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平安普惠程瑞:人工智能有助于解決金融機構自身風險管理的問題

日期:2017.05.15時間:18:23:21

最近,在監管層的多次點名下,近年來風頭正勁的現金貸一時間成為眾矢之的。究其原因,不少現金貸平臺打著“零門檻、手續簡、放款快”的幌子,卻因缺乏嚴密的風控審核機制,多頭貸款、惡意欺詐、高費率等亂象層出不窮。

  然而在歐美發達國家,得益于金融科技創新,風控體系嚴密度顯著提升,現金貸業務實現了穩定發展。因此,對于企業來說,如何通過技術手段提高風控水平,降低運營成本和信貸損失率,以更高效且安全的方式滿足客戶信貸需求才是踐行普惠金融的發展之道。

 “普惠金融具有很強的社會性,所以人工智能率先在這個領域取得了突破。”近日,在“人工智能+普惠金融”2017平安普惠媒體沙龍上,專欄作家、資深傳媒人、趨勢營銷家閆肖鋒表示,基于大數據風控等人工智能技術,普惠金融讓人人享有信貸權變成可能。

 

每個人都可以享受信貸權

  “信貸權即人權”這個概念最先是由諾貝爾和平獎得主、孟加拉鄉村銀行總裁尤努斯教授提出的。每個人生來都有信貸權,然而當大眾在嘗試使用這種權利的時候,卻會遇到各種各樣的問題,或者是因為個人資產憑證缺失而達不到申請門檻,或者是因為流程繁瑣審批時間長而無法滿足短時間內的資金需求。這些都是目前行業普遍存在的痛點。

  目前的個人小額貸款市場存在巨大的供給不均衡,主要還是靠銀行這樣的傳統金融機構給公眾提供貸款。2015年,全國個人貸款市場規模大約是28萬億元左右。這28萬億元當中,只有4%的份額來自于非傳統金融機構或者非銀行機構。從這個數據來看,我國信貸市場并不是缺少資金,相反恰有很大的資金潛力尚未被釋放。

  其次,較之歐美發達國家,目前中國家庭的負債比很低。如果刨除買房按揭貸款,比例落差會更加驚人。借貸行為的低覆蓋率帶來的一個不利現狀就是全民征信數據的不完整。據易觀數據顯示,截至到2016年6月底,央行征信中心覆蓋人群8.8億人,其中有信貸記錄的人群僅3.8億人。這組數據背后折射出這樣一個信貸市場的現實“悖論”:一方面,很多人想貸,但是征信記錄缺失導致其很難貸到;另一方面,越難貸,其征信記錄越難形成。這樣的困境就像一個無解的漩渦橫亙在很多有信貸需求的人群面前。

  再者,因申請貸款而產生的“時間成本”也是讓很多貸款申請人卻步的攔路虎之一。 “程序繁、時效差”,借款人需要提供身份證、戶口本、工資流水、房產證等各種證明材料,從申請、審批到放款往往需要消耗短則數周、長達數月的周期,難以滿足借款人的緊急融資需求。

 信貸權即人權,理應被尊重,并且確保人人都能平等獲得。“每個人都應平等地享有申請貸款的權利。”平安普惠品牌總監程瑞這樣說。

 

人工智能,讓金融普惠化的催化劑

  那么,如何才能改變這種現狀?

  程瑞指出,以大數據技術、機器學習等人工智能技術或許可以給出一個答案。人工智能在貸款行業中,正在起到越來越大的作用,突破了過去需要靠人力、傳統資產證明材料來給借款人做風險評估的局面。

  以大數據技術為例,過去金融機構是通過查詢申請人的房產、社保、銀行流水來評估其有沒有還款能力,利用征信記錄等第三方數據來評估其還錢意愿高低。“大數據”橫空出世后,我們有越來越多的數據應用場景,對兩個維度進行交叉驗證,比如說客戶電商消費數據、在社交場景中的行為數據等,讓金融機構可以對用戶進行更立體的風險畫像,對其信貸行為做出更精準的預判。更重要的是這些數據都是在客戶授權的情況下,從第三方平臺采集,規避了人為造假的風險。

  除了大數據外,人臉識別、微表情、心理測量等技術也被引入來彌補征信數據的缺失,以構建更加嚴密的風控機制。“平安普惠從2015年初就引入人臉識別技術,目前主要線上貸款產品中都使用了這個技術,準確率達到96.85%。”程瑞表示,針對客戶面簽時欺詐風險鑒別的缺失,平安普惠還嘗試引入了全新的微表情技術,通過機器觀察客戶細微的表情變化,有效識別客戶欺詐行為。

   其實,這些技術背后都是人工智能和金融科技的支撐。一方面人工智能有助于解決金融機構自身風險管理的問題,另一方面也可以帶給客戶全新的貸款體驗。

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