百度副總裁黃爽：直擊改革痛點 開啟智能金融

    黃爽：我在傳統(tǒng)金融工作了10多年，大概是三年多以前去了陸金所，一年多以前去了百度，我想結(jié)合自己傳統(tǒng)金融的一些工作經(jīng)驗，特別是在百度這樣一個工作實踐，今天可能時間有限，15分鐘的時間，所以很難給大家做一個完整的體系性的介紹。更多的可能是我們在工作中摸索的一些實例，來講講在今天我們這個新的時代，當(dāng)我們面臨更高質(zhì)量發(fā)展的時候，智能金融能給大家做些什么。

    應(yīng)主辦方的要求，由于是講講痛點，我覺得這個主題還是非常一致的，可能我講市場面多一些。整個經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的調(diào)整可能是過去幾年的一個大基調(diào)，當(dāng)經(jīng)濟的結(jié)構(gòu)在調(diào)整的時候，很多傳統(tǒng)的智慧可能并不能很快告訴你好資產(chǎn)是長什么樣子的，很多傳統(tǒng)的信息也不能夠用于評估這個資產(chǎn)的收益和風(fēng)險。我們也發(fā)現(xiàn)其實在大消費、大健康整個消費升級的概念下，金融也是同時共振的，個人業(yè)務(wù)在金融整體的占比是逐步提高的。新金融這一方面在產(chǎn)生一些沖擊，但是沖擊剛剛來臨的時候，可能也會出現(xiàn)一些初步的亂象，這也就迎來了一些新的監(jiān)管，這些可能都是痛點。

    當(dāng)個人業(yè)務(wù)比重逐漸增加的時候，我們怎么能夠回歸本源，更加有序、健康的把這一塊做起來?，F(xiàn)在看起來，在去發(fā)展這個過程當(dāng)中，也是有就個人業(yè)務(wù)本身產(chǎn)生的痛點的。比如說個人在中國有一個非常有利的現(xiàn)象是中國的移動占有率非常高，中國的客戶可能比世界上任何一個國家的客戶，包括美國的客戶在手機上沉淀的數(shù)據(jù)要更多一些。但是這些數(shù)據(jù)有沒有非常完整和有效的運用到我們的金融布局當(dāng)中。

    另外我想特別講一下金融需求的問題，很多亂象其實和金融的真實性有非常大的關(guān)系。比如金融，你每天都要消費，每天都要注重健康，可是大家不會每天都去買理財產(chǎn)品，也不會每天都去借錢。那就出現(xiàn)一個問題，你可能要抓住這個人需求的時機，讓這個需求的滿足更加有效。另外是你可能對他的定價和他是不是真的需要這個東西還是受你的“蒙蔽”去做了這個東西，做很準(zhǔn)確的評估。很多高利貸是在哄騙客戶的情況下產(chǎn)生的，所以金融風(fēng)險的評估和金融本身的評估是同樣重要的，我想這也是新金融可能會給大家?guī)硪恍┐龠M(jìn)的地方。最終我想做金融的都關(guān)心的就是一個風(fēng)險定價的問題，所以我可能更多的是從這幾個方面去看待我們今天的痛點。

    我們提出了一個智能金融的概念，其實這也是在整個百度對人工智能進(jìn)行一個非常大的投入這么一個大前提下，剛好今天我們Robin的帥照也上了《時代周刊》的封面，好像上一期是習(xí)大大。他主要講的是說，中國在人工智能上的投入和創(chuàng)新已經(jīng)給美國的硅谷造成了一些沖擊，因為剛好我們前一陣子做了中國無人車的技術(shù)在硅谷的演練，所以可能也造成了一定的科技界的影響。

    在這樣一個大背景下，我們怎么能把人工智能應(yīng)用到金融界？所以我們提出了智能金融的這樣一個概念。智能金融我覺得它可能具備兩大系列的特點：第一個特點是它就是在一個數(shù)據(jù)極大的豐富、算法到了一定的水平、算力到了一定水平的時候，以至于這些數(shù)據(jù)可以用在這樣一個金融產(chǎn)品的設(shè)計和金融業(yè)務(wù)的模式里面，這是數(shù)據(jù)、算法、算力的問題；第二個特點，人工智能有很多類別，最先能夠影響到，或者最先能夠商業(yè)化的類別，其實很多時候是對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的一個改造，也是對我們傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)全鏈條的改造，不僅僅影響到我們從資產(chǎn)到資金各個環(huán)節(jié)的。實際上很可能把這些環(huán)節(jié)分割的更細(xì)一些，今天可能我不做全面的闡述，重點講一下獲客和風(fēng)控這兩個方面。

