前沿拓展：

金融類微信頭像

這個還是挺安全的，沒有問題的，一般這種都是有網(wǎng)絡(luò)安全保護(hù)的。有保障你的權(quán)益隱私的。
拓展:小程序（Mini Program）是一種不需要下載安裝即可使用的應(yīng)用，于2017年1月9日首次推出，其理念是應(yīng)用“觸手可及"“用完即走”。其優(yōu)勢是用戶不用再關(guān)心應(yīng)用安裝太多的問題，也避免了頻繁的切換應(yīng)用。隨著APP市場的飽和，大部分用戶已經(jīng)養(yǎng)成了使用習(xí)慣，開發(fā)新的APP很難在市場生存。此外，APP開發(fā)和推廣成本高也是不爭的事實。易觀2018年3月份的報告顯示，移動電商APP的下載成本高達(dá)120-200 元，而且這些后期未必能形成轉(zhuǎn)化?；ヂ?lián)網(wǎng)金融、二手車電商APP的新客戶成本，更是動輒高達(dá)數(shù)千元。

未來的銀行就像**一樣，云淡風(fēng)輕之間化險為夷。

呂文勇在未來銀行大會2021上的演講

新希望金融科技公司執(zhí)行總裁 呂文勇

從股份行、城商行到持牌消金，近二十年的工作履歷上，呂文勇只做了一件事——風(fēng)險技術(shù)。在這個“穩(wěn)”字當(dāng)頭的行業(yè)中，呂文勇一直在思考，如何在行業(yè)里或者某個細(xì)分領(lǐng)域做得更細(xì)致？

“未來銀行大會2021”現(xiàn)場發(fā)布的“國內(nèi)銀行零售業(yè)務(wù)現(xiàn)狀分析”顯示，2021年第一季度，國內(nèi)全社會零售消費總額單季增長幅度達(dá)到33.9個百分點，但國內(nèi)各家銀行信貸規(guī)模增速僅9個百分點，問題出在哪里？

呂文勇分析，按揭的規(guī)模受限或是重要因素之一。在此背景下，區(qū)域性銀行皆欲求解：業(yè)務(wù)增長的新路徑該去向何方？

呂文勇

縱觀上市銀行的年報數(shù)據(jù)，2020年，國有四大行和股份行的個人dai增速約為12%-16%。在以寧波銀行為首的地區(qū)城商行方面，2020年個人dai增速竟突破40%，亮眼的數(shù)據(jù)惹人深思。查閱非住房帶款在個人dai中的占比，竟達(dá)到91%！很多人問，這是做的什么業(yè)務(wù)？

**是：個人消費dai、個人經(jīng)營dai、信用卡業(yè)務(wù)。呂文勇表示，這幾項業(yè)務(wù)的平均收息率之和達(dá)到了7.79%！

新希望金融科技服務(wù)的銀行相關(guān)業(yè)務(wù)的資產(chǎn)收益率（ROA）可達(dá)5%，若以ROE計算，將更讓人激動。這樣的數(shù)據(jù)表現(xiàn)離不開一套專業(yè)的風(fēng)險管理方法。

例如：通過客群分類管理和差異化風(fēng)險控制策略，把控銀行此類業(yè)務(wù)的風(fēng)險成本；此外，借助CROS搭載的智能拓展工具和營銷打法，“內(nèi)控+外拓”，實現(xiàn)銀行業(yè)務(wù)資產(chǎn)收益率的顯著提升。

用戶關(guān)注人工智能新成果

理論體系固然重要，但結(jié)合實際需求，源于實踐的理論才能成為業(yè)務(wù)的指導(dǎo)方針，否則再先進(jìn)的理論體系、工具策略都是鏡中月、水中花。

統(tǒng)計顯示，近一年來，不論是貸前、貸中還是貸后，新希望金融科技為合作銀行提供了風(fēng)險和營銷策略咨詢及建議服務(wù)1600多次，對各家銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的迫切需求積極響應(yīng)。

基于銀行業(yè)務(wù)洞察與合作研究，新希望金融科技針對性地開展了大量模型開發(fā)工作：消費貸領(lǐng)域評分卡、經(jīng)營貸領(lǐng)域評分卡、房抵業(yè)務(wù)模型、金融圖像識別模型、深度學(xué)習(xí)模型……

金融圖像識別引擎

當(dāng)前，人臉識別已經(jīng)司空見慣，從小區(qū)到機(jī)場、從零售支付到機(jī)密管控。但在不同行業(yè)，圖像識別技術(shù)的應(yīng)用都一樣嗎？**是否定的。在金融業(yè)、銀行業(yè)，就需要懂銀行的圖像識別技術(shù)。

例：如今，銀行客戶習(xí)慣于線上業(yè)務(wù)，或者通過手機(jī)銀行開戶理財，假設(shè)客戶上傳彩打或者翻拍的照片，系統(tǒng)能不能準(zhǔn)確識別？

例：用戶上傳的信息（姓名、地址、發(fā)證機(jī)關(guān)等）被PS過，系統(tǒng)能不能發(fā)現(xiàn)篡改點？

新希望金融科技自研的“金融圖像識別引擎”通過深度學(xué)習(xí)算法捕捉到的圖像噪音等高線，紅**域即被機(jī)器捕捉到篡改痕跡嚴(yán)重的區(qū)域，綠**域相對輕微。

