今年5月，易鑫集團智能數據中心算法模型團隊自主研發(fā)的“用于召回的汽車金融風控模型”(以下簡稱“召回模型”)，在“首屆全球算法最佳實踐典范大賽(BPAA)”的眾多參賽作品中脫穎而出，成功入圍Top100榜單，進入金融算法賽道前二十名。
“BPAA”是由全球人工智能大會組委會主辦的年度賽事，進入TOP100的項目基本代表了國內相關領域的高端水平，將有機會獲得上海優(yōu)厚的產業(yè)支持條件。“召回模型”能夠進入該榜單，意味著易鑫長久以來在汽車金融領域的科技研發(fā)和創(chuàng)新探索獲得了積極肯定。
告別“一刀切”，“多級漏斗”的精細化風控
“召回模型”是易鑫風控“多級漏斗”體系中的模型組件之一，在精細化評估客戶違約風險，發(fā)掘潛在客戶方面發(fā)揮著重要作用。
追求客戶增長的同時還要努力降低客戶違約風險，這個看似矛盾的需求一直交織在汽車金融業(yè)務開展的過程中，兩者只能通過企業(yè)有效的風控管理達到動態(tài)平衡。因此，一家汽車金融企業(yè)的風控管理水平，直接關系著業(yè)務增長的“質”與“量”。
易鑫算法模型團隊在同領導研討“多級漏斗”模型
“傳統(tǒng)風控手段簡單直接，僅僅依靠歷史業(yè)務經驗‘一刀切’。”易鑫風險管理部負責人施晴說：“這種‘單漏斗’模式會將大量潛在客戶擋在門外，無形中還可能增加交易風險。”數據分析表明，一次評估過程往往不能對客戶的風險程度做出精準的預測。對于易鑫而言，要在汽車金融這個競爭激烈的市場盤子中，爭取服務更多資質合格的購車用戶，就要對公司的風控體系做出更精細化的建設。在風控業(yè)務部門協(xié)助下，算法團隊經過一年的設計檢驗，終于設計出“多級漏斗”的風控體系。
“多級漏斗”其實是一個客戶分層評估結構，它將風控審核分為預審、審核、復審三個環(huán)節(jié)。在預審階段，用預審機器人粗框架的排除明顯“不合格”的客戶;在審核階段，主審機器人將客戶分為“可服務”和“擬拒絕”兩種類型;之后，兩種類型的客戶都會進入復審程序，兩個不同“偏好”的機器人會分別對上述兩類客戶進行評估：“可服務”類型通過“糾錯機器人”判斷其違約可能性，“擬拒絕”通過“召回機器人”判斷其履約可能性。就這樣，“多級漏斗”對同一客戶進行多重評估，并根據最終得分預測客戶的履約行為。
“行業(yè)里傳統(tǒng)的做法，會直接剔除‘擬拒絕’的客戶。而易鑫的評估體系內，我們在定義客戶前增加了一層機器人組合的布局，通過算法來預測客戶的履約行為。”模型算法組負責人袁芃說：“通過‘多級漏斗’中四個機器人組成的矩陣反復評估，易鑫風控能盡量做到既不錯失一個“好”客戶，也不讓一個高風險客戶成為漏網之魚。”
效果顯而易見，易鑫自創(chuàng)的召回模型每月能從“擬拒絕”清單中發(fā)掘數百個客戶。經過長期的跟蹤統(tǒng)計，這批客戶的履約表現(xiàn)要高于公司的整體客戶水平。
被數據“馴化”的算法模型
“組成‘多級漏斗’的機器人矩陣，其實質是一個個算法模型。模型的形成是被數據‘馴化’的過程。”算法構架工程蘇乾負責模型搭建。他介紹說，首先，要從200多萬既有客戶的700多個特征維度中甄選出300多個特征組成特征庫;再根據標簽規(guī)則，對篩選出的客戶樣本進行逐一標記，生成訓練樣本;將訓練樣本輸入機器學習模型進行訓練，再通過歷史數據進行驗證，根據驗證結果計算出合理模型。這些模型都需要在多級漏斗體系內反復迭代訓練，在相同的驗證數據集上進行模擬比對，才能得出最優(yōu)的模型。
袁芃認為這個過程就像是組建一支軍隊：篩選出的客戶特征就是武器，按照不同的任務類型(標簽)，將武器裝備訓練成相應的兵種(模型)，多兵種有機結合構建全方位、立體式的戰(zhàn)斗矩陣(風控方案)。就像軍隊作戰(zhàn)需要隨機應變一樣，模型搭配組合也會根據訂單情況和公司業(yè)務發(fā)展規(guī)劃進行調整。“這樣，就構成了易鑫智能化風控管理的‘兵法’”。
