金融科技幻象
来源: | 作者:PingPlusPlus | 发布时间: 2020-08-21 | 212 次浏览 | 分享到:
对于金融科技当前的热浪,市场应当破除幻象,在兴奋于底层新技术的理论时,更应从务实的应用积累出发,平衡技术突破和有效实践,才可窥见金融科技真实的价值与前景

“金融科技”一词在中国属于老词新用,但新用的历史至多不过10年,它最初的叫法是“互联网金融”,那时学者们争论的是到底是金融互联网还是互联网金融,其本质区别在于前者将互联网当作金融展业的渠道,后者更强调大数据分析。

2013年横空出世的“余额宝”,其精准的客户画像,让货币基金“这棵老树生出了新芽”。只有碾压式的优势,才会有绝对的话语权。至此,大数据是互联网金融的核心不再有争议,这也是业界普遍将2013年定义为互联网金融元年的原因。

互联网金融一度被写进政府工作报告,但随着P2P乱象横生,互联网金融被污名化,金融科技这个词应运而生。随着2018年金融监管政策趋严,互联网金融机构们纷纷脱去“金融”光环,都说自己是科技公司。但万变不离其宗,不管叫什么,互联网金融也好、金融科技也好、科技也好,其实本质是一回事。

作为实践者,笔者认为,对于金融科技当前的热浪,市场应当破除幻象,在兴奋于底层新技术的理论时,更应从务实的应用积累出发,平衡技术突破和有效实践,才可窥见金融科技真实的价值与前景。

勾勒你的画像:行为数据是关键

目前,金融科技在市场上的运用是多元化的,客户标签、客户画像、营销策略、定价、风险准入、贷中监控、贷后催收等都有涉及。

光靠描述很难有实际体会,举几个例子。例如,在客户授权情况下,通过监测IP地址及GPS,客户每天晚上回、早上出的地方可以判断为他的常住地;每晚和他在同一IP、GPS地址下的年纪相仿的异性极有可能是他的配偶;如果还有年龄小于他们20岁-30岁的人,经常在此时间段在同一地址出没,可以判断为他们的子女。

当然如果监测出客户在此时间段有多个地址,有多名异性,这就是风险项了,至少说明客户的道德品质可能存在瑕疵。

同理,白天和客户经常在同一GPS、IP地址下活动的人,极有可能是他的同事,这个地址是他的工作单位。通常情况下地址和人都是相对稳定的,如果地址发生了变化而周围的人没发生变化,说明工作单位没换,但工作单位发生了搬迁;如果地址和周围的人都发生了变化,说明客户工作单位发生了变化。

随着大量国民APP的出现,我们日常生活越来越离不开它们,不管是支付、打车、导航、公交、地铁、外卖、视频、聊天、读书、听歌……我们每天都多次使用着这些APP,这就使得巨头公司大量掌握客户GPS及IP数据变成可能。

这些分析应用在金融上,可以准确地勾勒出客户的家庭地址、家庭成员、工作单位、同事。如果再结合周边房屋交易数据,可以计算出你住所的每平方米单价,结合扫地机器人的运动轨迹可以测算出你的住房面积,也就能推测出你的住房价值。这些分析不管是运用在金融产品定向营销,还是风险准入、贷中预警、贷后催收上,都是非常有效的。

这些还只是基础的,实际的运用比这更为复杂和全面,多种维度数据综合分析可以更为清晰地勾勒出客户画像。

例如,可以根据外卖数据、餐饮点单和支付数据,知晓你的口味、餐饮消费水平并交叉验证你的工作和家庭住址;根据你的酒店、机票数据,知晓你旅行和差旅消费水平,并知晓你对酒店和航空公司的偏好,如果你开了电子发票,还可以交叉验证你的工作单位;根据你的出行、导航数据,可以分析你的日常活动半径,如果你有车,可以推算出你的车什么时候该加油了,你常去的加油站是哪一家;根据你的浏览内容(视频、短视频、新闻),可以知道你的兴趣范围,并推算现阶段你有什么需求……

数据的维度可以多种多样,掌握的行为数据越多,勾勒的客户画像就越精准。这些模型,当下大多数时候用于各种产品圈定目标客户,并进行千人千面的精准触达。当然,也包括金融产品,毕竟风险管理的核心就是了解你的客户。有什么尽调方法能比这更为细致和准确呢?更何况,如果你掌握了数据,几乎没有尽调成本。

应用现状:深度有余,广度不足

尽管金融科技的各种技术在市场上得到了广泛运用,但这些年,我们对核心新技术的突破并不多。数去数来,在金融领域,也就人脸识别运用的范围广泛一些,涵盖了支付、理财、贷款等。

指纹识别在小额支付领域用得比较普遍,但一旦到了理财、贷款这些大额场景,很少有机构将指纹识别作为产品主要的核身或验密手段。

声纹技术在语义识别上已经非常成熟,音译已经商业化,但是出于安全和客户体验的考虑,此项技术在金融领域并未大规模运用。

基于物联网的芯片技术,在养殖溯源领域得到了一定发展,但具体在金融上,也只是辅助手段,算不上关键因素。

卫星遥感影像技术,目前在农村金融领域,少数机构用它识别农户的种植面积和种植情况分析,也算一种辅助风控手段,但作用范围和深度都有限,很有些“杀鸡用牛刀”的味道。

区块链技术这几年如火如荼,但运用场景尚有限,尤其在金融领域,除了个别保险公司用此技术记录保单,其他作用于实际产品的运用难觅踪迹。至于发币,数字货币这个领域还是人行来做比较妥当。

