馬上消費金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用與風(fēng)控技術(shù)部:揭秘大數(shù)據(jù)風(fēng)控實時審批系統(tǒng)

近年來,消費金融行業(yè)快速發(fā)展,在金融回歸本源大趨勢下,線上線下的大量消費場景得到開發(fā),但風(fēng)控始終是消費金融發(fā)展的基石,在越來越強調(diào)普惠金融、服務(wù)效率、用戶體驗、消費者權(quán)益保護的當(dāng)下,消費貸款的審批對IT系統(tǒng)尤其是對核心風(fēng)控決策系統(tǒng)提出了很高的要求和挑戰(zhàn)。

首先,消費貸款的客單價只有3000-4000元,如何做到較低的審批成本,較高的審批通過率和較低的逾期率,是最關(guān)鍵也是最大的一個挑戰(zhàn);第二,相對于傳統(tǒng)銀行,互聯(lián)網(wǎng)消費金融公司從線上線下全國多渠道獲客,客戶流量容易出現(xiàn)突發(fā)性,且全自動審批,依靠大量數(shù)據(jù)做決策,體現(xiàn)出高并發(fā)、大數(shù)據(jù)的特性;第三,消費金融業(yè)務(wù)大多發(fā)生在實時借貸場景,這決定了審批授信的速度對用戶體驗非常關(guān)鍵,如何做到極致的審批速度,提升用戶體驗,增加獲客成功率也是一大挑戰(zhàn)。

針對消費金融業(yè)務(wù)場景的特點與挑戰(zhàn),馬上消費金融進行了一些創(chuàng)新性探索,其搭建的基于大數(shù)據(jù)消費金融智能決策平臺可以做到全自動審批(無人工處理)、提供24小時不間斷服務(wù)并且具有高并發(fā)、大數(shù)據(jù)、人工智能等能力,其關(guān)鍵創(chuàng)新點如下:

、審批數(shù)據(jù)的接入與管理

馬上消費金融作為互聯(lián)網(wǎng)消費金融持牌機構(gòu)除了直連央行征信外,也會接入公安、芝麻等數(shù)十個外部數(shù)據(jù)源,以及自建數(shù)據(jù)源,在審批過程中將并行調(diào)用這些數(shù)據(jù)源服務(wù),瞬時產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)作為自動決策的依據(jù)基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)對于審批至關(guān)重要,馬上從數(shù)據(jù)源管理制度和IT系統(tǒng)建設(shè)兩方面做了大量的工作,設(shè)有專門的團隊負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)源發(fā)現(xiàn)、商務(wù)談判、評測、生產(chǎn)效果跟蹤、下線等工作;在IT系統(tǒng)方面,自主研發(fā)了統(tǒng)一數(shù)據(jù)接入系統(tǒng),滿足數(shù)據(jù)源接入需求,目前已升級到3.0版本,具有少量編碼即可完成開發(fā)、靈活的mock測試支持、調(diào)用可精細(xì)化追蹤、數(shù)據(jù)成本可精細(xì)化管理與分?jǐn)?、穩(wěn)定的服務(wù)、自動服務(wù)切換、關(guān)鍵數(shù)據(jù)源的動態(tài)配額、精細(xì)的數(shù)據(jù)質(zhì)量與服務(wù)穩(wěn)定性監(jiān)控、數(shù)據(jù)安全控制、高并發(fā)與大數(shù)據(jù)量存儲支持、可在大數(shù)據(jù)平臺準(zhǔn)實時分析數(shù)據(jù)的能力。

二、自建與應(yīng)用人工智能技術(shù)

對于小額、分散、高頻、大量的消費金融業(yè)務(wù),傳統(tǒng)的人工審批已經(jīng)不再適合,以馬上消費金融公司為例,日審批峰值100萬單,假設(shè)1人平均1單審批耗時5分鐘,1日工作8小時測算,1000000/(8*60/5)=10416,最多需要1萬人做審批,招聘1萬專業(yè)的審批人員是不可能完成的任務(wù),且成本巨大,假設(shè)人均工資年薪20萬,則年人力成本:10416*200000=2083200000,約20億RMB,加上為1萬人提供的場地等附加費用,實際成本將更加巨大,可見在消費金融領(lǐng)域,人工智能有著很好的應(yīng)用場景,也是消費金融公司的核心能力。

