Fintech进入下半场，360金融如何通过AI获得结构化优势？

经常半夜上网的用户信用好不好？

手机内存多的用户和手机内存低的用户，哪种人信用好？

经常换Wifi的用户和有比较固定Wifi的用户，谁的违约概率高？

……

这些都是360金融无监督学习算法发现的，与违约率有关的“蛛丝马迹”。用技术去了解客户、服务客户，360金融正因大数据和AI的能力，在金融科技的下半场形成结构化的竞争优势。

2019年Q2季度， 360金融实现收入22.27亿元人民币，较2018年二季度9.79亿元增长128%；净利润为6.18亿元。金融机构的资金比例为85％，重复借款率为69.7％。

2019年8月底，央行发布《金融科技（Fintech）发展规划（2019-2021年）》（以下“《规划》”）。《规划》提出，央行指出，“将金融科技打造成为金融高质量发展的‘新引擎’”，并提出金融机构也要重视金融科技的应用。

随着监管的明晰和市场的演化，在金融科技领域，金融公司与科技公司的分工越发明确，前者通过资产负债表放贷，输出资金承担风险，后者则在信贷的全流程提供科技赋能服务。二者共同形成新金融的产业链条。

360金融CEO吴海生认为，从2019年开始，金融科技已经进入下半场，对市场参与者的大数据、AI技术和人才实力将提出更高的要求。用吴海生的话说，对用户的理解，对技术的追求是公司的立足点。

今天，360金融正持续在获客、大数据和人工智能等先进技术上进行投入，来巩固这种结构化优势。

风控——用“无监督学习”给用户打标签

中国的网贷行业始于2007年。当年，拍拍贷上线了第一笔P2P网络贷款，此后数年，网贷行业形成了以P2P和网络小贷为主要模式的生态格局。在2007年-2017年十年间，由于长期的金融压抑和传统金融机构对该市场的忽视，网贷市场需求呈现井喷状态，行业迎来了野蛮生长的年代。

如果把这段时间称之为金融科技上半场的话，那么从2018年开始，随着监管不断加码和经济增速的下行，金融科技进入了以大数据和人工智能决胜的下半场。在众多市场参与者中，360金融具备在下半场中逆势上行的必要条件。

业界每论及人工智能，通常会提及数据、算法、算力、和场景四个要素。四者相辅相成，共同构成人工智能产业螺旋上升的正循环。

其中，数据最为重要，衡量一家金融科技公司的实力，首先要看它的数据是否足够“大”，因此，也有人称数据为数字经济的石油。

360金融的数据主要依托于360集团，后者拥有手机卫士、安全卫士、手机助手等几款月活过亿的产品，这是360数据的基础，在国内，除了BAT这样的公司之外，鲜有对手能在数据方面与其匹敌。这是360金融天生的资质。

目前，360金融的关系网数据拥有20亿个节点，180亿条边，所谓节点就是手机号、设备、WIFI等，边就是人之间的关系，关系网就是借款人的社交关系链，它在反欺诈领域具有重大的作用，通过无监督学习算法的使用，就能进行相似性聚类，比如几个同时申请贷款的人都在一个地址或者有紧密的联系，系统就能识别出他们很可能是欺诈犯罪团伙。

为了保证数据的实时性，每隔三秒钟，360金融后台的关系数据就会刷新一次，任何一个应用调动数据时，系统都可以在秒级之内判断用户的好坏。

如果说数据是石油，那么算法就是炼油的能力，360金融在算法上也有结构性的压倒优势。

例如，作为机器学习和人工智能领域中的一个前沿性研究方向，无监督学习算法已经在360金融的多个业务场景中得到了广泛的应用，并获得了令人瞩目的成果。传统的有监督学习算法需要首先依赖专家规则对样本数据进行分类；在这一过程中，人工经验的局限性、分类错误以及有限的样本数量都将不可避免地影响算法的实际效果；与之相对应的是，无监督学习算法可以在不需要人工干预的前提下分析海量业务数据，通过聚类和降维等方式自动地挖掘出其中隐含的数据逻辑，其算法精准度和自适应能力都有了显著的提高。通过360金融在业内领先的实践结果表明，使用无监督学习算法可以有效地检测各类欺诈用户和行为，有助于大幅度降低整体信贷风险；同时，通过该算法也可以对不同类型的用户进行智能化的分群画像，并通过采取精细和差异化策略进而获得领先于其它同行的运营和风控效率。

