全球頂級的金融科技峰會 — 2018 朗迪中國峰會（LendIt Fintech China）9 月 7 日正式在滬落幕。本屆峰會與會人數逾 2000 人，超過 200 位亞太地區金融機構專家及銀行決策人蒞臨現場。
本期的分享嘉賓是微貸網首席風控官 —— 顧全林，他向我們介紹瞭如何運用新科技，打通車貸風險審核的線上線下屏障，並結合傳統面審 1.0 及大數據風控 2.0 的模式，推出將面審納入量化模型的 3.0 審核模式。感謝顧總與我們分享他在風控實操方面的思考與實踐。
大家上午好！我是微貸網的顧全林，非常高興今天可以在朗迪峰會和大家來進行分享。微貸網是國內最大的汽車抵押貸款平臺，但我們同時也在積極地去拓展其他的領域，其中包括汽車消費分期在內的一些貸款的業務。因此今天我的分享，不僅僅侷限在汽車抵押貸款，希望能夠以一個更廣的視角去看在大數據和人工智能時代，我們在風控方面的一些思考和實踐。
我們簡單來看一下上圖中汽車金融典型的授信流程，我將它分為四個階段。第一個階段是獲客，接著是客戶到了網點以後的一個初步的接觸。接下來是進行一些線下風控的操作，最後提交審批。通常來說，在第二個和第三個環節是在網點完成的。第四個審批的環節，一般是在區域性的或者是總部集中的一個審批中心來完成的。
近年來，非常流行的大數據風控也應用到了汽車金融領域。我們也建立了一個大數據風控的模型，作用於總部集中審批的環節。但是建立了這樣的一個大數據的風控環節，它是否能夠解決汽車金融所常見的，比如線下流程冗長，操作風險、道德風險頻發的這樣一些痛點呢？我想是遠遠不夠的。如果我們僅僅把大數據風控作用於總部的審核環節，而忽略對前面各個環節的把控，我覺得它會形成在風控手段上，線上的模型和線下的人工之間的一個割裂。同時在風控流程上，集中的總部和分散的網點間也存在一個割裂。也就是說我們的網點和總部之間它的這條鴻溝實際上並沒有得到解決。
如何能夠跨越這條鴻溝，真正地能夠打通線上線下，建立一體化的風控體系，這是我們一直以來去積極探索和實踐的。在這裡我給出我們所做的一些初步的解決方案。
我覺得如果要跨越這個鴻溝，首先大數據風控不能僅僅作用於線上，或是作用於最後的審核端，它需要向前面的線下各個環節去進行滲透。
1. 首先，我們需要把額度和定價的決策前置到網點端，前置到和客戶接觸的最開始的環節；
2. 第二點，我們需要打造標準化智能化的一整套系統，去規範線下的各個環節和流程；
3. 第三個，也是非常重要的環節，就是線下應該如何把它的一些風控的元素，融入到大數據風控中。
只有線上和線下進行互補，這樣才是一個真正能夠打通線上，線下的一個風控體系。接下來我將對這三塊內容逐一進行分享。
將額度和定價的決策
前置到網點端
第一，我們看一下怎麼能把額度和定價做一個前置？近年來，很多互金企業發展出一套不看人行徵信的大數據風控的體系。這裡面可能除了支付寶的借唄，微信的微粒貸以外，其他的互聯網金融企業幾乎所有的風控體系在框架上大體都是一致的。這個風控體系的核心，它是需要去用抓爬的手段，獲取用戶授權的一些信息，這裡面基本上所有的互金企業都需要去抓爬客戶的運營商通話記錄。另外包括像公積金、信用卡、社保、支付寶、淘寶等等數據，在不同的企業的風控體系裡，可能需要其中的一種或者幾種來進行支持。這樣的一個大數據風控體系，確實它對於沒有徵信的人群，或者說銀行信貸服務支持不夠的人群，起到了一個很好的信用評價的作用，發揮了很大的社會價值。
