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“經(jīng)過6年的穩(wěn)健發(fā)展與數(shù)據(jù)沉淀，我們已形成完備的一體化金融風(fēng)控解決方案。未來，集團(tuán)還將繼續(xù)以金融科技為驅(qū)動(dòng)力，向科技金融領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者邁進(jìn)。”在PPmoney萬惠集團(tuán)6周年活動(dòng)現(xiàn)場，集團(tuán)首席風(fēng)控官劉鳳玲肯定地說道。

2018年12月12日，PPmoney萬惠集團(tuán)迎來6歲生日。現(xiàn)場，劉鳳玲就集團(tuán)風(fēng)控、技術(shù)運(yùn)營情況作主題為《用大數(shù)據(jù)AI技術(shù)構(gòu)建全球領(lǐng)先的智能風(fēng)控體系》的報(bào)告，講述平臺(tái)如何通過金融技術(shù)賦能普惠金融服務(wù)。

劉風(fēng)玲表示，當(dāng)前，PPmoney萬惠集團(tuán)技術(shù)、風(fēng)控已取得一定成果。接下來，平臺(tái)將進(jìn)一步吸收先進(jìn)金融技術(shù)知識(shí)加以消化及運(yùn)營，放眼全球fintech科技發(fā)展，以“安心穩(wěn)健、風(fēng)險(xiǎn)第一”的理念，做好普惠金融服務(wù)。

劉鳳玲在現(xiàn)場介紹平臺(tái)風(fēng)控體系

技術(shù)和人才，是網(wǎng)貸平臺(tái)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。作為信息中介平臺(tái)，網(wǎng)貸要更好地踐行普惠金融服務(wù)，除了合規(guī)這個(gè)基礎(chǔ)外，風(fēng)控技術(shù)的提升能讓平臺(tái)具備更高的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，人才則是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的要素。

在PPmoney萬惠集團(tuán)6周年活動(dòng)現(xiàn)場，劉鳳玲介紹了集團(tuán)人才隊(duì)伍建設(shè)情況及金融科技建設(shè)成果。

據(jù)介紹，PPmoney萬惠集團(tuán)技術(shù)、風(fēng)控的核心團(tuán)隊(duì)人員均畢業(yè)于海內(nèi)外知名高校，如哈佛大學(xué)、新加坡國立大學(xué)、中山大學(xué)等，擁有多年海外金融行業(yè)從業(yè)背景，曾在花旗銀行、渣打銀行、第一資本銀行等大型金融機(jī)構(gòu)擔(dān)任要職。

劉鳳玲表示，公司現(xiàn)在在北京有一個(gè)人工智能創(chuàng)新中心，里面的人員大多畢業(yè)于國內(nèi)一流高校，現(xiàn)在的主要工作就是基于公司的數(shù)據(jù)平臺(tái)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)，采用AI技術(shù)開發(fā)各類模型。現(xiàn)在已有多個(gè)模型成功運(yùn)用于反欺詐、貸前、貸中、貸后、精準(zhǔn)獲客等各個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，為基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)控系統(tǒng)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

活動(dòng)現(xiàn)場，劉鳳玲列舉了雙向循環(huán)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等AI技術(shù)在平臺(tái)反欺詐及風(fēng)控環(huán)節(jié)的運(yùn)用。

“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種常用的智能風(fēng)控模型，是以神經(jīng)元為基礎(chǔ)單元、模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征的數(shù)學(xué)模型，其關(guān)鍵要素包括學(xué)習(xí)規(guī)則和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。它通過對模型變量的運(yùn)算，進(jìn)行要素的預(yù)測。”劉鳳玲在現(xiàn)場說道，“我們運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN，前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Bi-directional long-short term memory networks，簡稱Bi-LSTM)等深度學(xué)習(xí)的算法，挖掘淘寶京東文本特征，提升平臺(tái)反欺詐和風(fēng)控模型預(yù)測能力。”

據(jù)介紹，在對用戶進(jìn)行貸前信用評估時(shí)，平臺(tái)會(huì)通過用戶授權(quán)，獲取其諸多非金融屬性數(shù)據(jù)，如電商消費(fèi)數(shù)據(jù)、社交平臺(tái)數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)實(shí)際上能夠反映用戶在一定時(shí)間段內(nèi)的消費(fèi)行為及購物偏好。“我們會(huì)將這些數(shù)據(jù)利用起來。通過算法，由CNN抽取用戶購買的每件商品的特征，由Bi-LSTM獲取用戶在一定時(shí)間序列上購買商品的特征，進(jìn)而對‘黑產(chǎn)商品’特征的挖掘，預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)。”劉鳳玲解釋道。

除反欺詐環(huán)節(jié)，劉鳳玲表示，平臺(tái)催收環(huán)節(jié)也已將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型運(yùn)用其中。據(jù)介紹，當(dāng)前由PPmoney萬惠集團(tuán)自主研發(fā)的智能催收系統(tǒng)，就是基于GBDT&RNN(梯度下降樹和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))進(jìn)來運(yùn)作的。

以評分模型C卡為例，其通過以決策樹模型為基礎(chǔ)的采用模型組合技術(shù)，引入集成學(xué)習(xí)方法，增強(qiáng)算法性能的GBDT(梯度下降樹)算法、綜合運(yùn)用NLP(自然語言處理)中的分詞、關(guān)鍵詞提取、Word2Vec技術(shù)和深度學(xué)習(xí)中的雙向LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)算法，實(shí)現(xiàn)催收案件模型化評分、提升了評分的準(zhǔn)確性。

模型化評分、智能分案、語音及短信智能交互等都是智能催收系統(tǒng)當(dāng)前已實(shí)現(xiàn)的功能。在劉鳳玲看來，平臺(tái)這套系統(tǒng)，集合了當(dāng)前金融科技領(lǐng)域最前沿的大數(shù)據(jù)及人工智能等技術(shù)成果。它基于2000+維度與6年平臺(tái)數(shù)據(jù)積累的客戶標(biāo)簽與畫像，以GBDT&RNN等為核心算法，通過FressSwitch框架、VAD、ASR、RASA、TTS等技術(shù)，提升催收效率與質(zhì)量。

活動(dòng)當(dāng)天，劉鳳玲關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹獲得直播間諸多用戶的肯定。而劉鳳玲表示，深度學(xué)習(xí)是集團(tuán)關(guān)注的一個(gè)重點(diǎn)，未來，還將完善系統(tǒng)對全流程深度學(xué)習(xí)能力，使模塊和組件能適合不同層次變化、開發(fā)及需求。

PPmoney萬惠集團(tuán)6周年活動(dòng)現(xiàn)場

提及在金融科技領(lǐng)域的規(guī)劃，劉鳳玲稱，集團(tuán)將繼續(xù)著重技術(shù)研發(fā)和人才隊(duì)伍建設(shè)。一方面有針對性的加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)研發(fā)，擴(kuò)大研發(fā)合作領(lǐng)域，加快及繼續(xù)完善系統(tǒng)更新迭代；另一方面將面向全球持續(xù)招募頂尖金融科技人才。

劉鳳玲表示，PPmoney萬惠集團(tuán)的眼光并未局限在國內(nèi)，瞄準(zhǔn)的是全球最前沿的fintech理論和技術(shù)成果，接下來也希望能進(jìn)一步開發(fā)及完善智能風(fēng)控科技，持續(xù)產(chǎn)出智能風(fēng)控新成果。