百凌金科鄧玉良：金融科技賦能產(chǎn)業(yè)，究竟該賦予哪些能力？

百凌金科與蛋殼財經(jīng)聯(lián)合打造的的“七問之談”，試圖通過7個問題的直面問答，探尋百凌金科成長路上的成功密碼與經(jīng)驗得到。作為to B 金融服務中的重要一環(huán)，大數(shù)據(jù)風控扮演的什么樣的角色?百凌金科是如何適配不同垂直場景中的大數(shù)據(jù)風控需求的?未來百凌金科的大數(shù)據(jù)風控還將如何迭代升級?本期嘉賓百凌金科CDO鄧玉良將會一一解答。

本期討論話題：

1、to B服務中，金融科技平臺扮演的是怎樣的角色?

2、大數(shù)據(jù)技術是如何嵌入百凌金科的產(chǎn)品中的?

3、不同行業(yè)的垂直場景，風控邏輯是否有共性?

4、百凌金科跟合作場景方的風控合作機制是怎樣構(gòu)建的?

5、百凌金科的風控優(yōu)勢體現(xiàn)在哪些方面?

6、說到賦能產(chǎn)業(yè)，賦予的能力涵蓋哪些方面?

7、未來，百凌金科的大數(shù)據(jù)風控還將如何發(fā)展?

帶著這些問題，蛋殼財經(jīng)對百凌金科CDO鄧玉良進行了獨家專題采訪。以下為此次專訪的談話內(nèi)容。

Q1蛋殼財經(jīng)：to B服務中，金融科技平臺扮演的是怎樣的角色？

鄧玉良：提到to B服務，就不能不提產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)就是推動企業(yè)主體利用數(shù)字化技術提升效率和優(yōu)化配置。在這一過程中，企業(yè)實現(xiàn)自身降本增效、完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

在這一層面，金融科技平臺應該扮演的是連接器這樣的角色，做底層的東西，用大數(shù)據(jù)、AI等這些基礎設施來幫助客戶，用科技縮短用戶和金融服務的距離。

自成立之日起，百凌金科就專注于大數(shù)據(jù)處理和金融科技研發(fā)，為金融機構(gòu)和場景端提供整合型的金融科技解決方案，我們的合作伙伴是主角，而百凌金科扮演的是助力的角色。

Q2蛋殼財經(jīng)：大數(shù)據(jù)技術是如何嵌入百凌金科的產(chǎn)品中的？表現(xiàn)在哪些方面？

鄧玉良：隨著越來越多的金融機構(gòu)開始擁抱大數(shù)據(jù)風控，不少人認為大數(shù)據(jù)與技術可以強化風險評估能力，提升通過率。然而，這是一種認知誤區(qū)。

金融科技并不能讓高風險變成低風險，而是讓不同等級的風險更加直白透明地展示在金融機構(gòu)面前，可以讓他們更加容易依據(jù)各自的風險容忍度來決定是否批核。

再好的量化風控模型也只是告訴金融機構(gòu)各個風險等級的違約概率分布。對于兩個極端好與壞的違約概率區(qū)用戶，金融機構(gòu)可以非常容易地做出評估決策，而對于分布的“中間地帶”(即好壞人群較難區(qū)分地帶)，金融機構(gòu)則可以通過保險機制來分散風險，鎖定違約概率。

同時，金融機構(gòu)還可以在特定的違約率下，沉淀積累這類長尾用戶畫像的風險表現(xiàn)，進而迭代優(yōu)化更細分客群的風控模型。

在數(shù)據(jù)源同質(zhì)化很高的情況下，做大數(shù)據(jù)風控重要的不是數(shù)據(jù)本身，而是對數(shù)據(jù)的深刻地理解和高效的利用。以我們平臺為例，我們會使用合作方提供的用戶成長軌跡、經(jīng)營規(guī)模、資金回流概況等基本數(shù)據(jù)，結(jié)合外部三方數(shù)據(jù)，去構(gòu)建用戶的各種能力模型，如消費能力、用戶成長度、信用能力、欺詐系數(shù)等模型，通過這些能力模型，就能夠在借前授信、借款審批、借后還款跟進等階段進行有效的介入。

Q3蛋殼財經(jīng)：不同行業(yè)的垂直場景，風控邏輯是否有共性？

鄧玉良：與C端服務一味地追求標準化、以追求用戶適配最大化的目標不同，to B服務更加強調(diào)“定制化”。

傳統(tǒng)單純的金融服務外包商更像是一個標準化的齒輪，如果強行將齒輪放置在一個鏈條上，帶動的效果可能是很差的。這就需要根據(jù)各個垂直場景的用戶特性進行產(chǎn)品適配，“定制化”打造產(chǎn)品，最大限度的貼合場景端用戶需求。