但它也是有侷限的，我認為它的侷限性集中體現在兩點。第一點就是我們剛才提到的這個風控體系的核心，是需要用戶提供他的抓爬的信息，這就必然地需要用戶提供個人的某一個帳號和密碼。這件事情對於重視自己隱私，也就是資質比較好的客戶來說，是不適用的。這個就像“薛定諤的貓”，如果我們一定要用一個依賴於抓爬信息的風控體系，去評判一個人風險的高低或是信用的好壞，那麼當這個風控體系能夠準確地輸出它對這個客戶衡量的結果的時候，已經註定了這個客戶是個相對較差的客戶。
第二點，在這樣的風控體系裡面，對於額度和定價是特別依賴於抓爬信息的。比如說一些企業他們是用郵箱或者網銀的抓爬，去獲取信用卡的賬單，獲取信用卡的額度或者交易信息等等。而另外的企業可能依賴公積金帳號的抓爬，去獲取公積金的繳稅信息。通過信用卡或者公積金等等的信息，來決定他的貸款的額度和風險的高低。如果有一天這些抓爬信息不能再使用了呢？我想這樣的風控體系就像釜底抽薪一樣，將面臨著整體坍塌。因此，怎麼樣至少能夠在一定程度上跳脫出對抓爬信息的依賴，而建立一個用戶無感的風險模型，我想這是大數據風控未來發展的一個方向。另外一方面，也必須有一個用戶無感的大數據風控模型，才能夠把額度和定價前置到更早的環節。
經過近一年的實踐，以及不斷地去建模和優化，我們在汽車金融的領域實現了在網點端的一個對客戶的額度，還有定價的一個自動的決策。在人的方面，我們只需要人的三個最基本的要素信息：身份證號、手機號和姓名；在車的方面，我們只需要車輛 VIN 碼。人和車一共四個最基本的信息，經過我們構造的大數據的模型體系分析，可以很好地對這個人的額度和定價做一個自動的決策。
打造標準化，智能化的
風控系統
第二塊我簡要介紹一下如何打造一個標準化，智能化的系統，去賦能線下的各個環節。上圖列出了幾個在線下汽車金融領域涉及到的典型環節。我們需要去開發多個系統來對應一個或者多個具體的環節，使每一個線下環節的操作可以達到標準化。我們投入最大的精力的部分，是攻克一些傳統觀點裡認為難以標準化的環節。通過這些操作，我們才能夠實現一個很好的線上線下協作的效果。
比如上圖在貸後方面，基於多維度數據的行為評論模型，給出自動的風險預警信息和線下的人工風險的排查和介入方面，我們做到了線上決策，線下執行和反饋的一個協作關係，起到了比較好的效果。
審核模式的進化
使得線下面審支持線上大數據
上面我介紹的內容，是怎麼樣用線上量化的方式去賦能，去強化線下的環節。線下的風控又怎麼樣能夠去豐富，去支持大數據風控呢？我想從我們審核模式的一個演變和升級的回顧來談起。
如果我們把視角稍微拉長一些，大概在20年以前，在計算機和網絡還沒有那麼發達的時代，貸款審核其實自古一直以來就是人工審核的。在人工審核的時候，首先需要看一些可標準化的信息，比如徵信報告上的逾期情況，客戶之前獲得了什麼樣的貸款或者信用卡的使用情況，以及客戶的年齡、婚姻狀況、工作情況等信息，都標準化到一張申請上，人工審核員會做出經驗方面的判斷。
另外一方面，面審在傳統的線下人工審核的環節是非常重要的。一個有經驗的審核人員，可以通過跟客戶面談的過程，通過對話的過程，甚至包括判斷這個人的面相，在一定程度上可以識別出一些不良客戶。最近 20 年，從商業銀行在個人信貸領域開始，尤其是信用卡領域開始，大家開始嘗試把可標準化的信息進行量化以後，建立評分卡的模型來進行審核。我想這應該是人類歷史上在審核模式上的一個重要提升。近幾年來的大數據風控，我想其實它在審核模式上仍然是 2.0 的模式，因為它無非利用了更多的維度的數據，或者不再用線性的邏輯迴歸的方法，而是嘗試機器學習的很多方法來做。
