科技猎专访丨一年多融资三轮，各大银行是它的客户，氪信凭什么做到？
“十几年前，我们根本不敢说自己是搞人工智能的，只敢说是做Data Mining等具体技术。”在这周二上海财经大学的学术讲座上，氪信CEO朱明杰回忆起自己开始研究AI时的情景。不过，今非昔比，AI现在似乎已经被“捧上了天”。
也许很多人都跟柯东我一样，对AI的认知首先来自电影——在影片里，AI不但拥有比人强N倍的超能力，还能“理解”人的情绪，产生情感……并不是说AI未来不能做到，实际上，现在在某些方面已经很接近——但我们应该清醒地认识支撑AI的两大基础，那就是 数据和算法 。
只有算法而不去挖掘、处理数据，谈AI就是空中楼阁；而只有数据而不去设计算法，那么数据也只能是一潭死水。
当AI与金融结合，它如何证明你是“好人”还是“坏人”？
“谁能回答我世界上最大的AI应用是什么？”讲座上，朱明杰向同学们提了一个问题。语音识别？人脸识别？我们都没猜对。“是 Google 。”基于巨大的点击和搜索数据，谷歌无疑已成为AI技术应用得最“6”的平台——毫不夸张地说，它完全了解你的搜索习惯与偏好，并能据此向你精准投放广告。
那么，当AI去处理金融中的信用数据，会有什么样的情景？
风险控制场景中运用 人工智能 创造数据价值，这在中国还处于起步阶段，而金融数据往往是很密集的。“这其中的难题可以表现为 薄信用人群很难证明自己是个‘好人’，而银行作为金融业主要参与方在谋求数据化转型时，面临着风险评估体系老旧、风控效率低、一些数据判断失误或无法衡量等问题 。”朱明杰开玩笑地拿氪信举了例子：作为一家初创公司，没有固定资产，贷不到款，只有靠VC来投资了。
在这方面，蚂蚁花呗、京东白条等都是实践的典范——它们拥有大量的用户消费数据，从而能有效判断个人适合的信用额度。但 目前在银行信用卡的业务中，还存在着许多欠钱不还的坏账难题。
举个例子，你的短信中出现几次“高利贷”的字眼，晚上几点接了几次有关金融机构的电话……假如银行需要这些数据去做信用判断，那么运用AI技术科学地去解决将会大大节省人力，且准确率高。‘’“比如基于海量数据中几千维度的特征识别，人力在这方面有局限性。”
人工智能要做的便是：把金融上非结构化的数据通过各种算法和模型将之结构化，最后得出的结果可以用于指导与预测，即，告诉银行，你是“好人”还是“坏人”。
分析的数据是否涉及隐私层面？事实上，人们使用淘宝之类的软件时，在同意协议的步骤上其实已经默认了对方获取很多信息。“如果一个人有贷款需求，他也会主动让银行在金融的场景下审核有关数据，得到这些信息需要他严格授权。”
以替代99%的人工程序为目标，逐渐将产品应用至更多金融场景
一个银行的业务员来到我的公司，与我交谈——了解我学历、工作等情况，然后让我填写相关表格。之后该银行的信息审核员打电话向我验证信息，过了一周，我的信用卡寄到了。朱明杰告诉记者，越是分散的个人数据，AI越擅长解决。“像你这样的业务流程我们现在能做到90%用机器来解决，未来的目标是99%。”
有不少用竞品公司在氪信之前成立，但融资都只停在了第一轮。为何氪信能在不到一年半的时间里获得真格基金、火山石资本、招商局、美国中经合集团的青睐，顺利完成三轮融资？朱明杰认为是因为氪信团队很注重 关键技术的攻关和集成创新，真正地运用了AI技术去推动整个生态的改变，正如谷歌当初用技术在互联网界做出革命性的颠覆一般。
“这一行需要深入金融场景中不断积淀技术经验，和上下游机构协同发展。如果掌握的数据不足，且技术不过关，光靠鼓吹AI去整合一些东西，发展起来很难。”
据了解，氪信的风控产品 有来自Xfraud风险名单和Xscore信用评分等数据，且在数据金融化与价值挖掘上有垂直优势， 目前已有招商银行、民生银行、芝麻信用、平安保险等几十个机构作为客户或合作伙伴。“ 去年，我们已经帮助某个股份制银行搭建的一套小微金融风控体系，在其场景内把坏账率降低了大概50%。 ”
量化派也是一家金融大数据公司，通过AI技术帮助个人及小企业证明经济财务状况快速获得低成本贷款，已于去年完成C轮融资。为什么从银行而不是从个人用户切入？朱明杰认为招商银行等机构拥有海量数据适合机器建模和场景验证，且在AI技术运用这方面更积极开放，此外如果服务个人用户会直接涉及放贷业务。“这一行有专业的分工，氪信专注做好第三方角色，不断提升在AI数据分析上的专业性。”
氪信团队有40多人，创始人朱明杰是中科大少年班毕业生，之后获微软亚洲研究院博士学位和德国马克思普朗克研究所博士后学位，曾在微软、雅虎、eBay、携程等公司任职，在数据挖掘研究、机器学习上有丰富工作经验。谈到当前火热的区块链，朱明杰也正与团队探究如何将其与AI结合，去产生更大的价值。说到未来计划，朱明杰显得有些淡定：“我们会继续提升技术、完善产品，让产品普及至更多金融应用场景，深入至中小企业。一切交给市场去检验。”
讲座最后，朱明杰告诉同学们：“AI专家并不是生来尊贵的职业，从事这一行首先要从底层的数据处理做起，稳打稳扎，而不是一开始就只去设计算法。有了可用的数据作为基础，产品才能经得起实践的检验。”
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本文作者柯东，亿欧专栏作者；微信：125122498（添加时请注明“姓名-公司-职务”方便备注）；转载请注明作者姓名和“来源：亿欧”；文章内容系作者个人观点，不代表亿欧对观点赞同或支持。