今天，在360金融的系统中，用户的标签已经不仅仅是年龄、学历、职业等普通维度。比如，通过AI画像，360金融可以动态预估用户未来多头借贷的变化状况，如果提前感知到多头借贷恶化，系统就会产生报警。

通过AI画像，360金融可以进一步对用户进行十几个维度的区分，而这些AI打出来的标签数目也在迅速增加之中，在同类别可比公司中，这是360金融的“独门利器”。

金融的本质是给风险定价，因此了解用户就成了金融第一性原则。在信贷领域，金融科技的应用的就是通过技术去捕捉用户的需求，了解他的还款能力和还款意愿。

借助AI画像， 360金融能更精准的对用户进行刻画和分群，这将在商业上带来巨大的不同，因为在运营过程中，用户分群越精准，就越能针对不同的群体采用相应策略，运营转化和风控水平都会大大提升。

聚沙成塔。这些点滴间技术的提升，综合在一起，让360金融对借款人的信用评价产生结构性优势。2019年Q2财报显示，360金融超过90天的逾期率为1.02%，可比公司中具有领先优势。

中国的消费金融和智能信贷市场正展示出巨大的潜力。一方面，在“房住不炒”等宏观调控政策下，持牌金融机构需要将数十万亿的资产配置到零售和小微，这是资金供给层面的利好；另一方面，中国经济也正在向消费升级，由此带来的金融需求正在逐步显现。

值得注意的是，二季度360金融科技服务促成的交易大幅增加，单季交易额达到38亿元人民币，占全部放款额的8％，比上一季度增加10倍以上。科技服务是360金融的下一个发力点，预计未来，360金融的科技服务收入占比将逐步提高。

你进我退，凭借数据和技术能力，在别人谨慎踯躅时，360金融却继续保持着快速的增长。如果这种趋势在较长时间维持，360金融的优势会越发明显。

获客——数据和算法支持的精准投放就是那个金刚钻

要想在激烈的竞争中立足，360金融就要找到好的用户。业务发展初期，360金融用户主要来自360集团。但是很快，母公司提供的流量已经不能满足360金融的快速发展，迫切需要通过外部合作获取更多的流量。

对此，一般人脑海里的直接反应，就是去电视台打广告，或者找平台买流量。这种打法现在的确仍然是主流，360金融刚开始跟第三方的流量平台合作的时候并没有不同。但这种方式精准程度较低，资源大部分浪费掉了，在电视广告浪费了50%，在互联网浪费了30%。

一些缺少数据分析能力的网贷平台，会转向贷款超市，但是贷款超市的用户多头借贷占比较高，如果接进来这样的客户，客观上就决定了平台只能做36%以上的不合规生意。

既要获得优质的流量，又要尽可能控制成本，还要提高转化率，，这个“既要-又要-还要”变成了360金融亟待解决的问题。

如何让浪费降低、把“简单粗放”的获客方式转变成“精准智能“的获客方式，这就靠数据、模型和机器学习。

沿着这种思路，360金融独立开发了DSP广告投放平台。简单的说，就是改变流量投放照单全收的情形：在一个广告于流量平台曝光之前，合作平台方会先找DSP确认一下要不要投放，以及出价是多少。

思路很简单的，但是做这个事情门槛很高。

首先做这个事情需要极高的数据覆盖，如果360金融提前对用户不了解，就不知道他有没有需求，也就没法决定要不要曝光。如果DSP胡乱决定，成本反而更高。

有了数据和智能算法，才能做到对受众的精准定向，把有限的资源投最有希望的用户身上，如果流量方推过来的人资质比较差，360金融就会拒绝投放；如果用户风险低、资质好，公司就能出比别人更高的价格。

