Tech 助力Fin ,大数据风控系统赋能掌众金服!

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胡亚海  

首席技术官  CTO 

北京航空航天大学  博士

深耕互联网领域近20年,先后任职于普天信息技术研究院、摩托罗拉、宇龙酷派、百度等知名企业,曾主导宇龙酷派公司全员从WinCE向Android转型,并作为百度移动云技术委员会成员,参与核心架构设计和业务规划。在手机系统研发、云生态技术架构与业务规划等领域拥有丰富经验,擅长技术体系搭建、大数据平台、运维与云服务平台化。

今天非常有幸采访掌众金服的胡总,就掌众金服的业务发展和信贷风控的自动化实施进行了交流。

信数:请胡总简单介绍下掌众金服和主要的业务。

胡亚海:掌众金服成立于2014年10月,是一家技术驱动的Fintech公司, 专注大数据风控和金融科技研发,致力于打造开放的金融云生态平台,为不同群体提供高效便捷的智能金融服务和解决方案。公司有着优势互补的团队,管理层来自大型银行、投资机构、互联网巨头公司等,目前员工中65%是技术人才。

信数:您能谈谈中国互联网金融科技行业还有哪些机会?未来的趋势是什么?

胡亚海“观其变易以顺势而为”,互联网已经叩响“万物互联时代”的大门。站在时代前沿,金融科技成为连接传统金融行业和智能化的根基,点燃了中国金融创新的引擎,促使金融业释放出前所未有的活力。

随着行业的不断发展,未来将有更多的企业“以持续技术创新”为核心驱动力,从而夯实平台在高效价值传递、数据驱动及消费场景适配领域的优势,并构建全生态金融产业链。与此同时,基于“中国科技服务世界”的信心,将会有其它更多国家共享中国金融科技的先进成果和经验。

信数:请您简单介绍一下掌众金服的大数据风控系统。

胡亚海基于创新型海量大数据采集、加工技术。多重信用评估模型及风控维度,对客户准入进行风险定级。

安全性:通过了公安部信息系统安全等级保护三级安全认证。高性能、高可用性,支持PB级的数据存储及3000万+用户的全量用户活动的峰值访问量。

信数:掌众金服在哪些环节改进决策效能?

胡亚海全自动化的线上风控流程,极大降低运营成本;基于大数据的技术体系,提高数据采集、清洗及信息提取的效率;多维度的风控模型有效提高模型准确度。

信数:使用 SparklingLogic 决策引擎的优势是什么?

胡亚海基于硅谷的专业决策引擎 SparklingLogic,有着如下优势:

1) 高性能。单台主机的决策接口调用量QPS即可达到上千。

2) 便捷的规则录入及版本管理。规则录入语法简单,同时支持可视化工具进行规则录入。规则的每次变更均有相应的历史记录。

3) 规则发布灵活。发布时选择相应的版本即可,且支持热部署,规则更新无需中断服务。

4) 完善的权限管理。支持账户及对应的工作区权限隔离。

信数:掌众金服是如何处理、加工、管理海量数据?

胡亚海基于HBase的数据存储,使用流式计算(Spark Streaming、Storm)对数据进行分析,通过Hive等数仓进行报表输出。数据流转过程中对敏感数据进行加密或脱敏。

信数:如何自动化处理进件,快速评估贷前、贷中、贷后的客户信用?

胡亚海触发客户信用评估的场景主要有用户提交授信数据、点击借款申请、借款订单状态变更(生成借款、还款或逾期等)。每个场景发生后都会触发相应的个人特征变量更新及模型的运算,基于高效的风控系统,可以快速地完成客户信用评估。

信数:决策系统有哪些模型在运行?举例说明。

胡亚海主要的模型有贷前反欺诈、贷前信用模型、贷中风险模型及贷后催收模型等。例如贷前黑名单拦截即属于贷前反欺诈中的一个。

信数:个贷方面,模型的数据维度有哪些还需要补充?

胡亚海目前模型已有的数据维度可实现为用户进行比较准确的风险评估。但针对人行征信等具有极高公信力的数据,如果提交的用户更多,对模型的准确度会有一定程度的提升。

信数:您关注的大数据决策系统的监控指标有哪些?

胡亚海指标主要分两大类。第一类是系统性能指标,包括对外接口的响应耗时、授信数据处理吞吐量、数据库查询耗时等。第二类是业务状态指标,包括拒贷率波动、交易量、授信成功率等。

信数:对于大数据决策系统,个贷有哪些新的难点?

胡亚海系统层面,随着用户量的增长,对IT基础设施及系统提出了更高的要求:高性能、高可用性及成本控制。风控策略方面,需要更好地利用大数据、精确地风险评估及反欺诈。

信数:如何获取客户?客户体量有多少?

胡亚海目前获客方式有广告投放、合作伙伴导流等线上渠道。目前注册用户达到了3000万+。


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