    獲客其實剛才也提到了一個需求的評估，不僅僅是獲客成本的問題，也和我講的畫像前置和金融產(chǎn)品本身的設(shè)計有關(guān)系。另外這樣一個風(fēng)控其實是我們講的具體的風(fēng)險評估的應(yīng)用，以及反欺詐的一些方法，這是講一個智能金融的概念。

    其實很多互聯(lián)網(wǎng)公司都會講人群畫像，你去阿里，他會給你講人群畫像在營銷上的應(yīng)用，很多互金公司會講人群畫像在風(fēng)險上的應(yīng)用。我個人認(rèn)為，人群畫像本身對風(fēng)險的評估是比較有限的。但是人群畫像其實是對金融產(chǎn)品的設(shè)計，對金融產(chǎn)品的本身會不會滿足這個人的需求是有非常大的借鑒意義的。人群怎么畫像？或者他怎么改變了一些傳統(tǒng)的東西。首先講講我們有什么，對于百度來說，他可能有60億的日搜索的請求，14款上億用戶的APP，10個億移動設(shè)備的行為。剛才講的所謂的智能金融，首先要建立在數(shù)據(jù)夠多的情況下。當(dāng)然了，你要有算法去處理，抽取出這些數(shù)據(jù)里面隱含的東西。抽取出什么？最早很多人說百度不能做金融，不能提煉對金融有意義的事情上?？梢栽谶^去一年半里面，很多的時間是花在提取對于金融有意義的標(biāo)簽上的，比如關(guān)系數(shù)據(jù)，誰和誰是朋友，誰和誰互相關(guān)注了，照片上可能有互相的熟人，或者在貼吧上其實是在一個吧里面的。身份信息，大部分時候還是實名的，或者和一個設(shè)備串在一起，其實很多時候，我們是把人、設(shè)備和信息串在一起。設(shè)備號本身能夠代表的這種信息串起來的這種能力，其實可能比手機號還要重要一些。還有一些金融屬性，比如說有沒有車，經(jīng)常出現(xiàn)在什么地方，LBS的一些數(shù)據(jù)，這些都能夠幫助我們形成一些金融數(shù)據(jù)的標(biāo)簽。

    在標(biāo)簽的基礎(chǔ)上，我們再去跟人群畫像，這個畫像其實未見得是百分之百準(zhǔn)確的，但是如果你想他是90%準(zhǔn)確的時候，對你金融產(chǎn)品的設(shè)計和營銷其實已經(jīng)是非常大的促進(jìn)了。我比較喜歡用的一個例子，可能大家都能明白，就是講一個500強的員工，以前你可能要問他要張名片，現(xiàn)在你可能只需要他每天開車是不是去這個地方，還有他用的Wi-Fi。你知道這個人是不是一個500強企業(yè)的員工，在一個新金融的環(huán)境里面你不需要見到他，就可以給他一個金融產(chǎn)品的設(shè)計，要容易得多。

    需求的評估，我們常常說搜索是一個人需求非常真實的表達(dá)，你朋友圈發(fā)的是不是真實的自己我們不知道，但是你搜的東西通常是你最真實的需求的表達(dá)。關(guān)于這個人需要什么，比如他是有貸款的需求，有旅游，有各類的消費需求，包括他可能在什么樣的渠道或者什么樣的一個App上跟我們有一個更好的互動，這些其實都會直接影響到他想要什么東西，以及他有多想要這個東西。

    剛才講到，金融產(chǎn)品畢竟是一個低頻的東西，所以及時性和延時性也是很重要的。就是有些東西的決策周期是很短的，比如說你因為租房需要錢，你租房的決定估計兩三天就決定了，等你真正查租房這件事的時候，你就需要住了。當(dāng)一個人開始考慮裝修到裝修結(jié)束幾個月，第一天跟他講裝修借錢的事一點用都沒有。所以你深度分析這些數(shù)據(jù)的時候，你會形成一些及時響應(yīng)的模型和延時響應(yīng)的模型，可能對他們的展業(yè)會產(chǎn)生很大的作用?？梢詭椭覀冊O(shè)計更好的金融產(chǎn)品，滿足他們的需求。這已經(jīng)實際應(yīng)用到了我們的資金端和產(chǎn)業(yè)端，從資金端角度來說，可以降低獲客成本，你找到一個合適的顧客，找到一個合適的時機，能夠讓他有效的對你響應(yīng)。所以理財金用戶的獲客成本一般是我們的常規(guī)渠道，大概是1/10到1/30。而我們信貸的用戶，其實也是最高的20%和最低的20%，大概相差10%。如果最高的1%和最低的1%，可能是相差90%，如果我們做一個所謂的需求評估模型，是有非常大的區(qū)分度的。