當然，定制化不是每一個項目都從頭做起，比如風控能力肯定是有經(jīng)過不斷優(yōu)化迭代、反復打磨的基礎模型，但如何針對客戶的特殊需求快速地實現(xiàn)落地，這個就非?？简灝a(chǎn)品設計能力了。

對不同的垂直場景來說，用戶特性、合作需求、采購周期、資金需求量等條件不盡相同，產(chǎn)品也要進行相應調(diào)整。但底層的風控邏輯是基本一致的。

Q4蛋殼財經(jīng)：百凌金科跟合作場景方的風控合作機制是怎樣構(gòu)建的？后續(xù)如何迭代？

鄧玉良：百凌金科跟合作場景方的風控合作，主要是在貸前和貸后兩個階段介入。

從貸前層面看：前面講過，我們會使用合作方提供的用戶成長軌跡、經(jīng)營規(guī)模、資金回流概況等基本數(shù)據(jù)，結(jié)合外部三方數(shù)據(jù)，去構(gòu)建用戶的各種能力模型，如消費能力、用戶成長度、信用能力、欺詐系數(shù)等模型，通過這些能力模型，把符合模型要求的用戶注入用戶池。

根據(jù)合作場景業(yè)務的發(fā)展變化，持續(xù)挖掘業(yè)務的知識能力，把這些能力轉(zhuǎn)化成用戶刻畫能力的變量;同時，隨著金融業(yè)務的開展，根據(jù)樣本的不斷變化，持續(xù)優(yōu)化大數(shù)據(jù)模型。

貸后層面看：百凌金科會跟合作平臺啟用內(nèi)部信息共享機制，雙方保持高效的響應速度，對不同用戶采取貸后差異化管理，保證雙方貸后管理工作穩(wěn)健推進。

Q5蛋殼財經(jīng)：百凌金科的風控優(yōu)勢體現(xiàn)在哪些方面？

鄧玉良：目前，百凌金科擁有三個核心能力：知識體系能力、數(shù)據(jù)體系能力、決策體系能力，整個業(yè)務閉環(huán)都在持續(xù)優(yōu)化這三個能力。集合這三項能力，形成柔性智能決策系統(tǒng)。

柔性智能決策系統(tǒng)就是基于復雜業(yè)務的深度學習系統(tǒng)的最佳實踐解決方案，因為復雜業(yè)務系統(tǒng)的知識體系太龐大了，傳統(tǒng)深度學習算法，在沒有人工參與下，是不可能構(gòu)建這樣龐大的知識能力和數(shù)據(jù)能力的。我認為，柔性智能決策未來會成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)構(gòu)建的核心能力。

在具體業(yè)務實踐層面，我們會利用復雜網(wǎng)絡、智能風控等技術對已經(jīng)進入我們用戶池的用戶進行預授信，當該用戶發(fā)起申請時，就能很快做出判斷，及時響應用戶需求。

Q6蛋殼財經(jīng)：說到賦能產(chǎn)業(yè)，賦予的能力涵蓋哪些方面？

鄧玉良：我們所做的，其實就是打造”端到端”的服務能力，根據(jù)垂直場景中的不同需求情況，提供相應地產(chǎn)品和服務，幫助B端客戶補足或加強整個鏈條上的任一薄弱環(huán)節(jié)。

籠統(tǒng)來說，通過自有柔性數(shù)據(jù)決策平臺，百凌金科將各類業(yè)務的大數(shù)據(jù)決策能力抽象提取，形成智能化的決策能力，提升中小企業(yè)的業(yè)務決策水平。

Q7蛋殼財經(jīng)：未來，百凌金科的大數(shù)據(jù)風控還將如何發(fā)展？

鄧玉良：從整體的公司發(fā)展方向來看，我們主要的著力點，就是把積累的一些成熟的經(jīng)驗和理念以及產(chǎn)品，抽象成更系統(tǒng)的、更便于使用的一些細節(jié)化的產(chǎn)品。

技術層面上，不斷通過社交關系圖譜模型、自然語言處理、機器學習等AI建模技術替代傳統(tǒng)方法，實現(xiàn)全自動化的風控模型迭代，為風險管理決策提供重要參考。

伴隨著底層數(shù)據(jù)的不斷積累，運用大數(shù)據(jù)對用戶進行精確畫像，建立大數(shù)據(jù)全生命周期解決方案。

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