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    度小滿啟動“小微加油站”,讓低息服務(wù)可持續(xù)

    原標題:度小滿啟動“小微加油站”,讓低息服務(wù)可持續(xù)

    11月18日,度小滿金融聯(lián)合中國中小企業(yè)協(xié)會啟動「小微加油站」,面向全國小微企業(yè)主提供總額20億、年化綜合利率最低達到3.65%的小微金融服務(wù)。這也是度小滿金融對去年底推出的「小微加油站」計劃的一次升級——在保持超低利率的前提下,貸款規(guī)模還將擴大一倍。

    貸得出、利率低,“小微加油站”計劃背后是一系列挑戰(zhàn):比如抵押物不足,需要嚴把風險關(guān);許多小微企業(yè)主征信記錄空白,信用評級困難。如何讓這些可能本身信用很好,但未能被風控系統(tǒng)精準識別的小微客戶,也能享用到優(yōu)質(zhì)金融服務(wù)?度小滿的大膽離不開一個關(guān)鍵詞:技術(shù)中臺。

    度小滿數(shù)據(jù)智能應(yīng)用部總經(jīng)理、技術(shù)委員會執(zhí)行主席楊青認為,相較于聚焦風控維度的評估,「技術(shù)中臺」是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一種能力,為精細化運營提供參考依據(jù)?!凹夹g(shù)中臺”不僅可以帶來風控效果的提升,而且可以結(jié)合場景,滿足不同金融業(yè)務(wù)的需求。

    楊青所說的技術(shù)中臺,是指將包括征信報告、互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)在內(nèi)的各類數(shù)據(jù),以及NLP、知識圖譜、圖算法、因果推斷等算法集成起來提供一體化的服務(wù)——幫助平臺更高效地描繪出精準、全面的用戶畫像,并提供與之相匹配的策略支持。

    重新理解用戶

    怎樣才能讓征信數(shù)據(jù)有限甚至空白的優(yōu)質(zhì)小微企業(yè)主,能夠被金融機構(gòu)發(fā)現(xiàn)并提供服務(wù),就要重新認識用戶。主要分為三步:

    第一步,挖掘存量信息。傳統(tǒng)征信報告中其實有大量價值信息未能被充分挖掘,度小滿利用NLP自然語言處理技術(shù)和圖計算對征信報告進行識別,將原本的幾十、幾百個風險指標,擴大到了40多萬個維度,從中可以提取出很多的價值變量,大概覆蓋 95% 的業(yè)務(wù)需求,提升信貸效率的同時使風險降低了25%。比如借助時序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,發(fā)掘隱藏在征信報告時序信息背后的行為特點,找到以貸養(yǎng)貸的潛在風險;利用圖機器學習,洞察數(shù)據(jù)或事物之間的隱藏關(guān)系,對信用風險評估也非常有幫助。

    第二步,豐富增量信息。度小滿將原本不受重視的弱金融屬性數(shù)據(jù),借助技術(shù)手段進行分析評級,達到輔助征信的效果,比如某位借款人可能是首次貸款,風險未知,但結(jié)合他某一段時間內(nèi)一直在某一個公司工作的行為數(shù)據(jù),可以初步給出穩(wěn)定性高的標簽。此外,OCR文本識別也可以豐富小微企業(yè)數(shù)據(jù)維度,對申請人的工商信息、交易信息、稅務(wù)信息、司法信息進行識別,增加用戶畫像的精準度,結(jié)合AI算法,能夠?qū)τ脩籼峤坏膱D像資料進行防篡改檢測,進而降低欺詐風險。

    第三步,提升風控效率。度小滿將低代碼開發(fā)應(yīng)用在金融和互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,構(gòu)建了自助、可視化操作的低代碼平臺,讓迭代更新耗時的風控策略模型,單次迭代由月、周級到小時級,年均已支持10萬條策略上線,滿足金融機構(gòu)高效洞察用戶、敏捷風控的需求。

    數(shù)據(jù)壁壘+效率壁壘,為小微企業(yè)主搭建了一條通向普惠金融的真實通道。

    不斷降低服務(wù)成本

    以往也有小微企業(yè)能夠從傳統(tǒng)銀行或互聯(lián)網(wǎng)金融平臺貸到款,但由于風險系數(shù)相對較高,缺乏質(zhì)抵押物,會被設(shè)定更高的利息水平,高昂成本同樣令人發(fā)愁。

    由此可見,借到錢只是一個維度,如果不能降低經(jīng)營成本,同樣無法起到長期普惠的效果。

    為了突破成本關(guān)卡,度小滿從兩個技術(shù)方向努力,讓金融服務(wù)“惠而不貴”:

    首先是借助RPA(機器人流程自動化)技術(shù),智能語音機器人能夠替代客服、信用審核、語音質(zhì)檢、貸后管理等業(yè)務(wù)中六成以上的重復性工作,為金融機構(gòu)降低服務(wù)成本。

    目前,度小滿語音機器人人機交流的準確率可達90%,實現(xiàn)多輪復雜對話,發(fā)音自然,用戶無感率達到99%。2019年11月,度小滿的“基于人工智能技術(shù)的智能語音機器人金融應(yīng)用”、“基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能風控平臺金融服務(wù)”項目已經(jīng)成功入選了北京金融科技應(yīng)用首批試點。

    其次,前沿的AI算法降低轉(zhuǎn)化成本。比如借助因果推斷模型,能夠分析用戶面對不同額度、價格時的內(nèi)在原因,預(yù)判優(yōu)惠力度的轉(zhuǎn)化效果,從而更有效地指導服務(wù),目前已經(jīng)將整體運營效率提升了20%,每個月節(jié)省一千多萬的優(yōu)惠券成本,更好地讓利給小微客戶。

    小微企業(yè)遍布地域廣泛、數(shù)量眾多,這些努力在降低經(jīng)營成本上效果明顯,才讓金融機構(gòu)邁過成本關(guān),普惠金融的故事才能真正開始。

    成立三年以來,度小滿致力于用科技為更多人提供值得信賴的金融服務(wù),通過人工智能等技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用,持續(xù)降低小微企業(yè)整體融資成本,2020年新冠肺炎疫情以來,度小滿服務(wù)的小微客戶,平均利率下降14%,人均放款額增加65%。目前,度小滿已累計服務(wù)小微企業(yè)主、個體工商戶超1000萬,其中六成是“員工在5人以下”的小店主。

    隨著小微企業(yè)在社會經(jīng)濟中扮演著越來越重要的角色,小微金融市場必將有巨大的增長潛力,度小滿打造的“技術(shù)中臺”應(yīng)用前景值得期待。

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    2021-11-19
    度小滿啟動“小微加油站”,讓低息服務(wù)可持續(xù)
    傳統(tǒng)征信報告中其實有大量價值信息未能被充分挖掘,度小滿利用NLP自然語言處理技術(shù)和圖計算對征信報告進行識別,將原本的幾十、幾百個風險指標,擴大到了40多萬個維度,從中可以提取出很多的價值變量,大概覆蓋

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