馬上消費作為一家金融科技公司,在人工智能領(lǐng)域做了相當(dāng)多的投入,目前擁有超過百人的人工智能專家團隊,主要服務(wù)于以下4個方面:

1,反欺詐與授信模型:基于存量用戶數(shù)據(jù)、外部接入數(shù)據(jù)、自建數(shù)據(jù),圍繞信貸審批,利用傳統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練模型,用于自動識別用戶欺詐行為和給予合理的授信額度,目前已經(jīng)建立了幾十萬的變量特征庫和上百個模型,用于不同的數(shù)據(jù)源、產(chǎn)品和審批階段,組合應(yīng)用后效果顯著,做到較高的通過率和較低的逾期率;

2,人臉識別:自研Face X活體人臉識別技術(shù),經(jīng)過幾十億樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練與生產(chǎn)應(yīng)用的不斷優(yōu)化,目前識別精準(zhǔn)度高達(dá)99%,可以應(yīng)對絕大部分復(fù)雜環(huán)境,對于檢驗是否是真人以及是否是客戶本人起到了非常好的效果,有效降低了欺詐的概率,馬上消費自研的人臉識別技術(shù)效果優(yōu)與市面上通用產(chǎn)品,其中有2點關(guān)鍵的因素:一是在業(yè)務(wù)開展中積累了大量的照片庫,而這些照片均來自消費金融這個業(yè)務(wù)領(lǐng)域,更利于訓(xùn)練出符合該領(lǐng)域特征的模型;第二:建立了欺詐份子的照片庫,對于欺詐份子的照片可以做單獨的處理,進一步提升效果。

3,文本識別:應(yīng)用NLP的語意分析等技術(shù)識別文本語意,應(yīng)用在智能客服和輿情監(jiān)控方面,馬上消費金融自研的智能客服系統(tǒng)對客戶的問題解決率超過80%,達(dá)到一流水準(zhǔn),大幅降低了語音客服的占比,降低客服成本的同時改善了客服體驗。

4,語音識別:自研語音識別技術(shù),目前應(yīng)用在催收和客服場景,未來會拓展到貸前環(huán)節(jié),應(yīng)用到反欺詐領(lǐng)域。

三、審批規(guī)則引擎

對于自動化風(fēng)控決策,馬上消費金融公司在多年的實踐下,逐漸形成以模型為主、規(guī)則為輔的審批策略,以便做到更高的通過率和更低的逾期率,圍繞該策略,創(chuàng)新性的研發(fā)出為消費金融領(lǐng)域獨有的決策規(guī)則引擎,該規(guī)則引擎主要特點如下:

1,輕規(guī)則、重模型:模型可以綜合更多維度的數(shù)據(jù)做出最佳判斷,而規(guī)則更適合強因素的判斷,比如:黑名單;

2,具有變量池和規(guī)則池,可以更好的做到變量共享和規(guī)則共享;

3,支持A/B test、空轉(zhuǎn)測試功能;

4,支持線下效果評測,在開發(fā)新規(guī)則/模型或者調(diào)整規(guī)則/模型時,模擬生產(chǎn)環(huán)境,應(yīng)用真實數(shù)據(jù)評測新規(guī)則/模型效果

5,精細(xì)化的監(jiān)控機制,可以快速發(fā)現(xiàn)規(guī)則/模型異常和任何規(guī)則變化對審批效果的影響分析。

四、審批工作流系統(tǒng)

