同盾蒋韬的智能风控方法论：场景、数据、算法和人才缺一不可

7月15日至16日，由中国人民大学主办，中国人民大学财政金融学院、中国人民大学中国财政金融政策研究中心协办，中国人民大学国际货币研究所（IMI）承办的“2017国际货币论坛”在人民大学隆重举行。

与往届的国际货币论坛主要关注人民币国际化等国际金融问题不同，本届峰会主题更为丰富，除了传统话题外，还将探讨绿色金融、金融科技等这些最新领域、最新热点。

15日，此届论坛将举行“一带一路与跨境金融合作研讨会暨跨境金融50人成立仪式”，16日下午将举行由中国社科院金融研究所所长助理、“中国金融科技50人论坛（CFT50）”首席经济学家杨涛主持的“金融科技驱动下的金融交易：创新与安全”论坛（下称创新与安全论坛）等引入注目的峰会活动。

同盾科技作为中国“一带一路” 国际产能合作专业服务联盟成员，而公司创始人、董事长蒋韬先生同时兼任“中国金融科技50人论坛（CFT50）”理事委员会常务理事，受邀深度参与本次产业盛会。

2016年是金融科技元年，金融科技的快速发展与创新，已经成为国内外金融领域的关注重点，也给现有金融体系带来机遇与风险。基于技术进步的金融科技创新模式，也不断在改变着传统金融交易模式，使得金融交易模式运行更高效、更安全以及成本更低。

16日下午，创新与安全论坛活动现场，在和包括杨涛先生，厦门国际金融技术有限公司董事长、中国进出口银行原副行长曹彤先生,全国人大财经委委员、中国互联网金融协会区块链工作组组长、中国银行前行长李礼辉先生，农信银资金清算中心党委书记、原中国人民银行科技司司长王永红先生，江苏苏宁银行股份公司董事长黄金老先生，德勤亚太区投资管理行业主管合伙人、德勤中国区块链发起人秦谊先生等诸多金融科技的业界领袖交流研讨中，蒋韬根据同盾在金融科技领域的实践发表了对人工智能在风控领域应用的相关看法。

  人工智能，场景、数据、

算法、人才缺一不可

我们觉得人工智能有三个要素。

第一是场景，同盾现在给包括为汽车金融、信用卡中心、银行零售部门、电商支付等在提供风险分析服务的能力，他们的场景不一，提出的需求也不一样。比如，一手汽车销售风控的模型和二手车风控模型差别很大，需要非常多专家型的经验。这也涉及到人才的问题，这样的人不好找，需要真正懂业务、懂场景的行业专家，做信用卡业务风控专家去解决消费金融的风控和汽车金融风控的问题是需要学习的路径和时间的，不是立刻可以搞好的。

第二是算法。就是计算能力、算法和挖掘能力，算法最终有两个核心因素。其一还是人才，风控是同盾的细分专业领域，智能风控领域的竞争很大一部分在于对风控人才的争夺。其二看计算能力。计算能力体现在几点，第一点是框架。最早期的谷歌做深度学习框架计算能力很强，现在在美国最近又出了几个新型的创业公司，号称计算能力要高于之前的20倍，确实性能已经优化了。第二点，真正的计算能力体现在底层包括硬件。比如芯片，国内已经有团队在研究人工智能技术和人工智能算法集成到芯片中去。软件集成的过程变成硬件集成，这意味着十倍、千倍的增长，这会颠覆部分行业，是真正颠覆风控、颠覆传统银行和金融科技行业的黑科技。

第三则是数据。数据总体来说分两类，第一类是互联网或者是网上的行为数据，第二类叫传统金融信息数据，或者是信用数据。传统的征信是基于传统金融信用信息做风险的分析和评估。而现在也有很多公司在利用互联网上比如浏览路径、网络点击次数、借贷的时间，晚上借还是白天借等这样的特征和因素分析个人信用行为。在美国也有相应的公司，比如美国有几家专门利用互联网信息做欺诈分析的公司，每家公司有自己的特长和能力。

  智能风控，提高效率、

降低风险是最主要作用

谈到智能风控对金融的影响，我们觉得本质上有两块影响。

第一提高效率。现在国家的零售业和银行、消费金融业务快速崛起，对于机器自动化的决策、自动化的分析要求越来越高。随之而来决策引擎技术、复杂网络、实时计算、模型的自动化训练等相应的技术和创业型公司会快速的发展，一起快速发展。

第二是降低风险。通过技术手段可以降低风险，包括欺诈风险也包括信用类的风险。

金融创新的信息安全基础

信息需要共享，打破数据孤岛才能带来作用。有一个议题是关于安全的，我们觉得信息共享其实不是造成信息泄漏最主要的原因。

以我们研究证明，信息泄漏最主要的两个原因是，第一是在于中国缺乏真正的专业化公司去防范这些信息泄漏。要鼓励市场化的运作、鼓励市场化公司的创新，中国本身的金融机构对于外部的或者三方专业公司的能力和认可程度和尊重程度也需要提升。在美国很多金融机构是愿意为一个好的第三方服务公司付大量的钱买优质服务，在中国则不大可能；第二个根源是操作性、道德性风险的问题。道德性风险是中国信息泄漏最主要的原因，中国80%信息泄漏是内部人员造成的，只有20%的信息泄漏是由于外部黑客攻击造成的。加强内控、加强道德风险、加强操作流程，这是各个金融机构最主要防范信息主要的原因。

  创新如风控模型，

需市场化机构去探索

我们理解监管和安全的关系更像是策略问题。创新更像模型，最终解决风控问题需要把规则和模型综合去使用，解决客户问题，保证最少的误杀。规则如果有效，风控就会有效，但是往往会导致误杀和漏杀，模型恰恰可以弥补。模型是市场化行为，国家有政策但是模型更像是市场化公司做出微调，让整个的效果变得越来越好，做模型的事情让市场化的机构去做也许会更合适一些，这就是我们的理解。

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