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王鹏虎:人行征信只是征信数据的一小部分

2016-09-25 14:31:07 和讯互联网金融 

  和讯互联网金融消息 9月23日,2016博鳌观察金融创新峰会在京举行。本届峰会以“新科技、新理念构建新金融”为主题,邀请国内外专业人士就如何充分利用科技与业态创新,推动金融发展、促进中国金融改革与经济社会发展等问题进行深度探讨。峰会当日下午的第二场嘉宾对话以“从大数据到人工智能:真正风口已经到来”为主题,五位行业专家围绕话题进行了讨论。

  中信银行公司银行部副总经理王鹏虎在讨论中表示,大家现在可能对征信数据有误解,一说到征信就是人行征信,其实它是一个很广泛的概念,包括社交的大数据。实际上征信的本意就是收集信息,关于客户的一切信息都有可能跟风险相关,人行征信只是很小一部分的数据,包括电信诈骗,话费欠费也是一个征信数据,频繁更换手机这种行为也是一个信用风险的数据,所以现在更多的是要共享社会各个行业、各个部门关于人的主体或者企业法人的数据。人行征信目前已经是全世界最庞大的数据库了,但仍远远不够,需要再加上各个行业的征信机构以就组成一个非常庞大的征信网络。

中信银行公司银行部副总经理 王鹏虎
中信银行公司银行部副总经理 王鹏虎

  以下为王鹏虎的发言实录:

  主持人:大数据提出的时间比人工智能早很多,人工智能就我的理解是一个算法,如果没有好的人工智能,你的数据再全再多,都得不到任何的结论,但是如果你没有一个好的数据来源,没有准确的数据来源的话,你的人工智能算法再精确,也无法给出准确的信息,所以这两者是相辅相成缺一不可。从大数据和人工智能这两个词,主要是从科技领域开始发起的,不管是IBM还是谷歌,都给大家描绘了一个从如果人工智能发展起来,人类会进入更好的社会局面,但我们知道这都是在自然科学领域提出来的,作为一个典型的社会科学,人工智能这么一个概念在金融领域是否能够有很好的应用呢?也就是说我们现在如何在金融领域推进人工智能,它目前的进展是什么,包括它未来会往哪个方向发展,我想听听在座各个嘉宾的想法。

  王鹏虎:首先商业银行是古老又现代的行业,这个行业一直在处理数据,我无论是对客户资金的记录,或者是对信贷业务风险的判断,其实一直是基于数据,只不过从以前到现在,技术一直在变化,以前可能是用算盘、用帐本,后来用计算机,现在大家用互联网、大数据、人工智能,在不同的时代我们用不同的技术,但是背后所处理的业务是一样的,只是技术升级了而已,这是我的一个判断。银行是经营什么?我们是经营货币、信用和风险的一个行业,风险是什么?风险其实就是不确定性,不确定性是怎么形成的?信息不对称,所以银行最大程度的通过收集信息去消除不确定性,最后消除风险,这就是银行所干的事情,所以大数据也好,大数据是在互联网的基础之上达到的一个结果,以前我们是样本数据,我们是非实时的数据,所以从存储到计算,它就必须是云架构,只有通过云计算把很多的机器并列在一起,我才能去存储这些数据,然后才能计算这些数据,人工智能实际上是人工智慧,把它放到电脑里通过模型来处理,再往前我们叫计算机辅助决策,现在换了个名字叫人工智能,它背后还是人的智慧,专家的经验,把这些东西再变成一种量化模型,当然现在我们讲的这个模型不是比以前更进步了,量化投资是一种静态的模型,现在这种模型是自学习的,深度学习的动态模型,它自己会调整自己的参数和指标,所以这是比以前要更进一步了,但是它背后还是人类的智慧,所以这是我们现在所用的技术,但是在商业银行的应用主要有两个方面,一个是精准营销,一个是风险管理,精准营销我们今天先不提,风险管理我们用得比较多,风险管理大家一提好象是我们信贷、投资业务用到风险管理,其实银行的全流程业务都会用到风险管理,首先是开户环节的反欺诈,最近徐玉玉电信诈骗使得监管部门和社会对开户环节的反欺诈关注度非常高,实际上在开户环节我就要了解客户,我要了解你是否有不良的一些记录,是否用这个帐户去干犯罪的东西,实际上现在很多生物识别技术都是在开户环节的反欺诈;第二个方面是交易环节的反洗钱;第三个方面就是信贷或者投资、资产管理方面所谓的防风险,在这方面,我们主要是通过征信和评级两个方面的应用,征信就是说通过互联网大数据,我尽最大的努力收集客户的数据,评级就是用模型对这些数据进行加工,通过最后的分值,我来判断一个客户的风险度,这是我们在风险方面的应用,接下去我们还有其他的一些应用,精准营销方面我今天就不提了。