在用戶申請貸款的審批過程中,需要經(jīng)過多個決策環(huán)節(jié),總體上可以歸類為3個環(huán)節(jié),1:合規(guī)性判斷;2:反欺詐;3:信用與額度評估,這些大的環(huán)節(jié)下可能會有一些小的環(huán)節(jié),每個小環(huán)節(jié)對應(yīng)一到多個工作流節(jié)點,通常是一個小環(huán)節(jié)由2個工作流節(jié)點組成,第一個節(jié)點負(fù)責(zé)并行調(diào)用決策依賴的原始數(shù)據(jù)或者模型數(shù)據(jù),第二個節(jié)點調(diào)用規(guī)則引擎進行決策,一個正常的用戶通常會走完整個流程,而不合規(guī)用戶則在第一個大的環(huán)節(jié)被拒絕,欺詐用戶在第二個大的環(huán)節(jié)被拒絕,對于走完整個流程的正常用戶審批耗時最長,由于消費金融通常是在消費場景下開展放貸業(yè)務(wù),所以對實時性要求較高,是決定用戶體驗的很重要一個因素,馬上消費金融目前已經(jīng)做到平均亞秒級授信。

除了速度快的特點外,還有如下特點:

1,適合金融風(fēng)控:具有延遲審批、限流、全自動、與決策規(guī)則引擎配合等功能;

a、延遲審批:當(dāng)審批依賴的數(shù)據(jù)、系統(tǒng)異常或者系統(tǒng)容量不足時,暫時掛起該申請單,當(dāng)具備條件后再繼續(xù)審批,不放棄任何一個用戶,同時保護系統(tǒng)的穩(wěn)定;

b、限流:當(dāng)流量過大時,啟動限流機制,確保審批系統(tǒng)的穩(wěn)定性;

c、全自動:無人工環(huán)節(jié),根據(jù)規(guī)則引擎返回結(jié)果自動流轉(zhuǎn);

d、與決策規(guī)則引擎配合:打通決策流程與決策規(guī)則系統(tǒng),支持灰度發(fā)布、線上A/B test, 線下審批效果評測等功能。

2,支持高并發(fā)和大數(shù)據(jù):審批工作流在流程流轉(zhuǎn)過程中將產(chǎn)生大量流程數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),馬上消費金融公司最高日審批百萬單,峰值200單/秒,產(chǎn)生數(shù)據(jù)峰值超過1000萬條/秒(在自動審核1個用戶的過程中,將調(diào)用上十個原始數(shù)據(jù)服務(wù),上十個變量服務(wù),產(chǎn)生數(shù)據(jù)總量可達(dá)十萬級),采用大數(shù)據(jù)分布式存儲技術(shù)和分布式緩存技術(shù)支持大量數(shù)據(jù)的高并發(fā)讀寫,架構(gòu)支持在線無感知擴容,理論上支持任意流量。

3,完善/精細(xì)的業(yè)務(wù)監(jiān)控,比如:審批通過率異動監(jiān)控,這是非常復(fù)雜的工作,不同產(chǎn)品、渠道,以及申請時間所屬的周天和時段不同,產(chǎn)品進件體量不同均有不同的通過率波動,會參考?xì)v史數(shù)據(jù)并充分考慮業(yè)務(wù)差異,做精細(xì)化的監(jiān)控策略,盡量及時、準(zhǔn)確的判斷出異常波動,相關(guān)人員及時跟進,減少損失, 如果判斷出現(xiàn)較大誤差,則真假難辨,監(jiān)控實則無效。

、支撐審批的大數(shù)據(jù)技術(shù)

離線計算平臺

放貸審批業(yè)務(wù)具有典型的數(shù)據(jù)驅(qū)動特性,審批規(guī)則的形成、模型訓(xùn)練、反欺詐方案的形成都非常依賴對數(shù)據(jù)理解、挖掘和加工,這些是風(fēng)控業(yè)務(wù)必不可少的核心工作,如何通過IT方式支持好該工作,對于風(fēng)控至關(guān)重要。

馬上消費金融公司對于該IT需求,提供了一套整體的解決方案:整合元數(shù)據(jù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)質(zhì)量系統(tǒng)、調(diào)度系統(tǒng)、數(shù)據(jù)交換平臺、大數(shù)據(jù)計算與存儲平臺、數(shù)據(jù)開發(fā)平臺、變量管理系統(tǒng)、模型訓(xùn)練平臺、審批效果預(yù)測平臺等系統(tǒng),形成統(tǒng)一的離線計算平臺,從數(shù)據(jù)來源、管理、存儲、計算、應(yīng)用、分發(fā)、安全形成整體的方案,支持到大數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)分析、變量開發(fā)、模型訓(xùn)練、安全合規(guī)、提數(shù)等業(yè)務(wù)。

