WISE x 新金融峰会｜智融集团CEO焦可：金融的下半场来自于技术的革命

AI被认为是下一波技术浪潮中的强力杠杆，金融+AI，在个人借贷领域已经实现了应用落地，代表企业之一，是今年年初宣布完成4.66亿元C轮融资的智融集团（用钱宝母公司）。

今天（9月22日）智融集团创始人兼CEO在36氪主办的「科技跃迁，价值势能——WISEx新金融行业峰会」上做了分享，他聊了聊新金融领域中技术创新与模式创新之间的关系。

以下为焦可在WISE x 新金融峰会上的演讲实录

各位好，非常荣幸能够来到36氪的新金融行业峰会。我今天分享的主题叫做“新金融模式背后的技术变革”。

不知道大家看到这个标题，对哪几个词比较感兴趣，有的朋友认为，“新金融模式”比较重要，有的朋友认为“技术变革”比较重要。我自己是学技术出身的，毕业于清华大学计算机系。我们谈人工智能、大数据，其实谈的是一个“锤子”，这个“锤子”没有“钉子”是没有用的，“钉子”就是应用场景。今天大会的主题很有意思，叫做“科技跃迁，价值势能”，就是科技到一定程度，价值势能要落地，没有应用场景的话，价值释放就非常难。这个标题跟我接下来分享的事情很契合。

首先，讲一讲我们的“钉子”是什么样的。大家都会看到很多分析国内金融的文章，第一页PPT讲的中国人的信贷需求不断增长，年轻人的消费观跟我不太一样，我毕业的时候选择存钱买房，现在存钱买不起房，年轻人是“月光族”。很多年轻人是“月光也不够族”，消费需求不断增加。我觉得，中国整体正从储蓄型社会转向消费型社会，这是一个时代的进步，趋势很明显。但是我们看到另外一个情况，去杠杆，中国企业负债表171%，美国是71%，而现在中国的家庭负债率也在不断增长。

对于美国、欧洲这种金融比较成熟的国家，个人信贷需求的70%-80%可以被满足；国内的情况则是，传统金融只可以覆盖15%-20%的需求，里面有巨大的市场机会。跟欧美的同行交流的时候，他们非常羡慕我们，因为欧美没有这么大的市场空间，这么大的用户群，这么大的样本来训练模型，这是中美最大的区别。

中国最大的问题来自于需求旺盛，供给不足，特别是个人消费信贷。我们跟传统金融机构打过交道之后发现，他们有非常大的压力，他们也很勤奋，但是效率低、成本高，究竟是为什么？解答这个问题，我们的观点是，中国的传统金融机构，可以看到用户冰山水面之上的数据，但是对于很多用户来说，很多私企没有上社保，很多年轻人还是白户，因为不符合传统金融机构的条件，会被筛选掉，无法被服务。

我们的想法是什么？我们的想法是说，能不能创造新的审美技术，我们不仅仅使用传统的数据，我们使用新的数据，从而改变国内供给的问题。

我们怎么来做新的决策？我们现在每个月放款，整个信贷业务量已经超过一百五十万笔，什么概念呢？一般的银行网点一个月做两百笔业务不错了，我们做到一百五十万笔笔。整个业务进行当中没有人工介入，春节期间也可以正常运转。

更美妙的是，做风控模型的时候，就是一帮工程师，不像很多传统金融机构做一个规则引擎，凭积分卡。我们用一个实际的案例来解释这个问题。

谷歌有个课题，如何从一大堆动物图片里找到猫的图片，过去的解决方法是研究什么是猫，猫的特征是什么，按照规则特征找图，有可能把狐狸找出来，不是很完备。谷歌怎么解决的呢？吴恩达是人工智能领域的大神，他不定规则，把五百万张猫的图片、不是猫的图片扔给机器去学习，发现机器可以做得很好。

回到我们业务里面，我们需要知道哪些人是“好人”，哪些是“坏人”。传统金融机构会选择写一个规则，这样会漏掉很多，而且你会发现越下沉的话，找的人准确率越低。我们选择做一个简单的数学算法，当每个月有超过一百五十万笔借贷，意味着每天5-6万的样本可供机器学习，辨别哪些人是“好人”，哪些人是“坏人”。

我们自主开发了I.C.E.人工智能风控引擎，I.C.E. 就是Identification (识别), Calculation（计算）, Evaluation（评估）。我们判断一个人的时候，基础特征点已经超过1200多个，模型每天迭代40多次。我们每天在跑这个业务的时候，同时使用的模型不止一个，因为如果是同一个模型的话，技术没有办法向下渗透。我们有一百多个模型，不同模型的效果不同，可以用最好的结果优化整个模型效果。在做一个审核的时候，我们只需8秒钟的时间，实时解决用户的需求。我们自主研发了大型计算能力引擎，对于新挖掘的特征进行全量数据下的迭代只需15分钟，这个是支持模型优化非常基础的运算能力。

我们在实践中感受到人工智能在金融领域的落地，你会发现，人工智能不仅仅做得比人快，而且比人做得更好。我们做了一些总结：

首先，我们发现机器做一件事情，是大量数据规模定量的东西，人做的是定性的需求，人是做筛子，但是机器可以支撑大规模数据定量的分析；

第二个，机器比人更加的稳定，人会有偏见，对不同行业的人有不同偏见，但机器没有偏见，非常稳定，人会疲劳，机器不会；

第三点，机器优化速度比人很快，人工的风控模型迭代需要一年、半年才改一次风控大纲，而机器风控模型每天都变，实时在变化；

还有一点，传统金融做风控，会面临是道德的问题，有的风控人员会改行变成帮欺诈团伙提供策略的人，但机器做反欺诈不会有道德风险，而且机器模型的反欺诈、反作弊能力更强。像一个桌子四条腿，砍掉一个腿就不稳定了，我们的机器有“1200条腿”，砍掉一个腿问题不大，整个过程是非常稳定；

最后一点，机器比人更加快速，而且提供更好的服务。

从我们的角度来看，最重要的是内在的技术，小额贷款带给行业的不仅是新的商业模式，还有技术的变革。通过小额贷款汇聚新样本，使用人工智能迭代技术优化。就像看到有很多漂亮的汽车，内在引擎却是不同的，我们要做的是金融引擎领域的“特斯拉”。

我们有一个心得，互联网金融或者金融科技这个行业，其实有几年的历程了，之前公司的使命在于渠道或者效率，这是任何一个行业普遍的情况，早期先从一个渠道切入，但是金融的下半场来自于技术的革命，只有通过技术手段，服务了一些传统金融无法服务的人群，服务能力能够超过传统金融的时候，这样的金融才能形成价值、势能、技术点。

最后是讲一讲智融集团的使命，我们的想法是让“让每个人享受智慧的金融”，传统金融不太公平，接触的客户像服务从业者，像工人、小白领，他们非常健康，非常阳光，都是二三十岁的年轻人，这些年轻人应该享受到金融服务，但是传统金融没有做到这一点。我们需要解决这个问题，通过更智慧的金融，通过金融科技才能让每个人享受智慧的金融，才能让“锤子”和“钉子”发生碰撞的火花，谢谢大家。