  主持人:金融实际上是一个充满不确定的过程,人工智能恰恰在这方面能帮助人类解决这个问题。我们把金融划成两个大的方面,一个是投资一个是融资,在这两个方面我相信人工智能都能起到很好的作用,刚才各位在介绍的时候我提到了这两个,现在我想在这两个方面再深入的探讨一下。我们先把融资这个方面说一下,再融资方面,大家首先想起人工智能最容易应用的地方就是对风险的识别,对征信的积累,美国每一个人基本上都是有征信数据的,中国人民银行所建立的央行征信系统也在往这方面去努力,希望把美国的这套技术应用过来,这个问题我想问一下卜总和王总,就是说人工智能和大数据在我们进一步的做风险识别,把征信做得更好的方面上,您觉得有什么更好的应用以及怎么去做?

  王鹏虎:风险是大数据最重要的一个应用,以前银行收集信息都是通过我们的客户经理人工线下的去收集,现在有了大数据这样的技术,我们更多的是依靠线上的,依靠于第三方特别是社会的征信数据,说到征信数据,大家可能有误解,一讲就是人行征信,其实它是很广泛的概念,包括社交的大数据,实际上征信的本意就是收集信息的意思,关于客户的一切信息都有可能是跟风险相关的,我们人行征信只是说在信用卡还款、企业还款、违约数据,但那只是很小一部分的数据,包括电信诈骗,话费欠费也是一个征信数据,频繁更换手机这种行为也是一个信用风险的数据,所以我们现在更多的是说把社会各个行业、各个部门这些关于人的主体或者企业法人这样的一些主体,把他的数据全部共享起来,现在我们人行征信全世界是最庞大的数据库了,但是远远不够,再加上各个行业的征信机构,现在就组成了一个非常庞大的征信网络,在这个基础上,各个行业各个机构在做一些应用,这个应用就对原始数据进行加工,像人行做了一些个人征信,它是按一千分来评价的,还有一些评级公司,比如标普做了两个A或者两个B的应用,这些东西对于人行来讲,第一个是原始的数据,第二是加工完以后的数据,这对我们来讲用起来是非常方便的,因为它成本非常低,原来我都是人工收集,现在我花一点钱可以从互联网拿到这些数据,第二,应用起来效率非常的高,它真正让我们这种信贷将来做到碎片化的,就是几千块钱几万块钱的信贷都可以处理,不然以前人工的话,大家都讲银行不能做小的业务,因为人处理太贵了,现在可以用技术把很碎片化的东西做起来,所以现在不光是互联网企业,银行也在大量的用技术化的手段,但大额的可能还需要人去处理。

  主持人:非常感谢几位的分享,最后每位用简短的一两句话,大概说一下在未来五年里面,在您这个领域里面人工智能和大数据会产生什么样的影响和后果。

  王鹏虎:我觉得未来几年当中,金融科技一定会在长尾市场、普惠金融,消费金融和零售银行方面得到最大的应用,它会很大程度上去替代我们现在一些标准化、流程化的工作,但是在一些公司金融,非标准化的客户、大型客户以及高净值的私人银行客户,我认为未来五年十年甚至更长时间,机器不会替代人的,人永远是技术的主人,而不是技术的奴隶。

(责任编辑:赵然 HZ002)
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