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百度金融沈抖:金融科技要有大数据、更要把数据用好

【数据猿导读】 “金融科技服务于金融,既需要我们收集数据,更需要我们用智能的方法把这些数据利用好。”近日,百度金融研发负责人沈抖在毕马威中国领先金融科技公司50颁奖暨研讨会“上演讲时表示,百度金融正以人工智能为核心驱动,通过金融科技升级传统金融、实现普惠金融的梦想

百度金融沈抖:金融科技要有大数据、更要把数据用好

“金融科技服务于金融,既需要我们收集数据,更需要我们用智能的方法把这些数据利用好。”11月22日,百度金融研发负责人沈抖在“饕餮2026·畅想金融科技的未来十年——毕马威中国领先金融科技公司50颁奖暨研讨会“上演讲时表示,百度金融正以人工智能为核心驱动,通过金融科技升级传统金融、实现普惠金融的梦想。

据沈抖介绍,百度金融目前正在通过人工智能驱动身份识别、安全防护、智能获客、大数据风控、智能投顾和量化投资等六大金融科技创新技术,解决金融科技浪潮下,实现普惠金融所面临的获客成本增加、产品差异化程度低等问题与挑战。同时,凭借金融科技的优势基因以及各业务板块的高速发展,百度金融荣获毕马威颁发的“中国领先金融科技50”奖。

以下为演讲实录:

非常高兴有机会来这里跟大家分享,首先感谢毕马威中国冯定豪副主席、感谢各位同仁组织这次非常有意义的活动,祝贺获得领先金融科技公司50强的企业。今天我准备的内容不是未来十年工作的畅想,而是未来两、三年甚至一、两年就可以实现,但我们的目标还是很宏伟的。

我们首先看一下为什么今天在中关村可以组织这么有意义的活动,这么多企业在做金融科技,确实是因为这个领域在发生巨大的变化,尤其是在中国。目前在金融科技领域的投资情况:北美2015年增长44%,达到148亿美元,欧洲增长了120%,亚太地区增长近300%,在中国增长了445%,接近20亿美元。从高速增长的趋势可以看出,整个金融科技的发展在全球都欣欣向荣,在中国发展尤其快速。

为什么发展这么快速?根本原因是金融和互联网结合的时候产生了一些问题。第一是需求多元化。以前把钱存到银行,用的时候取出来。但现在我们不满足于此,无论投资还是借贷,都在发生特别多元化的情况,但不幸的是产品差异度非常低。随着我们这样的企业进入,确实给金融市场带来多样化的产品,但即使在这样的条件下,现有的金融产品无论在信贷领域还是资管和理财领域,都不能真正做到千人千面。

目前的获客成本也在快速增加,这是我们不可回避的问题。要做到实时、做到多元化,必然就带来风控的线上化。但是风控线上化后既带来优势又带来问题。要想解决这些问题,只有一个办法,就是用金融科技。身份识别、安全防护、智能获客、大数据风控、智能投顾、量化投资,这些是百度金融在关注的一些科技方向,由于时间关系先拿这几个跟大家分享。

第一个是身份识别,做金融第一件事就是身份认证,这也是为什么绝大多数金融活动都需要面签。一方面要看身份证,一方面看银行卡,从识别技术角度来说已经发展了很多年,几十年前OCR方向的研究工作就开了。

从识别的角度来讲,一是认证,所以很多场景下,需要用户提供手持身份证照片,但这还不够,完全欺诈分子可以事先做好照片伪装,所以还要做活体识别,让用户眨眼、摇头等,所有这些工作都是身份认证的一部分,这方面的准确率已非常高。

安全问题是金融领域面临的非常严峻的问题。这里有几个方面,第一是端上的安全。比如点开恶意短信里的链接之后,手机就可能中招了。所以端上要进行安全扫描,第二,所有传输的过程中,如果没有加密随时会被监听,所以必须做好加密。第三是智能帐号的保护和防入侵,第四是活体识别生物特征。从防止APP破解到通讯劫持到帐号密码的盗取到最后的身份盗取,这几方面都要加强保护。

智能获客是老生常谈的话题,在金融领域很多需求是更低频的需求,要抓住用户不是那么容易。一方面我们要对用户有非常深的洞察,必须对用户进行360度的扫描,另外还得有足够大的流量,真的可以touch到用户。即使知道这个用户想贷款或者理财,但如果没有机会触达他,对我们来讲就是无效的用户。百度提供了百度金融商城服务,现在已经有很多现金贷机构入驻了,当我们发现有贷款需求的用户就推到这些放贷机构,促成他们成贷。

很多时候金融需求有很强的时效性。比如一个人手机上装了十个借贷APP,这个人很可能是个多头借贷的人。当他安装第一个APP时,放贷既能满足用户需求,风险有相对较低。我们最近的一个B2B2C实验表明,能够第一时间抓住用户需求的话,用户的响应比例能有数倍的提升。

接下来是风控,风控在金融领域是永恒的话题。一方面有用户层面toC的业务,还有一些toB的业务。一方面收集关于用户和企业所有的特征,针对用户和企业做出决策。线上化后最大的好处是我们的迭代速度也在加快,在线上可以很快检验。虽然线上行为有表现期和滞后性,一旦有表现,可以迅速迭代风控系统;另外,因为有了更多的信号,我们不一定非得等到用户表现出坏账之后再做判断,而是可以提前预警。

举一个toB的例子。比如要做小微企业贷款,很多时候可以去监控流量的大小,以前真的会派人去数人流量,现在根据GPS和LBS我们可以进行预判工作。这只是手段之一,现在可以动用的手段比我们原来做金融时多得多。

刚刚讲的获客、风控更多的是应用于服务消费信贷的领域,理财和资管领域也有很多事要做。一是智能投顾,如何帮一个人找到特别合适的理财产品?我觉得在中国还需要一个时间。随着老百姓变得理性,智能投顾就会十分重要。一方面我们依赖于互联网数据和金融数据,建设好金融知识图谱,找出到底从哪个维度分析资产和分析用户。根据这些对用户和资产进行分析,这样就可以做智能的资产匹配进行监控,给大家提供个性化的财富管理服务。

量化投资上,主要包括标的研究、标的筛选,建立投资组合与风险控制。每一步借助于现在的数据和机器学习,都可以做一些原来很难做的事。比如厂矿企业的LBS数据帮助我们判断企业的状况,还有大数据的经济指数,全网的舆情监控。另外是差异化的投资因子,包括搜索情绪的因子,行业热度聚合,再之后是投资组合和组合风险控制上可以用机器学习的方法帮我们做这些工作。总之,我们现在获取数据的方式比之前丰富多了,不止是手上有很多数据,还可以更多地有针对性地收集数据,收集数据后还有很多智能的方法帮助我们充分用好这些数据。有了丰富的数据、智能的方法,金融科技就能发挥价值了。

最后,我给大家介绍一下百度金融的使命。百度金融致力于成为一家真正意义的金融科技公司,利用人工智能等技术优势升级传统金融,实现普惠金融的梦想。我相信这不仅是百度的梦想,也是在座很多人的梦想,我们希望一起用我们的数据,用我们的技术,用我们对整个行业的执着,共同打造一个崭新的普惠金融时代。


来源:海峡法治在线

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