金融科技在中国的发展,更多是运用层面和算法层面的。决策树、朴素贝叶斯分类、支持向量机、逻辑回归、线性回归、随机森林……对于这些算法的研究深度,我们远超国外,尤其在实际运用上,我们实践运用的广度更是领先于世界,这也让我们看到了在金融领域我们弯道超车的机会。


创新战场:与黑产角力

虽然只是运用层面的实践和创新,但并不意味着可以小瞧,它的价值巨大。每一种技术运用的方法、方式乃至算法的创新,都需要大量的样本去分析、去优化。

但也正因为存在大量优化空间,技术的应用场所,“成为道高一尺魔高一丈”的较量主场。

比如,移动互联网在中国已经普及,大量的金融业务都可以通过手机操作完成。方便归方便,但黑色产业链盯上了手机。

最初,黑产通过电脑浏览器模拟手机,可以通过一台电脑模拟出成百上千部手机。为了识别手机,我们发明了设备指纹技术(需要说明的是,由于采用的指标不同,各家机构的设备指纹定义是不一样的,但原理共通),通过关联设备的硬件、系统、网络、状态等信息,进行专有加密算法,赋予其全球唯一的设备标识符,即设备指纹,也就相当于给每部手机发放了一张身份证,下次这部手机不管在哪里碰到,机构都能马上识别。

光有设备指纹还不够,还需要监测手机电量,电量常满或常空的手机,会被判定为黑产。

但黑产在进步,也在用算法模拟手机电量变化。这就逼迫机构对监测进行了升级,除了监测电量,还会监测手机的位置,如果手机长时间在一个地方不动,会被判定为黑产。

黑产不会束手待毙,应对方案是用一台货车,拖着成千上万部手机满城市转圈,模拟运动轨迹。这就需要机构进行精准评估了,需要判断电量波动是否在合理范围内,还需要判断运动轨迹是否正常。

黑产的扰动是有效的,机构的成本上升了,准确率下降了。

技术还需要升级,除了电量和轨迹监测,手机陀螺仪的监测技术运用到了实践中。

我们使用手机时,手机和水平面是有一定角度的,同时人的手不可能那么稳,不管浏览或打字,手机都会有微微的颤动,这些数据,手机陀螺仪会记录下来。黑产掌控成千上万部手机,很难模拟这些行为,这就为机构识别黑产提供了突破口。

除此以外,有数据获取能力的机构还会监测手机装了多少个APP,只装一两个APP或装了几百个APP的手机,会被判定为黑产。

这样的攻防战,在今天的中国,每时每刻都在发生,这些片段对于看客而言是精彩的故事,但对从业者而言,却是血泪长征路。

除去设备的真实性判定,我们还需要判定人的行为。

继续举几个例子。你用手机申请贷款或购买大额理财产品时,你打字的速度不可能是匀速,也不可能超越正常人的手速,都有一个合理值,否则就有可能是系统在模拟。你填写配偶名字时,不应该修修改改,否则就有可能是虚假。

你用手机进行人脸识别时,手机距离你的脸应该最多一臂的距离,哪怕你是刘备,双手过膝,手臂也不可能两米长。如果超过合理的距离,说明有人辅助你申请,这个辅助的人有可能是中介。

在产品申请过程中,手机陀螺仪的方位应该是在同一方向,如果发生180度转移,说明你把手机交给了他人。

拍照时,拍摄的角度男生多数是平视,女生多数是斜上45度。当然,不同的人会有一定偏差,但如果角度是水平180度或负角度,你觉得会不会有问题?

在贷款场景,由于利益巨大,中介也愿意下血本。有些中介会线下把人聚集到一起,一个个指导客户申请贷款。由于是真实的手机、真实的人,又是真实的每个人手动操作,防范是有难度的。

这就需要下苦工了,需要通过历史数据一个一个标注出中介窝点,定向把这些地址列入黑名单,还需要建立GPS地址精细化监测,如果单位时间内,同一个小区域申请量过高,需要定向关闭该区域的申请。同时,在客户拍照时,需要识别客户拍照的背景,如果背景高度相似,也需要拒绝(在技术原理上和人脸识别相似,但技术细节是不一样的)。另外,身份证翻拍识别、手机屏幕多点触控痕迹监测都是技术点。不再赘述。


平衡技术突破与有效实践

金融科技的发展不一定仅仅是尖端技术的突破,大量务实而有效的实践,也是重要的积累。真正珍贵的除了底层技术的突破,还包括你踩过的“坑”、受过的“伤”。没有见过大的不良,几千万上亿坏账出现时,别谈控制风险,人都会乱了方寸。

你积累的一个个经验和教训,会让你在风险塌方时,在众多机构撤退抢路的“修罗战场”握得紧剑、拿得起刀。

真正好的风控:

顺风顺水,跟上大势。

危机来临,你死,我活。

对于金融科技的发展而言,全世界都走在一条没有参照物的全新的路上。中国的实践,虽然是摸着石头过河,吃过亏、负过“伤”、满身“泥泞”,但毕竟先走了一段。无处不在的移动支付、触手可及的在线贷款都是我们的成果,我们需要小心保护。但前路还长,对于漫长的征途而言,我们仅止执黑。

(作者为新网银行副行长;编辑:袁满;本文刊于2020年8月3日出版的《财经》杂志金融科技专刊)