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      疫情觸發金融科技行業“加速鍵”

      原作者: 金子琪 |原發: 藍鯨財經

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      2020年初,新冠病毒的傳播態勢始料未及。


      疫情發生以來,國家各部委不斷放出支持性政策,各級國庫已辦理防疫資金撥款近千億,階段性減免企業養老、失業、工傷保險單位繳費。目前,國家加強了對防疫物資重點企業、地區的支持政策,包括減免費用及財政貼息等。


      面對肆虐的疫情,金融企業傾力參與,燃燒自己的能量。


      中國工商銀行專門設立支持疫情防控專項基金,為抗擊疫情相關企業提供股權融資等支持,助力防疫相關企業增強資本實力和抵御風險能力,提升物資生產和服務保障能力。


      金融科技公司飛貸設立千萬“抗疫專項資金”,聯合合作金融機構給符合條件的用戶提供延期還款、補貼貸款期間相關費用、貼息降低相應利率水平,對因疫情暫時失去營業收入的小微企業主、一線醫護人員及其家屬、確診人員和隔離人員申請新的信用類融資,提高融資額度,最高額度由30萬增至50萬。目前已支持超千戶小微企業主及特定人群解決短期資金周轉問題。


      在對普惠群體、長尾用戶的支持中,金融科技企業的貢獻切合普惠初心,是配合防疫行動舉足輕重的一環。為防止新冠病毒傳染,“零接觸”服務的需求在這個特殊期間凸顯。


      在疫情防控期間,各行業都在直面隔離帶來的生活新樣態,探索“無接觸”的服務或生產方式。線上化、數字化作為已知技術工具,有效地讓用戶享受福利,令行業中的先行者獨占先機,成為非常態下生活生產回歸軌道、恢復運轉的一味靈藥。


      正如銀保監會巡視員葉燕斐所言,疫情為金融機構更好地通過金融科技辦理業務帶來機遇。


      當前小微企業逐步復工復產,壓抑的信貸需求開始大量釋放,與傳統信貸方式相比較,線上信貸業務減少了客戶去銀行現場辦理貸款帶來的人員聚集風險,減輕了銀行網點的疫情防控壓力。但是,線上信貸服務在提高貸款審批速度的同時,也面臨著對風控把握弱化的風險,不少金融機構開展線上信貸業務時的風控壓力隨之上行。在此情況下,智能風控成為疫情之下的線上信貸的焦點,而作為智能風控最重要的環節風控建模則成了重中之重。


      提及建模,一直以來,構建機器學習模型依賴專業編程技能和建模工具,復雜且費時費力,即使是數據科學家建模也要耗費相當多時間和精力。通過建模方式實現智能決策面臨著技術門檻高、理論復雜、工程量巨大、人員瓶頸等諸多挑戰,對疫情期間需要 “快、準、狠”的金融機構而言更成了望塵莫及的事情。


      以金融業的智能風控為例,傳統的風控建模周期較長,通常要數月時間才能達到上線的要求。其中,數據處理與特征工程的耗時在整個建模過程中會占到大約 60% 的時間,人工操作起來極具復雜性,需要經驗法則,并且還要耗費大量時間;另一方面,真正建模耗時占整個模型開發的 30%~40% 的時間。這個過程的難點并不在于給出一個模型,而是在于同時比較多種模型甚至多種模型組合后,選出效果最佳的模型做主決策模型 (冠軍模型)。這個過程如果用人工去實現,也會消耗非常多的時間,并且效果不一定最優。


      針對該痛點,主打大數據與AI相結合的飛貸金融科技自動化建模平臺給出了解決辦法,通過自動機器學習技術來快速實現AI業務場景應用,助力機器學習模型在各行各業應用和落地。同樣以風控為例,我們可從中窺見自動化建模的價值,在某郵政銀行信用卡賬戶逾期預測項目中,模型top前20%召回率達到84.3%,比專家規則提升了100%以上。


      據了解,飛貸金融科技自動化建模平臺的成本和上線周期僅為傳統建模平臺的十分之一,建模效率卻能達到十倍以上。相較于市面上自動化建模平臺產品,飛貸自動化建模平臺具有低門檻、全流程、自學習、高效能、可解釋五大核心價值。


      而基于五大核心價值的飛貸自動化建模平臺,建立了智能獲客模型以及客戶生命周期模型貫穿整個業務流程,使精準營銷貫穿獲客、存量客戶經營等整個客戶生命周期,為客戶生命周期各環節的績效提升提供巨大幫助,為銀行、信托、保險等有建模場景需求但缺乏建模人才與技術的持牌金融機構帶來高效的建模服務。據悉,飛貸金融科技擁有機器學習領域的杰出數據科學家和享譽業界的專家團隊,其專家團隊來自華為、TPLink、萬達、花旗銀行、招商銀行等。


      2019年8月,中國人民銀行印發《金融科技發展規劃(2019-2021年)》,提出全面提升金融科技應用水平,將金融科技打造成為金融高質量發展的“新引擎”;并賦能金融服務提質增效,合理運用金融科技手段豐富服務渠道、完善產品供給、降低服務成本、優化融資服務,提升金融服務質量與效率,使金融科技創新成果更好地惠及百姓民生,推動實體經濟健康可持續發展。


      (編輯:于思洋


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