每天，DSP广告投放平台获得的请求超百亿次，回复请求的时间要以毫秒计，因为流量方不可能让用户等两秒再看到广告，眨眼间就要做出判断。

广告的收费方式是点击量，用户点击的时间非常短，但是，信贷产品转化漏斗的环节是非常长，“一长一短”之间，对于后续转化率形成了很大的挑战。DSP基于大数据做了针对性的营销评分，它会自动计算用户贷款需求到底多高，并形成贷款意愿分，以求在投放和转化之间做出最精确的计算。在决定投放的刹那间，DSP已经对转化率做了预判。

目前，DSP广告投放平台已经接入近百家流量方，响应时间低至0.1秒，覆盖面包括：App Store和各种应用商城、今日头条等信息流产品、快手、抖音等短视频。

DSP让360金融能够持续的在流量上进行投入，2019年Q2，360金融延续了之前在获客上的投入，这在流量枯竭的今天，是非常突出的竞争优势，在别人已经找不到流量时，360金融还在为未来投资。

在不到三年的时间里，360金融已经获取了超过1亿的注册用户。这一方面是源自360金融将获客视为长期投资的积极获客策略，另一方面， 其独立开发的大数据获客系统也为大规模获客提供了坚实的技术保障。

财报显示，截至2019年6月30日，360金融累计注册人数1.09亿，较去年同期5560万增长96%，环比增加15%；授信用户数量为1923万人，较去年同期716万人增长169%，环比增长20%；累计借款人达1254万人，较去年同期469万人增长167%，环比增长20%。

催收——机器人在说方言

催收，这是每一家金融机构都面临的问题。

催收行业的流动性特别大。很多人受不了一天打四五百个电话，工作一个月就离职了，导致管理、培训成本特别高。行业的不稳定，也导致了催收人员素质参差不齐，催收质量、客户体验方面的统一性很难保证。

今天，在360金融，75%的催收工作是靠机器人来完成的。机器人不只是给用户打电话，还在策划催收工作的进度安排。

凭借先进的语义识别技术，360金融的催收机器人能够做到：第一，你听不出来它是机器；第二，你跟它互动几次，依然发现不了它是机器。

最有意思的是，它不仅会普通话，而且还会方言，甚至是介于普通话与方言之间的发音，比如川普（四川普通话）、粤语。

用机器人把大量简单问题解决，相对复杂一点的问题，则需要人机结合一起把效果进一步提升上去。

人一旦参与进来，就又面临质量管理、客户体验方面的统一性很难保证的难题，——质检机器人就变得很有必要。

例如，员工为了提高自己的工作效益，可能会对用户使用一些不当的用词，或者语气不够好，质检机器人就会把他们所有的电话和语音、文字，实时的进行编辑，把他的态度、关键词识别出来。

很多时候，员工也会因为一些事情（如失恋）闹情绪，很难控制自己的行为。质检机器人可以通过声音音调的突变检测情绪，一些相关业务人员做确认后，就可以及时疏导他的工作状态，如果影响到了客户，则要进行必要的安抚。

在360金融，所有的语音的服务都要进行100%进行质检，这是很少有公司能够做的。

语音处理起来复杂度高，而且量非常大，每天语音几千小时，甚至上万小时，自动质检的成本可想而知。360金融的质检机器人，每天晚上都要分析完当天的电话录音，把认为可能有问题的，及时反馈给相关的业务主管，之后再把问题总结成经验加到规范里面，作为未来对员工培训经验。目前，质检机器人能够做到“H+1”，即上一小时打的电话内容基本上这一小时就能处理,这种时效性保证了问题的及时发现和快速处理。

今天，从获客到反欺诈，从风控到催收，360金融对于大数据和AI技术的使用，已经覆盖到了信贷领域的各个环节。坏账率1%左右的良好的资产表现，又获得了金融机构的信任。

2019年二季度，360金融机构资金合作伙伴数量已从一季度的三十余家增至二季度的六十余家。在撮合借款业务总量中，金融机构资金占比达到85%，较1季度的79%显著提升，在上市金融科技公司中首屈一指。

360金融的目标，是打造一家数据驱动、AI赋能的第三方金融科技公司。金融机构合作资金占比和科技服务收入占比的提升，意味着公司离科技赋能金融机构的定位越来越近。

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