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维信金科李海峰:智能信贷有没有边界?卡卡贷告诉你!


2016-07-20 4007 4


▲维信金科卡卡贷负责人李海峰


“卡卡贷”是维信金科的第一款智能金融产品,它的出现填补了国内巨大的消费信贷空白。李海峰主要分享了智能信贷方面的一些技术和方法,Robot lending的风控模式,以及“卡卡贷”目前的运营情况。


Robot lending主要是分为四大模块,前两块是识别你这个人,识别谁是谁以及反欺诈。后两个解决批不批,批多少,给多少费率,风险定价的问题。

李海峰表示,今天纯线上的“卡卡贷”用到四套决策引擎,而且做到了全自动、纯线上、无人工干预。我们是自主研发的决策规则,因此他可配置、可跟踪、可优化。

现在每天“卡卡贷”处理申请用户是1.5万以上,重复使用率是74%,每天放款金额超过1200万。

以下为演讲实录:
很高兴也很荣幸有这样一个机会和各位业内的同僚们一起聊聊我们智能信贷方面的一些技术和方法。

上午如果大家在大会场在廖总的介绍的话,我的内容会和廖总的演讲有所呼应,更多交流分享一些我们做的具体工作。我们也来看一下,智能信贷发展到今天是不是有机会超越传统的人工的手法,到底发展到了什么规模。今天运营方面不是主要的内容,但是最终还是要看一下实际运营情况如何。

怎样做好智能信贷


我今天的主题是叫《智能信贷的边界》。首先我们看一下智能信贷的模式。“卡卡贷”讲智能信贷,怎么样可以做好?首先是分为五块。

1.数据。现在我们都是纯线上,没有人工干预的信贷流程。数据是它的基础,现在我们有移动手机,今天“卡卡贷”在PC端是没有入口的,全部来自于微信公众号和APP,智能手机的飞速发展和普及为我们提供了数据。

2.模型。实际上一个模型肯定是不够的,整个风控手段来说我们运用的非常多。

3.规则。简单来说就是决策树,我们的一个决策引擎。

4.流程。纯线上业务必须要有一个规范的流程引导,包括客户的体验,因为客户要自助在手机上完成。

5.机器学习。他是一个自动的优化手段。

早上我们谈到维信金科有八大风控引擎,这里我不做详细介绍。我们讲Robotlending主要是分为四大块,前两块是识别你这个人,识别谁是谁以及反欺诈。后两个解决批不批,批多少,给多少费率,风险定价的问题。


Robot lending的四大模块


首先是处理大数据。现在纯线上要处理的数据量非常大,“卡卡贷”用到了24个数据源,有一些还在机器学习和深化过程当中,实际应用的有18个,包括银联、社交、电话、信用卡信息等等方面的信息,运算量非常大,他的算法是非常复杂的,而且运算速度不能慢,客户是在线实时等待秒批的。

其次是身份识别与反欺诈。这是做纯线上业务绕不开的环节。你如何知道客户“他是他”而且不是纯粹来欺诈的。现在我们的做法包括证件、生物识别、手机信息、网络社交、银行卡、征信信息以及为了满足法律法规要做的本人签署的东西。欺诈行为和黑名单是我想特别强调的,我们现在建立了庞大的欺诈行为库,当中应用大量的规则,我们收集了大量的手机行为,包括APP的使用行为,来判断其是否可能有欺诈行为,包括我们自己的黑名单也有500多万的数据。

再次是信用风险评估。今天我们“卡卡贷”用到20多张不同的评分卡。从大类来说,包括他的社保评分、征信评分、手机评分、用卡评分。多维度的来把整体人群切分,这是一个非常庞大的数据量,需要数年的数据积累和机器计算、优化。为什么说要20多张评分卡,为什么要多维度评分卡。比如说有一张评分卡可以切分为十几个维度来看他的逾期率。另外一张评分卡我们有5个维度。如果说把两张评分卡合在一起,区分度可以达到30多个档次,这就意味着我们能把进来的客户区分开来。比如说深色的部分我们就可以拒绝,白色的就可以通过。当然拒绝容易、通过也容易,最困难得就是灰色的部分。在这个时候我们会加入第三张评分卡对中间灰色的部分进一步去进行区分。我们把灰色部分单独挑出来,用第三张评分卡三个维度再加上去,从中挑选出高分段的,假如说我们不引用评分卡,二维的情况下,通过率在24%左右,逾期率是3.87%,加入第三张评分卡之后,通过率23.65%,逾期率为3.08%。对我们而言,通过率和逾期率必须要做到平衡。这样的方法可以增加我们对客户的区分度,挑选出我们想要的客户,最难的不在于看谁最好最坏,而是在中间的部分挑出你能做的,你想要的。

最后是决策规则。今天“卡卡贷”一款产品,纯线上的我们用到四套决策引擎,而且做到了全自动、纯线上、无人工干预。我们是自主研发的决策规则,因此他可配置、可跟踪、可优化。所谓的优化就是像我们做化学实验一样,因为决策路径非常多,今天我们不知道哪一个好,哪一个不好。就像做试验一样,扔进去得出结果。我们不断的进行这样的优化,当然这用到了机器学习。我们的规则库用到了2000+变量,200+规则,300+组合规则,来做出我们的风险定价。我们看到信用卡费率方面都是差不多的,大家的价格也是类似的。而我们今天做到了真正不同客户的风险定价,好的客户要更低,差的客户要稍微高一些。


机器人信贷VS人工信贷


总结一下,因为我们今天探讨的是机器人信贷,我们和人工信贷相比,是否真的可以完全替代呢?我们做了一年多的业务。我们有一个总结,在信用风险方面,机器人信贷已经完全胜出,其胜出最重要的点是在数据量的规模上。我们一年的数据量是传统业务需要十年才可以拿到的。欺诈风险方面,机器人信贷略微欠缺一些。我们其实用了非常多的技术来反欺诈,但是不管怎么样你并没有看到那个人,我们公司也在研发一些新的包括生物识别方面,可以突破人脸识别的新技术。希望可以把欺诈风险做到和人一模一样的,虽然说他人不在我面前,但是感觉上是把他拉到我面前。目前来说,纯线上欺诈还是一个问题。运营效率方面,从我们公司来说,我们整体运营成本下降90%以上。

刚刚讲了那么多,我们分享一点我们的运营数据。实际业务如何呢?目前我们的“卡卡贷”业务已经做到了全国。其中50%的用户来自于三四线城市,这意味着什么?这意味着我们以前在线下不能触达的部分现在可以瞬间触达。


场景的合作,我们除了自己的APP之外还接入了很多场景,包括第三方公司、门户网站、分类网站、信用卡相关网站,都是和一些APP直接嵌入合作。我们也和银联合作,pos单上就有我们的二维码。

接下来我们来看一些我们的日常数据。现在每天“卡卡贷”处理申请用户是1.5万以上,平均贷款金额非常小,5600元。重复使用率是74%。每天放款金额超过1200万。这是我们目前运营一年左右的数据。


接下来我给大家看一下我们实时的业务运营情况。这是我们全国业务量,沿海地区比较多,包括福建、广东、浙江、江苏、山东,尤其是像福建用户,因为广告比较多。其实其他地方也有不少的业务量,全国基本上都覆盖了。这是我们实时签约的情况、金额,包括我们的全国地图。每5秒会刷新我们的签约量、注册量的数据。


我的分享就到这里,谢谢大家。

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