[50欧元等于多少人民币]新颜科技黄向前：风控是金融科技的核心工作

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金融科技迅猛开展，风控环节作用凸显

近来，爱剖析在京举行2019爱剖析·我国金融科技顶峰论坛。新颜科技CEO黄向前受邀进行了以“智能风控助力消费金融新常态”为主题的讲演。

现将新颜科技CEO黄向前的主题讲演实录共享如下。

黄向前：首要感谢爱剖析安排这样一次大会，很侥幸到这儿跟咱们共享新颜科技在金融科技范畴做的作业。

先介绍一下新颜科技，咱们是一家专心于人工智能、生物辨认、机器学习和大数据风控范畴的公司。现在新颜科技有300多人，服务了国内超越2500多家展开个人消费类事务的消费金融公司、金融科技公司和互联小贷公司，并且连续和一些专心于做个人消费范畴的银行展开协作。

今日，我共享的内容首要包含三个部分，首要是从微观视点，讲一下国内消费金融的状况，之后是新颜科技现在在智能风控范畴的开展方向，终究是在新范畴的探究状况。

消费金融三大趋势，金融科技的要害是风控环节

趋势一，消费金融商场仍是一向处于高速开展阶段，可是从数据中能够看出，商场空间添加的一同，添加的趋势现已逐渐放缓。消费信贷资金规划的增速逐渐放缓，特别是现在国家倡议消费金融范畴的做法，在这块积累了许多相关的经历。可是和发达国家比照来看，我国整个消费信贷的余额规划仍是有很大距离的。从现在来看，不管是金融组织仍是科技公司，在消费金融范畴仍是有许多发力的当地。

商场规划方面，依据国家统计数据，咱们与欧美发达国家比照还有巨大的提高空间。这两年跟着国家战略的调整以及大环境的改变，消费金融范畴的添加趋势仍是在放缓。线上消费信贷在开展的一同，整个职业的放款规划到活泼人数规划，添加的速度都是有所放缓的。从买卖规划到用户量到买卖量，在上一年10月份到达顶峰之后，春节开端到3月份，就降到了相对低点。

趋势二，现在从事线上消费信贷的渠道，大中渠道的马太效应是十分显着的，小渠道跟着国家的合规化方针的要求，特别合规的事务做法，在被逐渐紧缩。大中渠道一向具有最好的流量、最好的客群以及最好的技能和人才，所以事务的规划体量在不断扩大。从头部渠道状况来看，相同有不同的开展趋势，具有巨大优质流量的渠道，事务规划在添加，而之前经过购买流量或许协作流量的传统渠道的增速趋于陡峭或许下滑。

趋势三，线上放贷商场，存量商场的博弈一向加重，自身带有流量的渠道，事务的形状还有事务的规划都在持续添加。而那些没有特别优质流量的渠道，，跟着在流量端本钱越来越高，形成整个事务增速在放缓或许下降。这是由于新用户的数量逐渐削减，老用户是指职业里现已有过许多贷记载的用户，新用户是彻底在贷职业没有记载的小白用户，新用户的占比还有增速在2017年到达顶峰，之后逐渐削减。

从金融科技助力消费金融商场开展来看，2014、2015年在获客端先取得许多的时机，其时的流量获取仍是十分简略的，简略做一些页面、APP导流就能获取许多的收益，可是从趋势视点来讲，终究需求经过风控处理金融危险问题，由于线上放贷便是伴跟着危险的事务，所以说智能风控在未来才是真实能协助金融科技放贷商场愈加稳健开展的要害。当然，营销也是十分大的商场。

重视人群、场景、数据，服务线上放贷组织

现在新颜科技重视的要点，第一个是对现在国内信贷人群的区分。传统的央行陈述里能看到人群的特色：是银行的多年客户，乃至是信誉卡的忠诚用户，有杰出的信誉记载，从银行获取告贷的利率、本钱十分低。

还有一部分人群，是传统的互联人群，或许连信誉卡都没有，可是有长时刻在线上进行消费的行为，有许多的记载。这部分人群倾向于承受线上的服务，包含消费信贷的服务，会运用分期购买一些物品，也会在线上请求现金的告贷，这部分人群没有太多的在央行或许其他传统的信贷记载。在2014年、2015年做线上放贷事务之后，首要是这部分人群带来许多的信贷诉求，并且一向在扩大。一同，一些传统的线下告贷的人群，也逐渐承受了线上假贷的方法，这是对人群的区分。

