从自我应用到技术输出 360数科(QFIN.US)的“华丽转身”

从自我应用到技术输出 360数科(QFIN.US)的“华丽转身”
2020年09月24日 14:50 智通财经网

原标题:从自我应用到技术输出 360数科(QFIN.US)的“华丽转身” 来源:智通财经网

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智通财经APP获悉, 自今年8月360数科(QFIN.US)更名以来,便有不少声音猜测,此次更名意味着360数科向科技进一步靠拢。在近日举办的“智能、普惠、链接——360数科技术开放日”上,这一推测再度得到证实。

在此次开放日活动中,360数科首次体系化地对外展现了其在智能获客、智能风控、智能语音机器人、安全技术等领域的核心技术成果。360数科CEO吴海生在会上致辞表示:“2020年是新金融业态变革和转折的机遇之年,金融科技已深刻嵌入金融服务体系并成为反哺经济的独特路径。我们将不断以革新的技术手段,更好地践行普惠金融。”

筑造技术核心堡垒,做技术能力输出者

从此次开放日活动透露的信息来看,360数科实现了用科技手段切入金融服务,打造行业最佳实践,再延伸到对外技术输出的发展模式,探索出了一条金融领域的科技“出路”。值得注意的是,这一探索目前已初见成效。今年二季度,360数科科技服务促成交易金额逾146亿,同比增长282.3%。科技业务占比提升至26.9%,预计年底该比例将达到35%-40%。

那么,360数科是如何走通这条路的呢?吴海生指出,科技企业为金融机构提供的助力主要体现在三个层面:一是科技企业的科技能力可以帮助金融机构实现目标用户精准触达与高效转化,包括前端投放获客、客群圈定、建模和前置筛选等;二是科技企业通过大数据和精准建模,可以帮助金融机构精准识别用户,提高风控准确度,降低服务门槛,渗透下沉市场;三是科技企业在系统架构、产品运营、场景运营等业务环节,可以推动金融机构实现数字化、自动化,提升系统性能,降本增效。

在这之中,第二点尤为重要。金融的本质是融通、经营和控制风险的生意,这就意味着金融机构的核心是要有风险定价能力。风险定价能力越强,资金成本就更低,资源配置更有效。因此,金融科技企业要想赋能金融机构就得在风险定价能力方面不断构建自身的核心壁垒,而360数科在这一方面成绩斐然。

以大会透露的智能风控信息为例,360数科自主研发的智能风控引擎Argus,已累计拦截潜在新型风险人数超100万,保护资产逾100亿,日挽回损失千万。在风控模型策略方面,360数科金融人图谱通过大型复杂关系网络判定用户资质。运用金融人图谱,H5贷前关系网模型在请求外部资信以前,充分利用内部数据,进件命中率达到80%。

产学研相结合,从自我应用到能力输出

除了在业务方面取得了不错的成效,360数科还从科研投产角度出发,在技术创新与对外赋能方面,形成了理论与实践的高效协同。一方面,360数科的金融机构合作伙伴已达近百家,并根据不同需求,形成了全维度技术合作;另一方面,360数科与上海交通大学共同设立的人工智能联合实验室,在技术研发与人才培养也产出了斐然的技术成果。截至2020年6月,360数科申请的发明专利数已经达到566件。

在开放日活动中,360数科大数据研究院院长沈赟与上海交通大学计算机系副教授、上交大计算机系-360数科联合实验室负责人程帆教授,共同介绍了双方于去年十月建立的人工智能联合实验室,在过去一年中进行的四个方面的重要探索。

第一,准入模型的构建与优化。准入模型是智能风控体系中最基础的模型,主要用于帮助系统研判用户能否进入下一个环节,担任的是“哨兵”的角色。据沈赟介绍,为了解决当下准入模型基于简单规则,无法处理复杂多变的线上数据的问题。联合实验室基于纯自有数据,在构建模型时采用了集成学习模型、XGBoost决策树模型和神经网络模型,并基于特征交互的神经网络模型和基于特征聚合的图神经网络模型对准入模型进一步优化。最终使准入模型变得更加透明、灵活。

第二,基于 FastText 的逾期率预测。“这个问题本质上是出于用户行为分析,通过采用自然语言理解里的一些相关方法,将用户的APP信息作为文本进行处理,分为用户APP与逾期表现的联系。”程帆透露,实验结果显示,FastText 对用户的逾期行为有一定的预测效果。

第三,基于 TabNet 的结构化数据处理。如何对风险处理中收集到的用户信息进行神经网络处理一直是业界极为关注的问题。“联合实验室提出了tabNet处理结构化数据的网络模型,通过借鉴LSTM网络中数据遗忘和记忆的特性,搭建了全新的网络架构。实验结果在公开的Kaggle数据集上AUC表现超出传统算法或表现接近,在360数科用户数据集上有0.02的增益。”沈赟表示。

第四,基于关系网络的欺诈用户检测。在程帆看来,相较于传统的关系网络检测,理论研究界将社区检测问题视为一个长期的过程。为此,联合实验室在研究中对数据的预处理以及或者顶点标签的方法进行了一些新的改进,通过局部带权随机游走算法等更具有适应性的据类算法,获取种子附近节点与种子节点之间的相似度,从而成功在头部1%的群体中找到超过平均预期概率3倍左右的客群。

目前,联合实验室的相关技术成果也已运用到360数科的业务中。据介绍,在风险水平不增长的前提下,联合实验室帮助360数科累计新增放款28.9亿,累计拦截高风险借款2.6万笔。

突破思维定式,创新方案解决行业痼疾

要想构建完善的技术输出体系,做好风险定价,仅仅依靠360数科自身的技术能力还不够。“数据决定了算法的天花板,如果说手头只有白菜豆腐,很难做出满汉全席,数据层面往往是金融科技企业搭建风控体系的一大痛点。”沈赟举例表示。为解决这一问题,360数科也在不断寻求与更多业内机构达成合作,从而弥补数据上的不足。

机构之间要达成合作最重要的前提是解决数据资产保护问题,据沈赟介绍,360数科在业内首提的分割式神经网络,在框架设计上解决了数据泄露的问题,使得数据间安全、合规、有效地流通,为打破机构间的数据孤岛提供一个场景通讯性更好、安全性更高的解决方案,从而增强互信,促成合作。

随着金融科技监管的不断成熟,金融与科技的业务边界也日趋清晰,让金融的归金融,科技的归科技已经成为大势所趋。在此背景下,自2018年以来,越来越多的互联网金融企业都在积极通过拥抱科技、品牌升级等方式,加速“去金融化”进程,转变自身业务发展逻辑。但相比较品牌的升级,技术能力和业务逻辑的转型升级才是核心所在,360数科此次开放日是“秀肌肉”之举,亦是其转变为技术输出者的开始。

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