易鑫算法模型團隊在討論“召回模型”運行原理
“兵法”的煉成自有難點，其中最關鍵的兩個，一是找到合適的樣本，二是對容錯的精準控制。
“召回模型是對‘擬拒絕’的客戶進行風險評估，需要有這類客戶的訓練樣本來訓練模型，而這類樣本是沒有標簽的。”蘇乾說，系統(tǒng)歷史訂單中只有已成交客戶的樣本標簽，如果只使用已成交客戶樣本來訓練模型，會存在樣本偏差，無法對全量客戶進行精準預測。“就像‘優(yōu)中選優(yōu)’只會提高客戶審核通過的門檻”。他舉了一個例子，班主任要幫成績差的學生補課，可是他只收集優(yōu)秀學生的意見，再去給成績差的學生講解，只能是無功而返。
對此，蘇乾和同事許博在采用算法界通用的拒絕推斷技術基礎上，創(chuàng)新設計了一套“A&B表”的樣本反復輪番訓練法。這個方式是將成交客戶不良標簽的統(tǒng)計表A和“擬拒絕”客戶相應標簽的統(tǒng)計表B，按照算法生成新的統(tǒng)計表A1，再把統(tǒng)計表A1和統(tǒng)計表B用算法再次得出A2、A3……到An，如此循環(huán)往復以糾正偏差，最終根據各個版本A表的模擬測試結果，得出最優(yōu)方案。
容錯控制則更為曲折。團隊最開始采用逾期率控制的方式倒推可容錯的客戶量，試行后發(fā)現(xiàn)精確度不夠;后來經過反復測試，決定采用定量成交后的樣本觀測法，這才得到了想要的效果。”
“制定一個算法邏輯只是數學公式，驗證數學公式則需要大量的案例。” 易鑫技術副總裁張磊說：“易鑫‘智能數倉’將客戶履約行為，通過加密脫敏處理成標準樣本，為優(yōu)化模型提供了最好的訓練素材。”
VESTA模型訓練平臺，人人皆可參與
傳統(tǒng)模型構建方法有技術門檻，只能由專業(yè)從事算法的技術工程師操作。過去，團隊經常收到業(yè)務端一些特殊的標簽要求，比如“畢業(yè)院校”、“主修專業(yè)”等特征加到模型里。“之前覺得沒意義，但離客戶最近的是業(yè)務人員，他們真實了解每一個標簽的意義，采納他們意見建立的特征庫就會更鮮活。”蘇乾說。
一個大膽的想法由此萌發(fā)：構建一個低門檻的平臺，讓不懂算法的業(yè)務人員參與進來，一起在實操中訓練模型。VESTA正是在這個環(huán)境中誕生的開放平臺。在VESTA，一個完全不懂算法知識的業(yè)務人員，通過簡單的操作培訓，就可以構建訓練模型。易鑫風控策略部的陳慶玲是第一個吃螃蟹的人。“之前，我們擔心將一個變量審核通過率提高會增大風險，通過實際結果觀察發(fā)現(xiàn)是沒有問題的。”她在VESTA平臺上將模型和策略結合使用，針對不同客戶、業(yè)務添加有效變量，通過模型數據的跟蹤分析，成功地驗證了提升某變量5個百分點的合理性，并最終應用到了模型中。
在袁芃的設想中，VESTA平臺可以簡化訓練模型的復雜程度，吸收更多的業(yè)務人員加入到模型訓練中。由此，可充分發(fā)揮業(yè)務人員的優(yōu)勢，深入結合業(yè)務經驗與算法模型，快速將算法模型滲透到業(yè)務各個環(huán)節(jié)中，從而實現(xiàn)更精準高效的風險控制。
“風險管理是汽車金融業(yè)務中的核心關鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)‘一刀切’的經驗主義已不能適應業(yè)務快速增長的需求。”張磊說：“市場競爭加劇，在服務更多客戶和保證資產質量的雙重要求下，技術探索還會繼續(xù)。用算法技術武裝業(yè)務工具，是個不可逆轉的趨勢。”
據悉，作為易鑫用科技化手段重構汽車金融業(yè)務的一個“代表作”，“召回模型”已經在申請專利。未來，這家專業(yè)的汽車金融交易平臺還在繼續(xù)探索更多的業(yè)務應用方案，努力朝著業(yè)務全智能化的方向邁進。
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