新颜科技协助线上放款的小贷公司做相关风控的作业。小额现金分期是十分大的需求，或许是用于短期资金周转或许个人消费运用。在央行没有信贷记载的人群，他们存在天然的小额信贷诉求。

还有消费分期，现在一切场景端的分期做的都不是特别完好，乃至许多分期产品不被用户挑选。我国用户的传统观念是，在互联职业免费，不收利息，用户就会运用；假如收利息，用户就会直接信誉卡消费，不会挑选分期产品。实践两者之间有许多的人群，他们能承受必定利率的消费分期的产品，但现在做这块事务的企业做的都不是特别好。我信任这块未来会有比较大的商场空间。

终究一个是信誉卡代偿事务，这两年许多商业银行都在大规划发信誉卡，发信誉卡人群逐渐下探，运用的时分会呈现过度运用的状况，信誉卡代偿也是比较大的场景，每家渠道服务的人群，既有小额的短期的，也有大额的长时刻的需求。

从获客到风控到营销，终究处理放贷中心仍是做风控，在风控上做的愈加精准、有用，就能处理许多危险的问题。线上放贷时，会呈现许多用户一同在多家贷渠道上假贷的状况，这样会将危险敏捷扩大，原本能够良性循环的人群，由于假贷太简略，加快了人群变坏的速度。所以怎么避免放贷进程里呈现杠杆敏捷扩大的状况，也是必要的，避免共债是特别重要的作业。新颜也在帮多家互联组织做共债的防备和操控，现在来看，防控的作用从整个职业视点来讲，共债用户的占比，是趋于放缓的状况。

别的重视消费信贷用户的生命周期，特别线上的消费信贷用户。从咱们把握的数据来看，从他在咱们这儿呈现第一笔假贷到很少呈现假贷行为的时刻周期根本在15个月，并且是不同额度的贷产品。对每一个用户的行为改变，均匀为15个月，特别是额度，不同的额度有不同的生命周期，但均匀下来在15个月。

别的重视数据孤岛问题，没有央行陈述支撑的状况下，对这部分人做风控，最首要是把握更多数据。无论是消费行为、假贷行为、文娱行为以及运用各种APP的行为数据，经过行为去构建用户的画像，经过把握更多的数据来处理画像构建困难的状况，尽或许的运用更多维度的数据来协助组织做消费信贷的危险操控。

这是现在在风控范畴用到的干流人工智能技能，人脸辨认在反诈骗范畴的运用，还有联系图谱、常识图谱中信息的拼装和提取，经过智能问答做信息监测，也会逐渐运用于风控范畴。在风控环境中，新的技能会让风控愈加有用、精准。

新颜科技在智能风控这个方面，咱们实践上运用这些技能，做了贷前、贷中、贷后一系列产品，特别在2017、2018年两年，咱们服务了国内绝大多数线上放贷组织，供给了许多处理方案，能协助组织愈加有用的把风控做好，把危险降到最低。咱们的产品系统，咱们能够简略了解一下，现在推出的首要产品，包含东西类产品，也包含和许多的组织做联合建模的作业，协助他们进一步提高数据的价值，供给风控处理方案。

与上海交大建立联合实验室，探究立异算法

新颜科技从上一年下半年开端做了一些立异和探究。2018年8月，新颜科技和上海交大建立了人工智能金融科技联合实验室，现在首要将交大的理论研讨融入到风控系统里，并且进一步提高人脸辨认算法、机器学习算法、深度学习算法，提高服务的精准度。

这是来自交大研讨的模型，现在现已在产品里逐渐运用，有一些种子客户在测验，产品安稳之后，会在本年下半年将这个模型用在产品里边。这是运用场景的模型拟合成果，由于是新的算法、模型，终究产品的作用需求许多数据去验证。

OCR和人脸辨认，在反诈骗范畴用的最多，咱们也在运用交大视觉方面的技能和算法，来做产品的进一步提高。根据常识图谱和杂乱络的，开始用现已把握的数据结合人脸辨认，经过用户的通讯运用以及设备运用状况，能构建愈加杂乱的根底信息相关，包含人与人之间集体画像的状况，这些新技能都会连续推上商场，协助金融公司做更高效的风控。

我前面讲到新颜科技把握数据的状况以及对职业的状况，假如咱们有爱好，能够会后持续沟通。金融科技风控是最中心的作业，并且需求咱们一同来研讨，一同来将职业做的愈加健康，特别是在国家对线上信贷职业的强监管和强要求的状况下，怎么把职业服务更好，需求咱们一同讨论，谢谢咱们。

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