    剛才講了一個需求的評估，現(xiàn)在講一個更加傳統(tǒng)的信用風(fēng)險的評估。信用風(fēng)險的評估我想講的是，也作為一個傳統(tǒng)金融的從業(yè)者，我們其實一方面是在用很多的百度數(shù)據(jù)，一方面我們認(rèn)為，數(shù)據(jù)本身，或者也不是全部，還是要集合很多其他的信息，還要進(jìn)行信息的厚度對用戶進(jìn)行分層?，F(xiàn)在看起來，這個分層也是有效的，時間有限，我就不多說了。

    企業(yè)其實也是一個有同樣的應(yīng)用，企業(yè)的應(yīng)用比如說一個商圈的人流或者車流，一個商店的人流和車流，一個城市的開發(fā)區(qū)人流和車流，本身可能并不能完整的評估什么?？墒莿偛盼覀冎v缺少一定的透明度，至少是可以呈現(xiàn)一個檢驗的驗真或者補充的作用，不管從保護(hù)投資者，還是對這種財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行一個有效的參考，都是具有實踐意義的。

    這一張雖然是講的反欺詐，其實我想講的更大的一個意義在于這是一個線上的能力應(yīng)用到線下。這是什么東西？我們內(nèi)部把這個叫“癌癥圖”。第一個就是線下有一個機構(gòu)，它是一個正常的機構(gòu)，每天正常的作業(yè)，我正常的跟他合作進(jìn)行一個信貸的服務(wù)。第二個是一個騙貸的機構(gòu)，你就會發(fā)現(xiàn)，所有的人流里面，人和人的相關(guān)性突然變大了。就是如果有相關(guān)的會變顏色，但是如果你把所有的機構(gòu)加在一起，以前所有騙貸的人，逾期人員都放在一個同樣的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)里面，就會發(fā)現(xiàn)，同樣一個機構(gòu)就會長成第三張圖那個樣子，也就是說，當(dāng)我掌握了一定的騙貸數(shù)據(jù)以后，他每天都可以告訴我，我面對的這個線下的機構(gòu)是健康的，線下的機構(gòu)這個客群和來申請我金融產(chǎn)品的客群是不是健康的，如果是健康的，應(yīng)該長得像一個正常的細(xì)胞，如果是不健康的，他長的更像一個癌癥的細(xì)胞。我想這也代表一種趨勢，越來越多的線上能力，其實可以應(yīng)用于傳統(tǒng)的線下機構(gòu)。

    剛才講的是第二個特點，貫穿在整個業(yè)務(wù)鏈條里面。實際上我們在整個鏈條里面也是有非常多的實踐和輸出，左邊的這種大型金融機構(gòu)是整體的解決方案，我們跟農(nóng)行在做一些金融實驗室，不僅僅是從模型的角度，還有從具體的一些感知方面的引擎，像柜面的文字，在線的一些東西，包括我們有很多遠(yuǎn)程授信，還有一些營銷的場景，比較全面的一些應(yīng)用。中小型的機構(gòu)，可能更多的是一種菜單型的東西，還包括我們的區(qū)塊鏈也都已經(jīng)應(yīng)用到我們自己發(fā)行的證券化的產(chǎn)品里面，這樣我們在律所、信托公司資產(chǎn)方之間和投資人之間，都會形成一些智能的合約。

    如果總結(jié)一下今天的發(fā)言，還是在講隨著人工智能的發(fā)展，我們在業(yè)務(wù)里面，不管是從資金端還是資產(chǎn)端都有更多的實踐。這些產(chǎn)生的解決方案，其實是能夠幫助我們解決剛才講的需求真實的評估，線上的數(shù)據(jù)更廣泛的應(yīng)用，能夠增加資產(chǎn)的透明度，包括資金資產(chǎn)更多的匹配。我想即使百度是一個數(shù)據(jù)大咖，但是我想它的數(shù)據(jù)畢竟是有限的。我們常常對無真性人群百度的數(shù)據(jù)有很好的評估能力，對于有真性人群是一個有益的補充。所以很多時候，我相信如果是一個共建生態(tài)的概念，我覺得智能金融也可以走得更遠(yuǎn)。

    我就介紹到這里，謝謝大家！