這個審核模式未來還有什麼樣的發展空間和方向呢？我想有兩個點是值得大家去思考和探索的。第一就是從模式的 1.0 到 2.0，雖然通過建模的方式把可標準化的信息得到了更強更好的利用，但是面審這個環節，也就是說與客戶直接接觸時候所反映出來的那些信息，它的作用是在弱化，甚至是完全的捨棄掉了。這個對於小額的純線上信用貸款來說，也許沒有太大的關係。但是對於金額較大的貸款來說，這方面信息的損失仍然是比較大的。
第二點我想在中國現在大數據風控用地如火如荼，但是大數據的利用其實是缺乏規範的。我們完全可以預期的是，在未來的一段時間裡，法律會對個人隱私，對大數據應用會有愈加規範的趨勢。未來幾年，我們在風控中能夠接觸和利用的大數據的信息，我想不會越來越多，可能反而會相對減少。在這樣一個大的趨勢下，未來的方向在哪裡呢？我想應該是需要我們重拾與客戶直接接觸的價值，也就是我們需要把面審這些線下的環節通過和客戶直接接觸反映出來的信息，形成一個新的數據維度，納入到這個審核模型。這就是我說的審核模式的 3.0。這個 3.0 我想它是對 1.0 傳統模式的迴歸，只是它用新的技術去重新組織和利用這樣的信息，這應該也是符合事物螺旋式上升的發展規律的。
微貸網視頻審核系統截圖
微貸網與兩家業內領先的人工智能公司，一起聯合開發了一個智能視頻審核系統。這個系統在功能上有三個層面：
1. 第一個層面它綜合地利用了自然語言對話，語音識別和語音合成，來把線下面審中一些標準化的信息核對的問題，用機器對人工進行了替代；
2. 第二個層次，在這個對話的背後，我們通過很多第三方數據的接口，以及知識庫的構造，讓機器能夠問出那些非常有經驗的信審人員才能問出的問題；
3. 更深層次的，在這段視頻完成以後，這段錄像我們會進行圖象的識別和聲音的識別，把整一段視頻中這個客戶所表現出來的一些特徵進行量化後，作為一個數據維度，放入我們整個大數據風控的體系。
目前這個系統已經在微貸網的內部正式上線，並且應用於所有的貸款業務。我們希望在正式應用以後，與我們的合作伙伴一起，用 3 個月時間進一步的完善，打磨這個產品，並且在今年年底的時候能夠推出，向市場公開地進行更廣泛的應用。我們也希望所有有興趣，可能是面向未來審核產品的朋友們，來和我們聯繫，共同來把這個產品打磨地更好。
這些就是我今天想和大家分享的主要的內容，它其實不僅僅適用於汽車金融，應該適用於所有偏金額較大，線下流程不可缺少的個人授信業務。如何利用新科技、新技術的手段來打造一個真正能夠打通線上線下的一個風控的體系，對於包括汽車金融在內的所有偏線下的授信業務，我想這是未來發展的一個新的路徑。謝謝大家！
關於朗迪
朗迪是著名的全球金融科技行業智庫，由鮑博思 (Bo Brustkern)，彼得·倫頓(Peter Renton) 和傑森·瓊斯 (Jason Jones) 於 2013 年在紐約創立。 朗迪目前已覆蓋全球 15,000+ 金融科技決策領導，共同探索國際金融發展新科技、新趨勢，提升金融機構服務效率，降低風險，助力普惠金融。
朗迪目前已經發展成為全球最大的金融科技領域盛會，每年會舉辦包括朗迪美國峰會，朗迪中國峰會和朗迪歐洲峰會等三個年度性會議，以及數十種線上線下的行業活動。朗迪還擁有並經營處於世界領先地位的行業教育組織——朗迪研究院(Lend Academy)。
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