平安科技：以大數(shù)據(jù)技術(shù)助力風控體系

在剛剛閉幕的全國兩會上，個人征信同金融科技、風險管理等一樣，成為眾多金融領(lǐng)域代表委員提案議案中的熱門關(guān)鍵詞。全國政協(xié)委員、原銀監(jiān)會主席尚福林更是在分組討論時明確呼吁，要加快社會主義信用體系建設(shè)，降低交易成本和管理成本。通過立法，獎罰措施，加大宣傳力度，并通過互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等手段，完善企業(yè)和個人的征信系統(tǒng)。

事實上， 征信一度被視為金融及相關(guān)行業(yè)展業(yè)的基石，沒有完善的征信體系，審核和風控的成本必然會增加，信息搜集的維度也會受到很大限制。平安科技作為平安集團的科技智庫，一直以來除了向集團公司和所有下屬子公司提供IT規(guī)劃、開發(fā)和運營服務(wù)之外，還依托集團在金融領(lǐng)域場景化服務(wù)方面的資源優(yōu)勢，不斷推進大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)成果的應(yīng)用和轉(zhuǎn)化，充分挖掘大量數(shù)據(jù)碎片中的關(guān)聯(lián)性，推動數(shù)據(jù)統(tǒng)計模型不斷完善，更加科學的反映用戶的信用狀況。

據(jù)悉，平安科技早在4年前就開始著手數(shù)據(jù)集中，通過清洗、整合等，對底層數(shù)據(jù)進行深度地綜合應(yīng)用。目前已經(jīng)完成了對所有子公司和相關(guān)合作伙伴的數(shù)據(jù)收集，并通過內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)整合，形成了一個非常清晰明確的體系和不同的模型。平安科技大數(shù)據(jù)首席總監(jiān)肖京博士表示，之所以這樣做，是因為此前數(shù)據(jù)存儲在各個不同孤島上，很分散，缺乏強關(guān)聯(lián)的線索，導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺乏利用的價值，比如需要更精準地識別欺詐時，不能關(guān)聯(lián)起來的數(shù)據(jù)救無法發(fā)揮邏輯分析的作用。

同時，作為平安集團向IT專業(yè)化領(lǐng)域邁進，向“科技金融”進行實踐探索的重要載體，平安科技還通過大數(shù)據(jù)分析和挖掘，在向客戶提供金融服務(wù)時做好風險控制，比如在信貸業(yè)務(wù)的風險控制方面，依托后臺大數(shù)據(jù)的分析，在審核貸款時能夠清晰地通過貸款人過往的數(shù)據(jù)行為判斷其信用情況、還款能力等，而這些同樣也是開展征信業(yè)務(wù)的信息基礎(chǔ)。

肖京認為，把大數(shù)據(jù)用于信用風險評估一般需要滿足三個條件：一是明確評分建模的方法論、過程和數(shù)據(jù);二是準確建立模型，對不同風險狀況的人群有區(qū)分能力和排序能力;三是數(shù)據(jù)、方法和模型在不同人群和時間跨度上是穩(wěn)定的。目前，就平安科技而言已經(jīng)進入到人工智能的深度學習階段，完全能夠熟練運用數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習等前沿技術(shù)，對各種結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進行精細化分類管理，深度挖掘數(shù)據(jù)價值并進行直觀的可視化呈現(xiàn)，繪制出全方位、多維度的用戶畫像和產(chǎn)品畫像，從而更好地進行風險把控。

可見，對于金融機構(gòu)而言，大數(shù)據(jù)的價值主要體現(xiàn)在對各項風險的預(yù)警能力上，其豐富了信用風險評估的數(shù)據(jù)維度，擴展了征信數(shù)據(jù)規(guī)模和數(shù)據(jù)維度。平安科技的做法正是通過人工智能技術(shù)對大數(shù)據(jù)進行深度挖掘，并將之運用在諸如風險控制、保險定價、欺詐識別、貸款風控、精準營銷等很多金融服務(wù)場景中。

目前，平安科技大數(shù)據(jù)項目已經(jīng)建立起覆蓋全國34個省份、囊括19個國標一級分類行業(yè)的行業(yè)風險模型，生成風險指數(shù)、景氣指數(shù)、行業(yè)關(guān)鍵指標指數(shù)等幾十種指數(shù)產(chǎn)品，提高系統(tǒng)性風險的量化衡量精度30%以上。肖京表示，基于多年大數(shù)據(jù)的積累與整合，平安科技目前仍在不斷完善自身場景化服務(wù)的生態(tài)體系，未來會繼續(xù)為推動金融、健康等眾多傳統(tǒng)行業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)+和DT時代的發(fā)展貢獻自己的智慧與力量。

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