百融金服赵宏强：金融大数据+，究竟改变了什么？

10月25日-26日，由清科集团、投资界、新芽NewSeed举办的“2017V武林大会”在北京召开。 从“少有人做的事”，到“全民创业”，V50陪伴创业者们跋涉了十二年。2017 V计划，汇聚最具代表性的创客及投资大佬，解读最尖端的技术、分享最前瞻商业模式、展示最摩登的产品，最具投资价值企业巅峰对决，探讨浪潮之中与浪潮之外的创业、投资机会。

会上，百融金服CFO、合伙人赵宏强发表了《金融大数据+，改变了什么？》的主题演讲。

以下为演讲实录，经新芽NewSeed（www.NewSeed.cn）编辑整理：

各位在场的嘉宾、各位投资人、各位评委，大家好！非常感谢清科给了我这么一个机会，跟大家介绍一下百融这段时间取得的成果。我们这个项目的核心更多的是说，这个大数据和人工智能在金融这个领域到底改变了什么？

我们作为这个行业里最大的大数据平台，其实看得是非常清楚的，我们最大的改变在于提升了运营的效率，在各个层面提升了现代金融企业的运营效率。

首先，当然免不了介绍一下百融。成立于2014年3月份，它是一个综合性的大数据服务平台，对于金融、保险，甚至证券领域各类的客户，我们都可以提供综合的全生命周期的服务。核心是基于大数据、基于一个非常庞大的数据库。

同时，我们是一种云服务的模式。我们的2、300人就可以服务2000多家的机构。每天的基本查询量可以接近300万次。但是，整个信贷行业的查询量来说，也不一定可以达到这么大。我们服务了2700多万机构，每家机构的查询量从大十几万/日，到几万、几千的都不等。但是我们自己感觉，这个查询量可能有6、70%已经聚集在我们这个平台上了。

我们有什么？股东，有很多的支持。另一方面，我们拥有一些资质，一个是企业征信的牌照，再就是对于数据安全我们是积极强调的，我们拿到了等保三级的数据安全等级，同时也获得了国家高新企业的认证。

这是客户的一览表，我们就不多说了。这个行业里，包括从大型银行，从四大行，到股份制行，到城商行，再加上为数众多的，1800万基金，各类型的沪金平台，也包括最近比较火的一系列的平台，也都在使用百融的风控服务。

大数据主要改变了什么？从我的角度来看，我只要把百融的特点跟大家讲清楚了，在这个领域的话，大家也会有自己的一个判断。

我们整体体系分为一个庞大的数据库，数据库以上有大量的数据分析以及汇总。在这之上，是我们做的平台层。平台层是我们核心的一些系统，这些系统对客户是开放的。运算、人工智能的工具、模型，对客户多是开放的。但是，他看不见，一般不做本地部署，是运用云的模式对客户提供服务。规则级和模型级对客户是开放的，是可以定制化的。这就是为什么我们可以以非常少量的人（模型团队、风控团队的人）去服务接近2000多家、接近3000多家的客户的一个原因，从而确定在这个行业里的一个地位。

百融做的另外一件事，我们做了一个非常核心的事情是什么？我们就是把AI真正的落地了，把大数据这个领域和AI的技术进行真正的落地，能够形成为大家服务的一套产品体系。

还有一个特点，我们建模，实际上是一个非常流程化的体系，对我们来说只是服务的一部分，模型的梳理、建立、运算，各个方面都是非常流程化的一个过程。对于大型的机构，这个时间会稍微长一点，因为涉及到大量的客群分析、很多复杂的运算，这个过程可能要有3个月的时间，因为还要包括模型的测试、验收。在这之前，中小型的机构，我们的定制化模型基本上拿来就可以用了。

我们的产品对于模型的优化是什么？客户只要把数据传到我的平台上了，我的模型就可以自动的进行优化。这是不同于以前的人力外包那一类的服务了。那一类的服务，客观上来讲，你的服务规模是非常受限制的。所以，一开始我们就把云端的服务作为一个非常核心的点，这样才可以保证效率，也可以保证我每天可以处理几百万笔的数据查询以及运算。

百融的整个模型运算以及优化，就是我们服务客户的同时，我们也在优化我们自己的模型，这是一个非常有意思的商业模式。我不仅给客户提供了查询服务、运算评分。同时，因为客户给我带来了很多的数据，我也可以不断的优化我的模型。我的模型得到了优化，反过来我给客户提供的价值也越来越大。商业模式就形成了一种正向的循环。

2015年、2016年的时候，我们的商业模式基本确定以后，从各个维度都可以看到这种正向循环和客户的增长速度，这就是正向循环的产生。同时，模型对于各类的效果也体现的越来越清晰。客户也觉得百融的服务很不错，包括数据、数据量、运行能力、精准度也都很高。所以，很多客户就会来找到我们，甚至是同一行业竞争的人都会来用我们的服务。所以，我们作为一个独立的第三方平台的好处就显现出来了，我们不挑客户，同时，客户也不介意把数据传到我们的平台上来。

我们大数据的评分模型跟传统的是不太一样的，传统的一些模型（包括发展在内的），他们对于数据维度的选择是非常精准的，通过是非常强的精准变量。但是，在我们这里不一定，我们这是非常泛的，包括社交、消费行为、行为轨迹等数据，是各个方面的一些数据。这些数据通常来说，你要单独地去看不太明显，但是你要结合起来去看，就会产生非常大的效率。

整体的评分体系算出来以后，中小型的客户要我们的评分就够了，大型客户有自己的建模能力，不断优化模型的能力，我们就可以辅助他。但是，我们也会有各种各样的辅助模块，标签化的数据，我们就可以去做一些策略的分析，这些我们也可以做到。

信用风险可以分为欺诈风险和真正的信用风险。欺诈风险这块我们做的是什么？我们做了百融通用的欺诈评分。我们会用到金融平台自己的数据，我们会用到百融的数据，我们甚至用到其他一些征信平台所提供的数据。然后通过各种各样复杂的运算来保证这个评分、规则出来后能够是有效的把一些欺诈风险挡在企业门外，降低企业的欺诈风险和最终的坏账损失。

对于反欺诈的模型来说，这个反欺诈评分我们分为几类，这是我们经常要考虑到的一些内容，最核心的一点是什么？这里有一定的预警性。最终要出现的坏账，在这里面可能会有一些变量是在之前可以看到的。如果你反推这些变量，我们就可以做相关的预警，从而降低因为这些早期可预见性的逾期所带来的坏账的损失。

催收也是比较重要的，现在的消费资产，尤其是消费增产，一年以万亿级在增长。我们百融在做什么？我们从催收评分、催收模型的角度给不良资产进行排序，即使是不良资产也有催收难的问题。相对比较容易的催收，可以打出比较高的催收评分的资产，我们就用自己的团队催回来。其他的排序，或者是其他可以催回来的，我们就可以分到外面去，这样也可以提升催收的效率。

催收效率直接转化回来，对于金融机构来说，提升催收效率最直接的一点，就是降低他们整体的直接损失。最近上市的一些企业，一些金融科技的企业都在讲这件事情，也都在把催收、不良资产管理这些流程尽量的外包，这样就可以最大效率的集中于拓市场、抢客户这件事情上了。

我们在这块的布局是比较早的，我们从2015年开始就布局这件事情，到2017年也基本上形成了相关的催收能力。