360數科：打造「樣板型」金融科技，服務全場景全客羣
如果繼續用「結合」或「融合」來描述金融與科技的關係，顯然不足以描述當前金融科技行業急突猛進的發展態勢。如何在實現金融與科技、機構與個人之間的「快速溝通」，是金融科技企業面對的必答題。11月5日，在「智能、普惠、鏈接——360數科技術開放日」上海場中，360數科首席科學家張家興博士、360數科大數據風控研究院院長沈贇博士，就這一問題展開了分享。
隨着金融科技企業蓬勃發展帶來的業務壓力，傳統金融機構勢必面臨科技的「顛覆式」衝擊。成本高、獲取及分析數據能力有限，是當前市場環境下，制約金融機構數字化發展的最主要因素。對此，張家興表示：「更前沿的大數據、人工智能等技術的必然發展，讓普惠金融變成了可能。」
普惠金融背後的技術邏輯
近日，央行發佈金融機構貸款投向統計報告顯示，普惠金融領域貸款保持較快增長。第三季度末，普惠金融領域貸款餘額同比增長23.5%。大力發展普惠金融，是我國全面建成小康社會的必由之路。全面塑造數字理念和思維，加快業務流程再造，推動金融服務向數字化和智能化升級，更是普惠金融背後的必然要求。
「當前普惠金融的特點，可以理解爲無科技不金融。」張家興繼續解釋稱，「而做普惠金融的金融科技的底層邏輯，歸根結底分爲兩個層面：一是找到人，二是看準人。」
作爲普惠金融的最基本要求，可得性已成爲衡量金融科技企業能否實現精準匹配的重要衡量指標之一。就目前行業發展現狀來看，金融可以主要採用以下三種線上方式，實現從龐大基數人羣中尋找擁有潛在普惠金融服務需求的用戶的目的。
首先，精準投放。即通過對媒體、信息流、短視頻等平臺的流量進行有效管理和判斷，利用大數據及模型精準定位到有需求的個人；其次，智能運營。即通過對用戶全生命週期的管理，最大化提升金融科技服務效率，一方面實現用戶滿意度的提升，另一方面更好的降低機構的獲客成本；最後，高效觸達。「如果說我們人找的不準，那麼觸達越高效，對用戶造成的干擾越大。不能爲了技術而技術，而要把它變成一個真正有價值的事情，這纔是我們深挖技術的最終目的。」張家興表示。
找到人只是金融科技的一半，另一半是看準人。這個人的風險有多大，可以借給他多少錢，定多高的利息，他是不是騙貸騙保的……針對這些問題，張家興提出三步走解決方案。
第一，基於足量樣本的風控策略，在對人羣標籤進行足夠精細的劃分後，增強系統模型的判斷力；第二，基於足量數據的機器學習，從而實現對用戶最精準的刻畫；第三，基於精準判斷的智能催收。張家興認爲，金融科技永遠的主題是線上化、自動化，「智能化和大數據技術的應用，是解決傳統金融到普惠金融變革的利器。」
跳脫場景做風控的樣板行公司
作爲孵化於國內互聯網安全公司360集團的金融科技公司，分享嘉賓坦言360數科最核心的差異化優勢在於行業領先的技術手段。沈贇博士表示，「360數科的天花板更高，可以跳脫各種場景和生態，爲全客羣提供服務。」同時，沈贇以數個技術案例詳解了公司在反欺詐與信息安全方面的先進之處。
在技術優勢的加持下，張家興將金融科技公司分爲三類：樣板型、巨頭型和小而美的科技型，並表示，「360數科把自己做成了‘全渠道、全客羣、精細化、智能化’的最佳樣板，並把做成樣板過程所產生的經驗，提煉成金融科技能力，輸出給與自己類似的一些金融機構或者其他對金融服務有需求的公司。」
相比起其他兩類金融科技公司，樣板型公司在某些方面有自己獨特的優勢。在流量和數據的加持下，巨頭型公司更多聚焦於平臺化、體系化優勢，通過輸出大板塊的打包內容佔據特有地位，向合作公司提供幫助。但從細節出發，巨頭的經驗，普適性和借鑑性都存在明顯不足。
而對於小而美的科技型公司，張家興表示，「他們本身不是一個樣板，是純粹的AI公司，是做技術服務的。因此，在做具體業務過程中，能做的深入程度相對欠缺，技術上雖然做得很深，但是業務深度上略有不足。」
便捷+安全的雙輪驅動
據介紹，360數科下階段技術突破，將圍繞線上化和數據安全兩個方向開展。
自動化方面，公司將發揮自身在人工智能領域的技術積累，持續加大在對話機器人領域的領先優勢，藉助5G時代東風，陸續開展在多模態機器人，視頻機器人等方向的深入探索。數據顯示，截至目前，360數科語音機器人能夠完成83%的資產清收工作、90%的電話營銷工作、91%的客戶服務工作以及100%的質檢工作。另一方面，公司將繼續優化精準投放環節的技術應用和生態搭建，通過打通不同流量池的屏障，達到降低成本和精準觸達的目的。
數據安全方面，「我們一直以來都在做一些技術上的創新。在隱私數據保護領域，使用神經網絡算法更加靈活，可以把不同類型數據提取出來，在統一架構下去學習，效率上能夠大幅提升。」沈贇表示。
據瞭解，與傳統聯邦學習不同的是，分割式神經網絡技術框架輸出層數據的維度遠小於原始輸入層的維度，即使輸出層的數據沒有加密也無法反推原始輸入層的數據，從而在框架設計上杜絕了數據泄露的問題。由於輸出層數據的維度較小，也可以大幅降低服務器端的計算量與內存使用量，減少網絡傳輸量，降低對帶寬的要求。
未來，在360數科對外輸出風控能力的過程中，隱私計算也將作爲技術輸出的一部分，作爲綜合解決方案從底層解決數據安全問題。360數科將繼續加大對於新技術的研發力量，營造健康與安全的數據生態。