金融科技應用的新場景、新需求層出不窮,已成為創新技術的理想「試驗田」。然而當「創新」浪潮褪去,行業回歸審慎與冷靜後不難發現,並非所有創新技術都會深入金融土壤。對此,360金融首席資料科學家沈贇認為,只有適配實踐的技術才能實現價值掘金。
據《中國商業銀行數位化轉型調查研究報告》顯示,參與調研的75%的銀行已經或正在啟動數位化轉型。金融行業數位化意味著,金融機構本身將逐漸變得「無形」,而資料資產將會迸發更大的價值。隨著普惠金融成為國家級金融服務綱領,金融機構一面需要突破地域限制,一面又要在更加複雜的資料維度中實現風險管理,這也成為金融科技1.0時代,金融科技行業得以迅速發展的重要原因。
伴隨不斷細化的使用者圈層和不斷公升級的服務要求,金融科技迎來2.0時代,作為金融市場重要參與者的金融科技企業迎來了硬實力的比拼。金融科技巨頭們不斷搶占資料技術在新金融領域的縱深布局。
對於金融科技領域為人熟知的幾大技術——大資料、雲計算、人工智慧、區塊鏈,沈贇用乙個形象的比喻闡述了幾者的關係。「就拿做菜來講,多元龐大的大資料是做菜的原材料,人工智慧相當於菜譜,決定各種原材料、調料如何組合,雲計算更像是廚具,區塊鏈則基於其不可篡改和不可偽造的特點,更像是提供原材料的質檢,更多解決的是資料層面的安全問題。」
由此不難發現,大資料技術對於金融科技企業來說,自身就是底層設施。在資料驅動經濟的時代,大資料作為原材料顯現的驚人優勢並不亞於石油或煤炭帶來的利益。從海量的資料金礦中發現暗藏的規律,就能夠搶占先機,先發制人,大資料也因此成為企業在商業帝國中攻城略地的重要實力。
區別於將風控手段集中在貸前、貸中、貸後的傳統做法,360金融將風控前置到獲客環節,實現了對金融全生命週期風險管理。在獲客階段,360金融通過對已有海量行為、社交、消費、個人徵信等資料進行分析,圈定目標客群進行針對性的資訊投放。「我們將從資料當中挖掘到的不同特徵,利用機器學習模型進行針對性學習,而後再不斷去優化調整這個模型。這樣,當我們將模型嵌入到實際應用時,可以促進業務更好的發展。比方說在信用體系分類,我們可以得到更高準確度的信用評分的模型。反過來我們業務發展後,也可以積累更多的資料,這是乙個不斷正向的迴圈,是整個的建模、資料模型以及業務三者有機的乙個融合。」沈贇稱。
不可否認的是,在資料價值被不斷深挖的同時,個人隱私保護也受到了前所未有的關注。進入9月以來,中國的金融科技行業進入了乙個前所未有的『整頓期』。個人隱私保護意識實現了覺醒和成長,監管也在合規資料獲取方面不斷加大力度。隨著政策對隱私資料管控的趨嚴,資料保護意識的提公升,雖然在短期內有效控制了隱私洩露的風險,但從長期出發,卻加深了資料孤島給金融科技落地和應用帶來的難題。
「我們希望利用人工智慧技術,通過社交網路概念,抓取資料特徵而非資料本身,在保護資料的私密性的同時,打破行業資料孤島問題,挖掘其內在網路關係和潛力,建立、優化相匹配模型,進而保證整個生命週期的服務品質。」 沈贇還強調:「當快速發展的大潮褪去,科技所要突破的點是如何解決市場效率問題,只有適配實踐的技術才能實現價值掘金。」
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