专访陈磊：拍拍信与金融数据AI
陈磊：
拍拍信（PPCredit）数据科学副总裁, 上海交通大学EE硕士，曾任职eBay分析经理，Opera Solutions分析总监。作为数据行业老兵，拥有超过十年的数据管理和统计挖掘经验，为电信、零售、金融等行业客户提供端到端数据分析和产品解决方案，在数据+技术驱动业务领域有丰富的积累。
大纲：
普惠金融的发展遇到移动化的浪潮，使得消费信贷迎来了高速攀升期，同时也给风控带来了巨大的挑战，即在额度区间广、借贷频次高、客群下沉情况下，如何实现风险可控、差异化定价、快速审批。幸而大数据和AI技术使得这一切变为可能，拍拍信一直在做这方面的探索，旨在整合数据资源、充分发掘数据潜在价值，帮助金融机构伙伴搭建和优化风控系统，我们将在会上分享相关的实践经验和落地案例。
陈总您好，首先感谢您花费宝贵的时间来参加ArchData峰会，给大家分享拍拍信业务中的AI技术话题，正式会议前，我这里有一些问题想请教您
王公仆：之前在杭州地铁上看到过拍拍贷的广告，能简单介绍下拍拍信公司，目标客户和主营业务吗？
陈磊：拍拍信数据服务（上海）有限公司成立于2016年3月8日，始终秉承着“专注，服务，创新”的态度，以“数据定义未来，信用改变中国”的理念，致力于帮助客户解决数据应用和风险控制问题，并不断优化迭代我们的技术与服务，为客户带来更好体验。目前客户主要分布于金融行业，如互联网金融平台和消费金融持牌机构，主营业务包含但不限于信贷评分、定制化模型、信贷全流程解决方案和系统、反欺诈知识图谱。
王公仆：请您简单介绍下在拍拍信内部，AI技术被用在了哪些产品或业务中，效果如何？
陈磊：目前AI技术主要被用于以下几个方面：
信贷模型：基于深度学习的特征提取，相对于传统的专家经验提高了自动化和可扩展性，同时使得高阶特征的提取成为可能，最终模型性能有大幅提升；
图像识别：身份证信息提取和银行卡识别，帮助客户实现风控流程的自动化；
知识图谱：复杂网络的识别和挖掘，已被应用于欺诈团伙的识别。
王公仆：作为金融行业的信贷公司，请问你们是怎样进行信用建模的呢，原始数据从哪里获取呢？
陈磊：我们目前的定位是有深厚金融业积累的数据服务公司：
拍拍信可以提供客户标准化的信贷评分，也可以根据客户的需求来定制化信贷评分；
整个的模型周期基本包含数据收集, 数据清洗, 特征工程, 模型训练, 模型验证与迭代，模型上线后的自学习也是我们的一大特色；
数据来源主要包含：
a.自有积累数据
b.合作方的授权数据
c.有定制化需求客户提供的脱敏数据
王公仆：在金融信贷领域，风险控制需要做哪些工作呢？
陈磊：风控覆盖用户的整个生命周期贷前/贷中/贷后：
贷前的审核和授信；
贷中的异常监控；
贷后可能的催收。
王公仆：在线上的信贷业务，会遇到哪些信贷方面的挑战和业务机遇？
陈磊：
风险相对于线下增大，线下信贷客户真实性可控；
数据维度更多，但稀疏；
用户体验需求高，进件规模大，对自动化的要求高。
王公仆：在金融特别是风控的数据建模/数据研发方面贵公司是如何利用机器学习和大数据进行创新的呢？
陈磊：
先进算法的应用，如Boosting、Deep Learning；
大数据平台的建设，Spark集群，打通数据流和工作流。
王公仆：在大数据方面，贵公司拥有的数据量级是多大呢，一般是用哪种技术存储和计算的呢？
陈磊：目前数据在百亿级，约100T。用HDFS/Hbase存储，及Hive/Impala/Spark进行计算。
王公仆：在数据可视化方面，贵公司是如何做技术选型的呢？
陈磊：前端以E-chart为主考虑到公司处于创业初期，所以选择开源技术，再加上一部分自主研发。
比如报表系统我们使用Pentaho，多维分析使用Kylin+Saiku，然后自主研发的数据门户网站等。
王公仆：最后请问在数据安全领域，贵公司是如何保障客户数据隐私安全的呢？
陈磊：会从多个层面来保证数据安全，比如系统隔离、数据加密及脱敏。
王公仆：最后感谢您接受采访，谢谢。
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