乔布斯用“一块玻璃”改变世界后，人工智能如何颠覆互联网金融风控体系？
史蒂夫·乔布斯的“一块玻璃”手机改变了世界，把人类带到了便利的移动互联网时代，那么接下来人工智能将如何颠覆互联网金融风控体系？...
而随着人机围棋大战最终以AlphaGo4:1完胜人类的成绩收官，AlphaGo所代表的人工智能在“直觉”方面的突破打开了人工智能的新天地。人们心中逐渐形成了一种共识：在不远的未来，人工智能将会颠覆人类的工作方式，解放大量生产力，在各个领域爆发出难以估量的价值。人工智能已经在无人驾驶、图像处理、语音识别方面取得了突破性的应用， 那么，人工智能将给互联网金融行业带来什么样的颠覆呢?
李开复老师曾谈及人工智能应用的三个要素：数据、处理数据的能力和商业变现的场景。人工智能解决金融界问题的过程，很好地对应了这三个要素。也许，金融领域是人工智能最合适不过的颠覆场景了。
在金融业务的前端，已经有不少传统银行将人工智能用于为客户定制服务，开发理财产品的应用。例如巴克莱银行和花旗银行等。未来人工智能和机器学习技术在金融业前端会有更多的便捷精准服务提供给客户。
那么金融应用领域的后端呢？ 信息安全、投资风控、资产管理等方面的问题成了新问题，对于躲在触屏手机背后的客户，更广范围缺失征信数据的客户，金融风控体系已愈发难以通过传统风控手段去判断用户是谦谦君子还是骗子流氓，而人工智能作为过去互联网搜索、推荐处理上百万维数据的最重要手段，在处理新金融业务万维数据方面，正形成有效的降维颠覆。
本文援引CreditX氪信在招商银行信用卡中心年度务虚会培训干货内容，以此为例， 来解析人工智能和机器学习将会如何登上金融风控的主要舞台。
新金融风控领域面对的数据痛点
在谈及机器学习在金融场景中的实际应用之前，首先我们以金融风控信用贷业务流程举例进行梳理，通常一个风控业务包括前端页面用户资料申请提交和收集，反欺诈、合规、逻辑校验，核心决策授信包括申请评分和电调，以及最后的催收。
面对这套业务流程， 新金融风控领域面对的数据痛点，一般有几大类：
反欺诈
业务流程上，机器学习已经在每个风控节点发挥作用。比如反欺诈环节，在泛互联网的环境里，金融风控面临的传统个体欺诈已迅速演变为有组织、有规模的群体欺诈和关联风险。而传统反欺诈还停留在识别一度风险等这种简单规则方式，如联系人中借贷人个数等，对于二度、三度乃至更广范围的网络全局风险苦无良策。机器学习里面基于图的半监督算法很好地解决了这一诉求，基于申请人、手机号、设备、IP地址等各类信息建立节点，再根据其申请关系、电话关系、拥有关系等生成边，我们就可以构建庞大网络图并在此之上可进行基于规则和机器学习的反欺诈模型实时识别。
核心授信决策
在申请评分环节，传统金融风控往往是基于评分卡体系对强征信数据如银行借贷记录等进行建模，而新金融的业务下，客群的进一步“下沉”，覆盖更多收入群体，新增群体的强征信数据往往大量缺失，金融机构不得不使用更多弱金融数据，辟如消费数据、运营商数据、互联网行为数据等。这类底层数据的改变，对传统信用评分卡造成了巨大的困难，具体体现在：
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诸如互联网行为、运营商数据很多都是非结构化数据，数据繁杂，建模前的特征工程很难用传统人工的方式完成加工。
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由于数据类型和范围的大幅扩大，新模型面对的往往是加工出来的上千维弱变量特征，评分卡体系根本无法融合吸收这些特征。
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机器学习先进风控技术也带来了模型“黑盒”的问题，如何理解和把控黑盒结果与风险之间的关系已成为AI技术在金融领域应用的一大门槛。
机器学习将如何处理？
人工智能和机器学习对上述问题有独到处理：
面对数据繁杂的问题，基于深度学习的特征生成框架已被成熟运用于大型风控场景中，通过如RNN、词嵌入、LSTM、CNN等深度学习神经网络可成熟实现对时序、文本、图像等稀疏属性数据的特征逐层提取。
而成熟场景上的实践也证明，机器生成特征正显现出对模型效果超出想象的提升，深度学习对于挖掘深层时序关系，文本内容深层含义等都超越了人工定义的深度。
事实上，机器学习要解决的问题很清晰。所有的这一套数据适配融合、群体反欺诈、特征工程、模型构建和训练、性能监控与自迭代的机制，包括深度学习，半监督学习，在线学习等技术，核心都是为了将互联网级别的机器学习技术“降维”应用到金融领域，解决新金融场景上数据的独特性，一方面可用数据比互联网要少，另一方面又比传统评分卡体系多了很多不可解释、高维稀疏的大数据。
2016年，“十三五”规划纲要草案首次出现“人工智能”一词，作为第四次工业革命的技术基石，人工智能是全球科技界关注焦点，也是国家战略前瞻性新兴产业方向。未来，随着征信环境的不断完善、不同场景信贷业务产品多样化、各种风控评估模型和技术的完备以及数据驱动作业系统的高效配合，金融领域的人工智能将进一步发挥其价值，互联网金融机构也将迎来健康快速的发展。
来源：互联网金融千人会、人工智能新时代
本文观点仅代表作者本人，供读者参考，不代表本机构立场
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