金融圖像識別引擎的算法由新希望金融科技自研完成，能夠同時完成證件識別、人像識別、未來風(fēng)險預(yù)測等。產(chǎn)品的核心在于使用了大量機(jī)器學(xué)習(xí)的視覺算法，涵蓋了34個核心模型，模型跑完僅耗時220毫秒。這也意味著，以往用戶進(jìn)行人臉識別或者證件上傳只是簡單的身份核查，而通過金融圖像識別引擎可以無感完成34項風(fēng)險檢測。根據(jù)測算，金融圖像識別引擎對不良率的降低有顯著貢獻(xiàn)，平均降幅約8%。

圖形化**決策引擎Pro

對金融機(jī)構(gòu)而言，決策引擎是重中之重。很多國際巨頭提供的產(chǎn)品聲名遠(yuǎn)揚，但對普通的風(fēng)險從業(yè)人員來說仍有一定門檻，在軟件安裝層面就非?！昂裰亍?。其次，還需要在不同菜單和數(shù)據(jù)表之間切換選擇，才能完成規(guī)則的建立。在強(qiáng)調(diào)敏捷的當(dāng)下，有沒有可能采用圖形化模塊，通過極簡化的UI完成規(guī)則的建立呢？

新希望金融科技推出的“圖形化**決策引擎Pro版”，界面**作非常簡單，極簡UI下提供了非常豐富的算法，打造了無代碼開發(fā)平臺，采用“數(shù)據(jù)——決策節(jié)點——決策流——決策場景”的整體架構(gòu)設(shè)計，降低風(fēng)險管理從業(yè)人員的門檻。通過友好的圖形化界面，無需科技部門排期發(fā)版，風(fēng)險策略人員自己就可以隨時靈活調(diào)整策略。

在運算符和算子層面，“圖形化**決策引擎Pro版”支持文本計算和邏輯計算。例如，直接把叫“XX”的人識別出來，進(jìn)行拒絕或核準(zhǔn)**作等。此外，“向下取整”等常用指令直接包裝成了運算符和算子，大幅提高工作效率。

為了讓風(fēng)險管理更清晰明了，“整合式表達(dá)式”功能將傳統(tǒng)產(chǎn)品里的多行語句整合成一行，極大提高工作效率和可讀性。

我以前寫策略的時候，經(jīng)常這么寫：

條件1：ABCD

條件2：EFGH

若想把滿足條件1和條件2的客戶拒絕或者核準(zhǔn)時，得寫第三行條件3……

何必這么繞呢，能不能一行就搞定了？這次我們就做了一個改造，直接一行就寫完了，條件1：ABCD且滿足條件2：一二三四，則執(zhí)行……

此外，通過高級腳本模式，不僅具有傳統(tǒng)產(chǎn)品支持的功能，還提供了更多獨特的亮點。例如，中文匹配數(shù)據(jù)庫表，讓**作人員不再需要記憶“ABC-DEF-…”等復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫表，腳本編譯時，可直接按照中文搜索匹配出來，非常方便風(fēng)險管理從業(yè)人員的代碼編寫工作。

與此同時，“測試可視化”能夠讓有問題的規(guī)則在測試中高亮顯示，幫助工作人員迅速**問題所在，大幅提高規(guī)則上線效率。同時，通過打通測試和審批流，支持審批之后一鍵熱部署至生產(chǎn)環(huán)境，杜絕上線時的人為因素風(fēng)險，讓發(fā)布安全性提升。

AI建模平臺

搭建一個風(fēng)控模型需要多久？

不懂代碼可以做出模型嗎？

模型評估報告能不能自動生成？

???

無代碼化的AI建模平臺給出了**

呂文勇

按照傳統(tǒng)建模流程，不僅需要提前準(zhǔn)備大量數(shù)據(jù)，連接數(shù)據(jù)庫表，還需要求助于科技部門的接口對接。現(xiàn)在，這類IT實施方面的繁重工作，通過抽象整理，風(fēng)險管理人員只需要拖拉拽就能完成連接，IT人員也能從排期準(zhǔn)備數(shù)據(jù)中解放出來。

現(xiàn)場演示畫面

在未來銀行大會上，新希望金融科技的工程師用5分鐘快速構(gòu)建了一個模型，全程0代碼，只需要拖拉圖塊，再次降低了風(fēng)險從業(yè)人員的使用門檻。對于中小銀行而言，缺乏大行的財力和專業(yè)的技術(shù)人員，搭建評分卡等復(fù)雜模型難上加難。

因此，AI建模平臺把繁重的代碼編寫工作，用圖形化的方式展示出來，讓中小銀行也能具備和大銀行同樣的甚至是更加優(yōu)秀的建模能力。

在銀行風(fēng)險管理工作中，穩(wěn)字當(dāng)頭、安全為先。后端兜底的風(fēng)險和前端沖鋒的業(yè)務(wù)，雖如魚與熊掌，但技術(shù)的創(chuàng)新，使其得兼。前端和后端的通聯(lián)，不僅可以實現(xiàn)業(yè)務(wù)的全生命周期運營，更有利于把控全鏈路風(fēng)險實現(xiàn)未來趨勢預(yù)測。

拓展知識：