“普惠金融的本源是,讓金融觸達更多的客戶,讓原來享受不到金融服務的主體能得到更加充分的、合理的金融服務。”國家金融與發(fā)展實驗室副主任曾剛在解讀《普惠信貸聚合模式研究報告》(以下簡稱《報告》)時這樣解釋。近年來,我國的普惠金融得到了長足發(fā)展,下一步的發(fā)展方向是要針對至今仍受到強信貸約束的長尾人群,進一步增量、擴面。面對這樣的市場現(xiàn)狀,很多金融科技公司應運而生,典型的如用錢寶等。他們將新技術與金融業(yè)務進行深度融合,依托人工智能等技術的創(chuàng)新來降低邊際成本,提高服務效率和服務質量,助力解決普惠金融痛點。
近日,社科院國家金融與發(fā)展實驗室發(fā)布了《普惠金融聚合模式研究報告》,其中指出,單一金融機構在普惠信貸業(yè)務開展中,存在自有數(shù)據風控效果不理想等諸多問題,業(yè)務可持續(xù)性方面遭遇的瓶頸,使從業(yè)機構在“單打獨斗”模式的基礎上開始探索“科技賦能”模式。作為國內第一批將人工智能技術成功應用到金融領域的公司之一,用錢寶自成立以來,一直以“讓每個人享受智慧的金融”為使命,通過自主研發(fā)I.C.E.人工智能風控引擎,拓展金融邊界,優(yōu)化金融生態(tài),助力普惠金融實現(xiàn)落地開花。
據了解,用錢寶是一款基于大數(shù)據計算、機器學習等人工智能技術的全流程線上分期消費信貸服務平臺,通過與金融服務生態(tài)中的各機構深度合作,在用戶和金融機構之間搭建橋梁,一方面連接金融機構,為其推薦合適的用戶,另一方面為用戶提供精準全面的消費信貸評估,幫助用戶獲取最高可達30000元,3、6、9、12期的靈活分期消費信貸服務。
《報告》中指出,風險成本和運營成本是普惠信貸機構主要關注的兩類成本。如何突破收益成本不對等的矛盾,促進普惠金融實現(xiàn)由普及惠,亟需破題路徑。多維數(shù)據和多重風控則是解決問題的關鍵?！秷蟾妗分袕娬{,大數(shù)據技術和人工智能技術的迭代升級將有效提升服務產能,降低線下作業(yè)的運營成本。
值得一提的是,用錢寶自主研發(fā)的I.C.E.人工智能風控引擎通過機器學習、大數(shù)據計算等方法對人的信用進行風險評估,有效解決普惠金融在落地過程中的痛點。據悉,I.C.E.人工智能風控引擎由“柯南特征工程”、“D-AI機器學習模型”、“Anubis大數(shù)據計算架構”組成,分別對應了識別、評估及計算的人工智能基本邏輯。目前,該風控引擎已成功挖掘并驗證了超過14000維度的有效弱特征,模型累計迭代次數(shù)超過3600次,每天處理的數(shù)據量高達10T。
得益于I.C.E.強大的技術支撐,用錢寶已累計完成數(shù)千萬筆信貸交易,其積累的信貸服務樣本會反哺于機器學習模型,驅動其模型迭代升級,從而不斷優(yōu)化風控模型,為用戶提供“千人千面”的定制化信貸服務,形成金融服務生態(tài)各環(huán)節(jié)的良性循環(huán)。
實際上,通過風控技術的不斷創(chuàng)新,能夠讓不同維度的數(shù)據發(fā)揮價值,有效解決普惠金融人群因結構性數(shù)據缺乏或不足而風控難度高的問題。用錢寶憑借多年來積累的強大的新金融風控技術實力,能夠對普惠金融人群進行精準、立體的風險把控,有效解決普惠金融中反欺詐、信貸風險識別等痛點,讓金融真正惠及民生。
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