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| 本文作者：AI金融评论 | 2017-07-25 09:54 |
“如果说2016年是人工智能的中国元年，那2017年就是它的应用落地之年。”
“人工智能在中国爆发最快、最广的领域一定是金融。”
说这两句话的人，分别是科大讯飞董事长刘庆峰与李开复。经历了风起云涌的2016之后，Fintech 在今年驶入更宽阔的航道。对于专注于研发以人工智能为核心的Fintech公司——智融集团来说，2017年也将开启新征程。
今年3月，成立两年的用钱宝升级为智融集团，同时还宣布了由金砖资本、中金甲子领投，国科嘉和、源码资本、创新工场等机构跟投的C轮融资，累计完成了6.7亿人民币融资。
自此，智融集团确立了三条业务线：全流程线上借款APP用钱宝、以人工智能为核心的风控引擎I.C.E.以及信贷过程管理平台“慧诚帮帮PaaS”。
7月8日是由CCF中国计算机学会主办、雷锋网与香港中文大学（深圳）承办的CCF-GAIR大会举办的第二天，在CTO齐鹏演讲结束后，雷锋网与他进行了一次深入的访谈。
作为智融集团的拳头产品，用钱宝立项于2015年6月，先后履职百度、高德的齐鹏也在同期加入公司。齐鹏告诉雷锋网，用钱宝是一款针对小额短期借款市场的助贷产品，连接着用户和持牌金融机构，为合格的放款主体提供风控服务。
“我们本质上是一个助贷平台，并不直接接触借贷资金，由银行、消费金融公司等机构直接放款给用户。”
据介绍，2017年3月，用钱宝APP累积注册用户已超过1000万，单月交易笔数超过150万。而支撑用钱宝的核心技术就是I.C.E.人工智能风控引擎。创业伊始，他们就在发展完善这项技术，近期终于具备了对外输出的能力。
在盈利模式方面，贷款利息由放款机构直接收取。用钱宝向用户收取的是服务费，包括风控、贷后、平台服务费。2016年2月，用钱宝宣布实现营收平衡。智融集团创始人、首席执行官焦可在今年接受媒体采访时表示，智融集团是一家盈利的公司。而后两项业务收取的是技术服务费，齐鹏提到，目前已经有合作伙伴在使用，产生了营业收入。
以下是与齐鹏的对话实录，雷锋网作了不改变原意的编辑：
雷锋网：做用钱宝的初衷是什么？
齐鹏：在我加入用钱宝之前，公司还做过一个项目“贷小秘”，主要做的是结构化的贷款数据库及智能化推荐引擎，旨在解决银行与贷款人群信息不对称问题。但经过一年半的摸索，最后发现成功率特别低，原因在于市场核心问题不是信息不对称，而是能力不均衡，传统金融机构针对弱特征人群的风控水平有限。不同于典型的银行客户，这类客户大都缺少征信报告、银行流水、社保证明等强特征数据，只有海量的弱特征数据。我们认为这是一大痛点，希望能为金融机构提供风控服务。
所以我们的定位一直是一家技术公司，致力于普惠金融服务，而打造用钱宝这样一款产品是出于两方面考虑。其一是为了能以更加直观的业务表现来证明风控实力，其二是短周期产品样本回收快，有助于我们快速获取样本，迭代风控模型，不断提高风控能力，从而服务更多的用户。
雷锋网：一般来说，市面上包含借贷功能的产品会连接着消费场景，消费场景也成为一种获客渠道。而用钱宝APP既没有与其他消费场景相连，本身又极其简单，只有一个借贷功能。用钱宝为什么不设置消费场景？通过什么方式获客的？
齐鹏：我们认为消费场景是借贷的子集。用户的需求通常就是获得贷款用于生活，不外乎衣食住行等，我们不想给用户一个场景局限。
获客方式全在线上，包括一切能够触达用户的线上渠道，例如应用商店、广告等。在获客之后就是留存问题。而用户的留存取决于产品是否以低廉的成本、优质的服务满足了他们的需求。
雷锋网：目前用钱宝的放款量、逾期率、不良率分别是多少？
齐鹏：用钱宝在2017年3月的单月交易笔数突破150万笔，交易金额超过25亿。I.C.E.人工智能风控引擎在通过率是行业平均水平两倍的情况下，逾期率仅为行业平均水平的60%。
雷锋网：您觉得新金融的风控痛点在哪儿？
齐鹏：首先是数据和样本。风控技术的发展离不开数据的支持。我们需要大量的样本，I.C.E.人工智能风控引擎主要通过持续提高风控能力来服务更多人群，获得更多的样本返回，从而迭代模型，进一步提高风控水平。此外，如何挖掘出数据价值和构建模型也是需要解决的核心问题。
