360金融常富洋：更高维度的数据构筑智能风控

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在传统的消费金融模式中，风险控制总是更多地依赖于央行的信用记录。因此，对于一些没有被传统金融机构服务覆盖或在央行没有信用记录的客户来说，风险很大。面对这种约束，360金融(nasdaq:qfin)数据智能部主管常富阳最近在接受《中国商报》采访时表示，智能风险控制可以用更广、更高维度的数据构建，可以有效缓解这种风险。

图片:360财经常富阳接受《中国商报》采访

引入大数据是为了在智能风险控制的第一个维度中形成白名单库

事实上，对于金融机构来说，智能风险控制并不改变底层的业务逻辑，但由于大数据的引入，它可以获得更多的维度外部数据，如客户行为、电子商务消费、运营商数据、地理位置、购物习惯等。与传统财务数据相比，虽然这些数据在本质上不一定与客户违约相关，但增加了更多的风险因素和变量，可以从更多的层面刻画客户风险视角，提高风险定价和违约计算的效果。

关于具体操作，常富阳在接受采访时表示，“360财经将在保护隐私的前提下，对手机上安装的应用列表、操作系统版本和pc软件包制定一个安全可信的白名单策略。风力控制系统有一个强大的认证中心来判断用户的软件是否可信。如果用户手机上安装的所有软件都是可靠的，那么我们认为用户不是欺诈用户。为了比较和筛选用户欺诈特征，将专门调查一些特定的软件。”

常富阳表示，这样一来，360金融的数据将首先形成一个功能强大的白名单数据库，这样当用户第一次进入时，平台就会知道用户是正常人还是有欺诈倾向的人，这是360金融智能风险控制的第一个维度。

依靠人工智能等新兴技术，构建基于高维数据的智能风力控制

除了形成一个强大的白名单数据库，360金融的智能风险控制是基于更广泛和更高维度的数据。“此外，我们所做的更多的维度实际上超出了传统的维度，也就是说，人们无法解释它们。此外，还有一些在计算机上实现人工智能的特殊技术，如成分分析和降维。因为搜索行为是大量的，哪些行为是有效的，哪些关键词是有效的，如果通过手工方式提取，这是一件非常低效的事情，需要一个庞大的操作和维护团队。但是，如果我们把它缩小到计算机可读但人们不可读的范围，它也可能成为一个行为标签。”常富阳接着说道。

对于大数据智能风险控制的应用探索，中国银行业协会系统部主任赵成刚认为，在传统的信用审计方法中，消费场景和金融场景是分开的，消费者将自己的信息带到银行，通过央行的信用信息了解自己的信用。但是现在，随着新技术的变化，最大的变化是这种信息不对称将逐渐被打破。有了场景和网络，人们可以实时了解信息。“一方面，它是针对个人的理解，消费者的个人行为，他的个人属性，消费属性和金融属性。第二是对这个群体的理解。我们可以看到，社会化是不同群体对其消费观念、消费能力以及不同群体间消费的影响。从这些角度，我们看到越来越多的信息对称。”可以说，随着新技术的兴起，它为消费金融的风险控制提供了一个新概念。

近年来，360 Finance还依赖大数据、人工智能和云计算等新兴技术，构建更高维度的数据并将其应用于风险控制。依托扎根于安全领域的360，360金融，掌握了行业内大量的欺诈数据，自主开发的argus智能风险控制引擎应用人工智能技术建立了系统的、动态的风险管理，实现了反欺诈和信用评估的双重功能。同时，360金融独立开发了宇宙立方体定价引擎、云银行系统等。从而构建了一个基于人工智能的全过程风险控制系统，可以自动实现反欺诈和信用评估。

基于更广、更高纬度数据的智能风险控制也在一定程度上保持了360金融平台的低逾期率和低欺诈率，从而有效提高了运营效率。数据显示，截至2018年9月30日，360笔金融贷款m3+的逾期率为0.6%，其中欺诈损失率仅为0.2%。

根据清华大学发布的《2018年中国消费信贷市场研究》，消费金融规模已从2010年1月的6798亿元攀升至2018年10月的8.45万亿元，国内贷款比重从1.7%上升至6.3%。2018年，消费金融增速达到30%。面对非常广阔的市场轨道，如果金融技术平台能够充分利用高维数据，构建更加完善的风险控制体系，就能够更好地赋予金融合作伙伴权能，共同利用科技的力量，推动消费金融行业向快车道发展。