙願還沒有完全實現。
銀行業在利差逐漸收窄的當下，也紛紛扛起轉型金融科技的大旗。除此之外，另一支急行軍也在奔赴前線，援助傳統金融機構。 金融科技的迅速崛起就如同一場當代的“文藝復興”，影響並改變著傳統金融的業態和格局。
資料顯示，在2015年我國的金融科技企業約為4000家，而這一數字到了2018年已經遠遠超過了15000家，三年時間從“紛至沓來”、“百家爭鳴”再到“萬馬奔騰”金融科技在波瀾起伏中“浩浩蕩蕩而又迴環跌宕”。
從2018年年初開始，金融歸金融，科技歸科技的聲音越來越明晰。在尋找出路中，如何更好地為金融機構提供服務、如何在上萬家企業中脫穎而出，成為金融科技企業首要考慮的問題。
抓住“金融機構”痛點
“ 金融科技企業應該更多考慮的是技術本身能給金融機構帶來哪些價值。 ”智融集團創始人兼CEO焦可直言，“這需要企業能夠深入瞭解金融機構在發展中存在的‘痛點’，同時抓住並解決這些‘痛點’。”
資料顯示，目前，美國金融機構能服務到的使用者佔總人口的80%左右，而在我國這一數字還不到20%。
在焦可看來，傳統金融機構服務率低下給金融科技企業帶來了前所未有的機遇，他判斷，未來幾年裡，在金融科技賦能下金融機構的服務覆蓋率將大大提高。
據瞭解， 傳統金融機構在踐行普惠金融的過程中普遍存在獲客成本、風控成本、催收成本居高不下等痛點，與此同時由於徵信體系不完善、網際網路資訊碎片化導致的欺詐風險日益嚴峻。
“從貸後能力上來講，運用金融科技優化提升傳統金融機構執行效率的方式就有很多。”焦可表示，以逾期使用者的催收來說，平臺可以建立模型將逾期使用者進行分級，並判斷該使用者是一個健康的逾期使用者還是一個有欺詐風險的逾期使用者，從而根據不同的判斷結果選擇不同的催收方式。
如果是一個健康使用者逾期，相應的催收手段可以走正常流程，而對於高風險的逾期使用者則可以提前介入催收。這樣既可以提高傳統金融機構的效率又能降低其不必要的成本。
在目前看來，金融科技企業賦能金融機構的路徑有兩條：
一是在保證金融機構不良率不變的情況下，提高審批通過率，從而服務更多金融機構難以覆蓋的人群；
二是在保證金融機構審批通過率不變的情況下，降低不良率，提高風控水平。
“ 傳統金融機構的服務邏輯類似於‘篩子’ ，它根據房產、車輛、固定資產、社保、公積金等維度將優質的人篩選出來進行服務。”焦可認為，從傳統金融機構“篩子”漏下來的人群裡也存在著優質使用者，只不過他們可能在某一方面不符合傳統金融機構服務的標準，而 金融科技所做的就是將這類人群放入更細的“篩子”幫助傳統金融機構二次篩選出優質使用者，從而提高傳統金融機構使用者覆蓋率，這極大的考驗金融科技企業對資料的挖掘能力。
“深耕”人工智慧
“金融科技企業對於傳統金融機構的價值在於資料探勘的能力。”焦可認為，“資料探勘的能力越強，企業的價值越大。”
目前，在國內徵信體系尚不健全、線上資料較為碎片化導致使用者信貸強特徵不明顯，基於第三方平臺的購物、繳費等弱特徵豐富的大環境下，不少金融科技企業逐漸開始對使用者的弱特徵進行挖掘。
“ 金融科技企業應更加關注使用者標籤的關聯性，也就是弱特徵。 ”焦可認為，基於使用者的弱特徵資料探勘搭建的風控模型是一個模型框架，它普遍適用於弱特徵豐富的人群。
據瞭解， 基於弱特徵搭建的風控模型的優勢在於，其服務的不是某一類業務而是某一類人群，模型本身的可遷移性較強。與此同時，信貸額度、期限的更改對於模型的影響較小。
事實上，2017年出現的消費信貸風險中許多平臺風控模型較為簡單、粗糙，往往模型中存在著幾十個基本維度就開始放貸，在業務模式和使用者本身出現問題後，導致平臺出現大規模逾期風險，而這類模型就會直接被淘汰。
“在目前看來，金融科技企業的信貸資料來源大同小異，企業核心壁壘在於對資料的加工。”焦可直言，運用機器學習可以將使用者的基本資料進行挖掘，從而得到幾千條甚至更多的基本特徵。“智融集團經過五年來的打磨，自主研發的I.C.E.人工智慧風控引擎已生產加工超過8000+個維度的有效弱特徵，上百個機器學習模型平均每月完成100餘次模型迭代，常規機器稽核僅用8秒。對於新挖掘的特徵，進行全量資料下的迭代速度大約只需15分鐘。”焦可解釋道。
“目前，智融集團已積累了2500多萬個信貸樣本，形成了使用者增長、模型增強以及盈利提升的互促良性迴圈。”焦可表示，“我們基於五年來的技術研發能力，從2017年開始對外技術輸出， 目前已實現金融科技服務各環節技術能力的對外輸出。不僅能為機構提供使用者觸達、風險管理、產品設計、客戶服務等相關服務，未來我們還希望能夠以人工智慧為核心驅動力，長期堅持B端、C兩端並行的角色，通過C端業務把深度做好，再連線B端做出廣度，兩者達成橫縱補充。 ”
信貸“三三四”格局
對於未來國內消費信貸的格局的發展趨勢，焦可表示，“對比歐美的八二，其中80%是被銀行等機構服務到的，20%是銀行以外的機構進行服務。中國則是二八，在未來的兩年裡，消費信貸格局將會呈現‘三三四’的形勢。這種‘三三四’的結構裡面會出現不同的玩家。”
對於信貸“三三四”格局，焦可預測： 未來最優質的30%人群會被中、農、工、建、交等大行以及BATJ等網際網路巨頭覆蓋，雖然目前服務的人群還在20%，但是隨著銀行信用卡髮卡門檻不斷降低和巨頭佈局的增速，在不久的將來一定會覆蓋到30%使用者。
中間30%的人群則會被一些中小銀行、中小企業所服務。同時，這類人群也是金融科技公司的核心使用者群體。而剩餘的40%是短時間內比較難以被服務到的群體。
當下，越來越多的金融科技企業前赴後繼在東南亞“出海”，究其原因，焦可認為，“東南亞市場具有相當大的人口基數，但 當地的傳統金融滲透率不到5%，隨著智慧化水平的上升，東南亞市場前景巨大，但同時具有挑戰性。 ”
一方面的挑戰主要來自於監管，沒有監管意味著政策的不確定性較大，相對而言，國內的監管政策趨於成熟，其不確定性隨著一些列政策的出臺後監管框架逐漸清晰變得更小。
另一方面，是 源於企業出海後的實操性、匯率變動以及當地資金來源 等的挑戰，但從整體上講，東南亞是一個有潛力的市場，未來將持續關注。
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