統(tǒng)一變量計算平臺

通過規(guī)則/模型做實時決策時需要依托計算的變量,變量計算在規(guī)則/模型訓(xùn)練占據(jù)非常重要的作用,在開發(fā)階段如何快速開發(fā),上線后如何快速計算并且提供良好的管理與監(jiān)控功能,以及如何提升規(guī)則/模型崗與IT技術(shù)崗的協(xié)作效率,提升規(guī)則/模型迭代速度,這些是金融風(fēng)控面臨的核心問題,為解決這些問題打造了統(tǒng)一變量計算平臺,該平臺具有如下功能或者特性:

1,從變量需求、開發(fā)、上線、監(jiān)控進行全生命周期支持;

2,形成變量池,高效共享變量;

3,零編碼,只需提供sql或者配置化即可完成絕大部分變量的開發(fā),由于采用sql和配置化的開發(fā)方式,大大降低了變量開發(fā)的難度,實現(xiàn)非技術(shù)崗的規(guī)則/模型師可以自助完成變量開發(fā),避免需求提交給IT時,走IT研發(fā)過程帶來的時間消耗,大幅提升開發(fā)效率,從而實現(xiàn)規(guī)則與模型的快速迭代上線,快速提升風(fēng)控能力,提升審批通過率,降低逾期率;

4,執(zhí)行引擎采用基于開源技術(shù)擴展后的大數(shù)據(jù)流計算技術(shù),做到高效開發(fā)與運行,計算速度與傳統(tǒng)多線程計算相比提升巨大,比如:人行征信5000個變量只需20ms計算完成;

5,打通離線與實時計算,避免離線跑批計算與生產(chǎn)實時計算技術(shù)不同帶來的研發(fā)和時間損耗。

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)

借款欺詐中,團伙或者類團伙(后續(xù)均稱為團伙)欺詐通常會帶來巨大的逾期損失,是重點防范對象,基于圖技術(shù)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可以實時識別出團伙欺詐,在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中放入用戶的身份證號、電話、關(guān)鍵的行為數(shù)據(jù)等,形成用戶的個人檔案,并且與其他用戶的檔案相關(guān)信息建立關(guān)聯(lián),實現(xiàn)毫秒級追蹤,大幅提升實時反欺詐的效果。

實時數(shù)倉

在實時決策中,需用到賬務(wù)、支付、審批等系統(tǒng)的最新數(shù)據(jù),基于這些數(shù)據(jù)加工成審批規(guī)則/模型的變量,整個過程需毫秒級完成。實時數(shù)倉項目提供2種創(chuàng)新方案:

1,實時同步全公司所有庫表數(shù)據(jù)到同一個大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫,并且自研分布式sql查詢引擎,實現(xiàn)二級索引和跨表join查詢;

2,不移動數(shù)據(jù),直接在業(yè)務(wù)系統(tǒng)從庫實現(xiàn)跨庫跨表聯(lián)合查詢。

以上2種方案均可以實現(xiàn)跨異構(gòu)數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)量、實時聯(lián)合查詢。

實時數(shù)倉的建立進一步提升實時審批決策能力,并且可以優(yōu)化整個公司的數(shù)據(jù)架構(gòu)、降低數(shù)據(jù)應(yīng)用難度并避免了數(shù)據(jù)服務(wù)化需開發(fā)與排期的工作,讓數(shù)據(jù)應(yīng)用像水電煤一樣快捷與方便。

結(jié)語

消費信貸審批,如何把資金給到真正需要的客戶,滿足各種場景的消費需求,而不是流入欺詐份子,更好的實踐普惠金融,在金融科技上還需不斷創(chuàng)新,并且對已有科技能力不斷深化,這是長期持續(xù)的工作。

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2018-04-08
馬上消費金融大數(shù)據(jù)應(yīng)用與風(fēng)控技術(shù)部:揭秘大數(shù)據(jù)風(fēng)控實時審批系統(tǒng)
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