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百度副总裁黄爽:直击改革痛点 开启智能金融

2018-01-22 06:36

    本报记者 刘琪

    在1月19日,由《证券日报》社主办、中国人民大学重阳金融研究院合办,以“中国新时代、价值新坐标”为主题的第一届新时代资本论坛上,百度副总裁黄爽就目前互联网金融行业所面临的痛点展开演讲。

    在2016年6月份加盟百度金融前,黄爽是陆金所执委,是其开放式产品平台的重要架构设计参与及实施者,对陆金所开放式产品平台的设计和实施具有重要贡献。而更早之前,她历经美国第一资本公司、渣打银行等多家世界知名金融机构,拥有丰富的金融从业经验。

    在传统金融机构工作10多年后,又进入互联网金融领域的,对于目前行业所面临的痛点,黄爽有着深刻的认识。她谈道,整个经济结构的调整可能是过去几年的主基调,在这个过程中,传统经验很难快速判别资产是否优质,传统信息也难以评估资产的收益和风险。尤其是在大消费、大健康等消费升级的概念下,金融同时也受到共振,个人业务在金融整体的占比逐步提高。与此同时,新金融在面临冲击是出现一些乱象,迎来了新的监管。而在金融需求上,许多乱象和金融的真实性有非常大的关系。因此,金融风险的评估和金融本身的评估是同样重要的。

    针对于目前的金融环境,百度金融提出了智能金融的概念。而智能金融主要就立足于获客和风控来破解行业痛点。智能获客主要包括人群画像前置和需求评估前置,大数据风控则主要包括个人风险评估前置、企业风险评估雷达、反欺诈。

    在黄爽看来,人群画像本身对风险的评估比较有限,但对金融产品的设计有着极大的借鉴意义的。目前,百度有着60亿的日搜索请求、14款过亿用户App、10亿移动设备行为,这些数据帮助百度金融形成金融数据标签,在此基础上再对人群画像,包括学历、年龄、职业、资产等,准确率达80%以上。同时,在深度研究人们的搜索数据的时候,会形成一些及时响应的模型和延时响应的模型,可以帮助企业设计更好的金融产品,满足人们的需求。这也已经实际应用到了百度金融的资金端和产业端。

    在信用风险评估方面,百度金融在个人信用风险评估前置上利用独有数据对用户风险进行甄别和分层,根据Pre-A信用评分、反欺诈和信息厚度将用户分为ABCDE五层。这样的处理能有效预测违约风险,A客户群逾期率仅为城商行平均1/10,同时根据百度数据+央行数据,能对违约的捕获率提升13%。对于企业也有同样的应用,企业风险评估雷达能进行多维立体观测,通过行业比较直击企业真相。在反欺诈上,则通过巨型关联网络有效识别黑产和骗贷。

    最后,黄爽认为,随着人工智能、智能金融的发展,未来用户金融需求真实性的判别将高效易行;征信体系日趋完善,共债风险将显著消除;资产质量透明化,资金-资产匹配效率将大幅提升;线下服务快速线上化,运营成本将大幅降低;互联网金融与传统金融将形成相互补位、良性合作关系。她相信,如果是一个共建生态的概念,智能金融也可以走得更远。

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