一些金融科技公司一強調純線上化運營，銀行就發(fā)笑。大數(shù)據(jù)、人工智能為什么在一定情況下不能完全取代人工面審，局限在哪？人臉識別不夠精準、數(shù)據(jù)風控模型缺乏預見性、無法識別偽造數(shù)據(jù)可能都是缺陷。 數(shù)據(jù)崇拜時代閉口不提人工？ 很多金融科技公司在外宣傳
一些金融科技公司一強調“純線上化”運營，銀行就發(fā)笑。大數(shù)據(jù)、人工智能為什么在一定情況下不能完全取代人工面審，局限在哪？人臉識別不夠**、數(shù)據(jù)風控模型缺乏預見性、無法識別偽造數(shù)據(jù)可能都是缺陷。
數(shù)據(jù)崇拜時代閉口不提人工？
“很多金融科技公司在外宣傳純數(shù)據(jù)驅動就可以完成整個信審流程，事實上也是這么做的，專做小額貸款，高利率覆蓋高風險。但KYC（了解你的客戶）其實是需要數(shù)據(jù)驅動輔之以人工的，我們心知肚明，但也不宣傳這個理念，因為說多了反而會顯得‘不夠科技’。”一家華北地區(qū)金融科技公司人士如此感嘆，“這是個數(shù)據(jù)崇拜的時代。”
不可否認的是，如果借款金額僅為幾千上萬的情況下，從BATJ等互聯(lián)網巨頭開始，互聯(lián)網金融公司陸續(xù)搭建一套風控系統(tǒng)，確定幾百上千個數(shù)據(jù)維度，將各方面獲取的用戶數(shù)據(jù)直接在模型中“跑一跑”，甚至能做到一小時放款。銀行方面，先是互聯(lián)網銀行“嘗鮮”，隨后國有大行、股份行、城商行、農商行也陸續(xù)關注用戶的大數(shù)據(jù)，來降低貸款損失率，據(jù)部分銀行講，的確有奇效。
一家股份制銀行個貸部門負責人向
石家莊網站建設透露，在應用大數(shù)據(jù)風控之前，2016年該行因為欺詐的信貸損失是2000萬元，2017年急劇減少到200萬，今年又進行了算法升級優(yōu)化，今年到10月產生此類信貸損失僅為100萬。
但在金額稍大的借款上，很多銀行和貸款公司也不能完全依賴數(shù)據(jù)模型。一位華南地區(qū)互聯(lián)網金融公司信貸員就對記者表示，之所以該公司沒有隨大流完全砍掉門店，改成純線上化運營，是因為該公司著眼的還是小微企業(yè)主5萬-20萬元的貸款，人工面審更安心。
這位信貸員舉出兩個案例可以證明大數(shù)據(jù)、人工智能的局限。一是線上審核通過的情況下，下午來門店做面審的是名義上的借款人的孿生弟弟，信貸員通過聊天觀察細微的表情變化，*終孿生弟弟露出破綻：因自己貸款過多上了很多互金公司的黑名單，因此冒用哥哥的身份來試試能不能借到錢。另外一個案例是一個企業(yè)員工在面審員對其借款需求的多次盤問中，透露是因為老板資不抵債，銀行借不到錢，指使員工四處向互聯(lián)網金融公司借錢還債。這種非自主意愿借款行為，AI當然是識別不出的。
大數(shù)據(jù)缺陷何在
其實監(jiān)管部門早就識破了大數(shù)據(jù)、人工智能在信貸領域的局限，在2017年12月互聯(lián)網金融風險專項整治工作領導小組辦公室下發(fā)的《關于規(guī)范整頓“現(xiàn)金貸“業(yè)務的通知》中，有一句話并不顯眼——“謹慎使用數(shù)據(jù)驅動的風控模型”，這句話的上下文是“各類機構應當遵守‘了解你的客戶’（KYC）原則，充分保護金融消費者權益，不得以任何方式誘使借款人過度舉債，陷入債務陷阱。”
人人貸母公司友信金服CTO藍晏翔表示，純數(shù)據(jù)驅動的模式存在三個缺陷。
首先是風險在時間上的滯后性導致大數(shù)據(jù)失效。利用大數(shù)據(jù)衡量的是個人在貸前的風險，但貸款周期是之后的三個月、半年、一年甚至三五年，大數(shù)據(jù)沒法預見到借款人未來的生活環(huán)境和現(xiàn)金流情況，因此也無法預測借款人未來的還款能力。
其次，風險具有外部性，而純數(shù)據(jù)驅動判斷的只是個體的還款意愿，只見樹葉不見森林。金融風險在各個相關行業(yè)之間傳導，而大數(shù)據(jù)風控對廣泛復雜的社會經濟活動的數(shù)據(jù)采集和建模還處在初期階段，數(shù)據(jù)遠遠不夠，無法識別其他行業(yè)風險是如何傳染給借款人的。
**，大數(shù)據(jù)經常能證明相關性，比如某個渠道的客戶質量較高，風險較低，但無法解釋原因。此時如果不通過人工調研舉證，很可能就遇上欺詐風險。比如有些非知名的培訓機構資產質量數(shù)據(jù)非常好，如果僅憑大數(shù)據(jù)風控，應該會在下一個借款周期加大授信額度，但是調查后才發(fā)現(xiàn)在這個渠道對用戶做了包裝美化，美好的信貸數(shù)據(jù)背后是風險的暗流涌動。
對于大部分非互聯(lián)網基因的銀行來說，人工面審和大數(shù)據(jù)本來就是結合的，但他們憂慮的是大數(shù)據(jù)會不會搶走員工的飯碗，影響內部穩(wěn)定。一位剛剛從澳大利亞調研回國的銀行人士對21世紀經濟報道記者感慨道，澳大利亞部分銀行已經激進到取消柜臺，大舉改造數(shù)字化網點，5萬個員工直接裁員了6500人，又新招聘了2000人。其中，裁員裁的是運營崗，招人招的是IT崗。
“我們國內的銀行是不能這么激進的，必須要考慮到人的問題。”上述銀行人士稱。但他也坦言，“其實我們銀行這兩年也減少了上千人，一部分舊有的崗位離職或退休后不再新招，自然淘汰，另外把部分員工轉成前臺營銷崗，投入回報比是提升的。”
數(shù)據(jù)風控模型如何搭建方面，上述銀行人士表示，主要以硅谷金融科技為底層，銀行自己搭建數(shù)據(jù)庫和模型，開發(fā)工作量很大。而國內的金融科技公司輸出的產品他們銀行很少用到，至多是科大訊飛一類的語音識別工具和互聯(lián)網巨頭的導流渠道。
“全世界**的金融科技底層技術的創(chuàng)新還是在硅谷，說中國金融科技領銜全球，我覺得是誤解 。”該銀行人士表示。
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