北京2018年11月20日電 /美通社/ -- 近期，由直訊中國和新網銀行聯合主辦的“2018零售信貸智變大會”于成都首座萬豪酒店成功召開。大會以“以智變?煥質變”為主題，近30位業內大咖傾情分享，300多位從業者齊聚一堂，共同交流了零售信貸的相關話題，促進各類金融機構競合共生，推進金融科技與金融服務的有效融合。作為國內智能風控領軍企業，中誠信征信副總裁兼CTO姚明受邀出席此次會議并發表了主題為“智能風控助力新零售信貸發展”的演講。憑借優秀的智能風控解決方案，中誠信征信榮獲了“較佳智能風控獎”。
姚明在演講中提到，移動互聯網時代的客戶對金融服務訴求發生了根本性改變，從數量要求轉變為質量要求，從傳統網點服務要求轉變為移動互聯網APP服務要求，涵蓋衣食住行生活服務，不同客戶群體特別是年輕客戶群體的要求差異性更加明顯。
對于這樣的年輕客戶群體，由于沒有掌握充分的金融交易數據，傳統風控手段難以有效覆蓋；另外由于新金融場景垂直化、多樣化的特點，傳統風控模型建立周期久、更新流程慢等缺點也難以適應行業的快速發展變化。綜合來看，新零售的信貸風控需要在保證精準的前提下，做到更普惠、更實時，更靈活，這是包含在對智能風控的訴求中的。
智能風控的核心是智能建模，其本質是基于已經掌握的數據來建立對未來的一些預測。以信用評估為例，建模就是通過已知的部分用戶信息以及表現數據，來尋找兩者之間的因果關系和關聯關系。如果將用戶信息定義為x，將表現數據定義為y，將其間的關系定義為f，那么建模就是求解函數y=f(x)中的f，在這個角度，建模也可以被認為是一種數學求解，契合了張首晟教授的一句話“in math, we trust”。
獲取更多的x、挖掘更多x的價值、運用更先進的求解算法、獲得更多的表現數據反饋，都意味著求解（建模）的過程更快捷、效果更精準。所以，風控建模的智能化主要體現在數據獲取、數據挖掘、智能算法、模型迭代幾個方面。
數據的數量和質量決定了風控模型“質”的上限。使用互聯網大數據來評估信用，能大幅度提高評估模型的群體覆蓋度，意味著能更好的滿足普惠金融業務發展，當前的主要數據獲取方式包括：
數據價值挖掘能力決定了風控模型“量”的上限。引入知識圖譜技術處理數據，是對世界中存在的實體或概念進行二維化描述，其中每個實體或概念被定義為唯一性“節點”，節點的內在特性被刻畫為“屬性”，節點與節點之間的關聯通過“關系”進行表述，借助這種信息表達方式，能夠充分挖掘信息之間更高維度的價值，在風控中的主要應用包括：
機器學習算法集成與超參數調優決定了函數逼近程度的上限。算法集成可以理解為將一些弱分類器，通過算法集成為一個強分類器，這對于處理高維稀疏數據有重要意義；而在參數調優方面，充分利用智能算法，能改善調優的效率與效果。將算法集成與參數調優的過程自動化、計算智能化，構建自動機器學習平臺，結合決策引擎，可以讓非專業建模人員也能快速建立模型、并將模型轉化為業務風控規則。
基于上述的數據集成、知識圖譜、自動機器學習、決策引擎等智能組件，構建一整套閉環自學習迭代系統，就是中誠信征信自主研發的萬象智慧平臺（Asmart），該平臺擁有人機智慧結合的數據智能，將以自身技術的不斷迭代持續助力新零售信貸業務的發展。