人工智能风控引擎“I.C.E.”三个字母背后都有含义，分别代表：识别 Identify 、计算 Calculate 和评估 Evaluate，这是人工智能风控的核心问题。针对这三个问题，我们做了三方面工作：柯南特征工程、D-AI机器学习模型、Anubis大数据计算架构。（更详细的工作原理可以阅读齐鹏的精编演讲《AI如何处理金融领域的弱特征数据？》）
雷锋网：目前有些涉及网贷业务的互金公司声称已经/准备输出技术，通过提供风控或数据相关服务。你觉得相较而言，你们有什么竞争优势？
齐鹏：我认为，当下人工智能公司之间、人工智能和传统公司之间的竞争归根结底是比谁进化得更快，谁的业务做得更好。更快的进化意味着决策引擎变得更聪明，可以用更小的损失获得更大的收益。优秀的业务能推动更多优质数据的产生，并反哺业务，从而让业务做得更好，形成正向的马太效应。只有这样，公司才能保证有足够的动力和足够快的速度，在行业中立于不败之地。
目前，I.C.E.人工智能风控引擎常规机器审核速度用时仅为8秒，对于新挖掘特征进行全量数据下的迭代速度仅需约15分钟，平均每周可实现40次的模型迭代，自学习、自进化优势比较明显。
雷锋网：具体来说，你们是如何应用弱特征数据来给一个人做评定的？
齐鹏：获得数据后，我们先把原始数据加工成机器可以理解的数据，通过特征工程挖掘数据价值。虽然无法凭借其中少数几条数据就做出借贷决定，但如果把几百个甚至几千个维度的数据综合起来，就可以训练出有效的风控模型，并以此为风控依据为用户做出借贷决定。其中涉及数据加工、模型学习、样本选择等过程，也只有综合这些过程才能真正做好风控。
雷锋网：评判是否给用户放贷的标准是怎样的，存在多少个评判维度？
齐鹏：经过24个月的迭代，I.C.E.人工智能风控引擎已经挖掘产生1200个以上基础维度特征。这些可作为判断依据，帮助我们尽可能刻画一个人的生活数字信号。
我们不会人为制定一些标准规则，用户必须满足这些条件才能放贷，更多的是利用与用户相关的大数据，包括第三方数据源、用户申请资料、行为数据等。其中，一些行为数据的特征只能由机器发现，人类几乎无法发现这些关系。比如，如果一个人手机电量长期处于很低的状态，可能会对他的违约率指标产生负向影响。
雷锋网：电量与违约率有什么关系？
齐鹏：这些关联可以做尝试性解释，但未必所有的联系都可以解释。我们猜测，如果一个人手机电量较充足，有人想联系他时随时能联系到，我们认为他是一个比较靠谱的人。反之，这个人并不在乎别人是否能找到他，靠谱程度比较低。
雷锋网：在反欺诈方面，你们做了什么？
齐鹏：举个例子，如果发现了一些地理位置相近的手机，都是处于平着放或者立着放的状态，而不是略带倾斜角度的自然使用状态，那么就有集中作业的可能。
雷锋网：之前在一个论坛上，有几位银行高管提到一点，他们欢迎与fintech公司的合作，但是若将一整套的风控都交由fintech公司来做，以后可能会逐步丧失核心风控能力。如何看待这个观点？
齐鹏：我们与银行没有直接的竞争关系，银行服务的是高净值人群，在我们出现之前，银行不会为“二八法则”中的“八”人群提供服务。一方面是没有意识到，另一方面是传统风控技术并不适用于这部分人群。而我们为银行提供了服务中低净值人群的能力，这是一个增量市场。
雷锋网：除了与传统金融机构的合作，你们有没有与其他互金、fintech公司建立联系？
齐鹏：总的来说，我们对外合作主要分为三块。业务方面的合作就是对外输出风控能力，帮助金融机构实现贷前、贷中、贷后的全流程管理；再者是数据层面，我们与八家征信试点机构都有合作；第三是技术层面，比如我们采用人脸识别技术就是旷视科技的。
继互联网金融之后，金融科技或者说智能金融将成为未来的发展方向。就在7月20日，国务院正式发布了《新一代人工智能发展规划》，明确指出到2030年，中国人工智能的理论与应用总体将处于世界领先水平，AI 核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超10万亿元。其中的智能金融规划提到，计划建立金融大数据、风险智能预警与防控系统，鼓励创新产品和服务形态并应用智能客服、智能监控等技术。
对于未来，齐鹏表示，
“牛顿曾自谦自己不过是一个偶然在沙滩上拾到漂亮贝壳和鹅卵石的小孩，真理的浩瀚海洋近在咫尺却无法触及。300年后的人类已经积累了非常多的鹅卵石和贝壳，更进一步的突破就在于乘上AI这艘能带我们远航的轮船，去探索广阔、未知的世界。这也是智融从始至终的愿景。”
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