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大數據風控平臺冰鑒集團獲1.55億元投資,游族網絡領投

2018-04-08 09:48 來源:36氪
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  近日,基于人工智能的大數據風控平臺冰鑒集團宣布完成1.55億元的preB輪融資。本輪融資由游族網絡領投,永睿投資跟投,原有投資機構跟投。至此,冰鑒集團在不到三年的時間里,所獲融資總額超過3.15億元人民幣。

  冰鑒集團是一家基于大數據技術的信用評估服務商,從小微企業信用評估開始切入,如今的產品覆蓋個人和企業信用評估。冰鑒集團創始人顧凌云告訴36氪,本輪融資將主要用于人才引入、市場推廣、研發投入,以及產業上下游的并購投資。同時,以企業征信起家的冰鑒集團表示,本輪融資后將繼續打磨出更好的企業征信產品。

  網貸行業逐漸成熟,風控能力成盈利關鍵

  去年年末,現金貸相關政策出臺;今年,網貸平臺正臨年中的備案大限,隨著監管文件頻頻出臺,對各類金融及相關機構的合規性提出了更高的要求。原來,當監管規定未出臺時,不少現金貸平臺幾乎是沒有風控,只需要簡單地用高利率來覆蓋壞賬。

  然而一旦對利率有了嚴格規定,就必須嚴格篩選用戶,并對用戶做精準的風險定價。這可能意味著,原來被某些現金貸平臺忽略的風控工作,未來將成為金融行業的重點之一。

  顧凌云將中國的網貸市場及其風控發展分成三個階段:

  第一階段是2014年之前,移動互聯網發展逐步成熟,基于移動端的網絡借貸興起,為了滿足借貸需求,各種借貸機構層出不窮,銀行也開始加大關注消費貸。此時監管沒有跟上,行業內部競爭不充分,借貸需求未被完全滿足。

  第二階段是2014-2017年,隨著監管層逐步加強監管,資金托管等要求出臺,跑馬圈地和野蠻生長已行不通,大家開始轉向內生增長和尋找獨特數據源。此時行業內對個人隱私的侵犯成災,業內都希望通過原生的數據優勢打擊競爭對手。直到2017年6月起《個人信息保護法》正式實施,這個階段終結。

  第三階段則是2017年之后,行業內數據的差異逐漸抹平。最后,隨著數據交易的市場化和規范化,“某個數據要不就是大家都有,要不大家都沒有,所以只能靠科技。”他認為經過行業洗牌和監管規范之后,目前行業已進入深水期,在數據源和價格趨同的情況下,算法和模型等技術因素成為差異化競爭的關鍵。

  此外,現金貸新規出來之后,顧凌云認為,這本身對于大數據風控行業來說是利好,對重視風控與合規的團隊更是利好。

  顧凌云表示,冰鑒集團從一開始始終堅持獨立第三方原則,不售賣數據也不發放貸款。這樣的策略在初期跑馬圈地時有些許吃虧,但在后期行業成熟、監管規范之后,集團的技術優勢會顯現出來。他表示,從2017年6月開始,冰鑒的業務量就開始快速上升。

  同樣,在信貸行業,真正靜得下心來做消費金融的公司,如今開始慢慢發力,原來高利率的現金貸被禁止。利率上限被劃定,平臺無法簡單通過提高利率,只能依靠更精準地定價,于是現金貸新規喚醒了第二波對技術的渴求。

  技術與模型場景化,體現風控的差異化競爭

  在這樣的背景下,未來風控的差異化競爭體現在哪里?顧凌云認為對算法本身的理解,對算法本身的工程化,以及對具體業務場景和算法工程化的結合。

  他認為,現金貸的未來將是趨向線上、大額、低息、長期,才能從業務邏輯保證盈利;消費金融則將進入跟美國相似的階段,業務邏輯場景化、垂直化。因此,風控需要結合具體業務場景、具體人群往深做,便能形成專業化壁壘。

  目前,冰鑒集團形成了兩種產品線,分別是標準化產品和定制化產品。

  標準化產品包括火眸、慧眼、探真、輔正等消費貸解決方案。該種標準化產品以API形式輸出,客戶提供用戶的三要素(姓名、手機號、身份證號),冰鑒即可通過人工智能算法,返回對用戶的評價。目前在精準營銷和反欺詐領域都有應用。

  定制化產品則是對銀行等金融機構做體系化輸出。冰鑒與金融機構合作,根據各家不同的風控要求,聯合制定風控維度、建模,搭建IT系統產品。

  顧凌云透露,目前冰鑒擁有200-300家付費客戶,均是通過模型合作。其中付費客戶包括銀聯、臺州銀行、南京銀行、蘇寧銀行、馬上消費金融、中銀消費金融、網易小貸、富登小貸、眾安保險、挖財等。

  今年年初,冰鑒通過競標拿下成都農商行的項目,后者資產規模在全國農商行中位列前四。

  在具體獨有技術優勢上,顧凌云介紹了冰鑒業務場景中的幾項功能。

  首先是輿情系統。其通過對社交媒體、網絡新聞、網頁關鍵詞進行爬取后,利用人工智能算法進行聚合后判斷輿情態度,生成相應的冰鑒輿情得分,從而對小微企業進行實時輿情監控。

  繼而是其超級報表修復功能。顧凌云解釋,在風控行業有句話叫“垃圾進垃圾出”,指的是一旦原始數據本身有假或質量低下,輸出結果也將毫無意義。冰鑒系統通過與IPC技術相結合,通過現場訪談、交叉驗證等方式,篩選數據質量,保證數據的可用性。

  又如,冰鑒將知識圖譜和圖數據庫技術,運用于企業借款擔保關系網絡中,獲取各企業間隱藏的錯綜復雜的關系網,提前作出風險預警。


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責任編輯:wangjunhui
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