“传统”互金模式已无活路 科技与数据是唯一的机会

　　目前，发展普惠金融，解决中小微企业、三农融资问题，扩大金融服务覆盖群体已经成为全球共识。由于传统金融门槛高、成本高、覆盖群体有限，在金融科技的加持下，互联网金融成为发展普惠金融的良好手段。

　　如今，网贷平台正处备案期，监管对网贷平台合规化势在必行，为互联网金融行业违规行为“划上红线”。现针对网络借贷行业已经形成了比较完善的“1+3”监管制度体系：一个“基本办法”，三个“指引”。

　　新兴行业在迅速发展中必然会伴随着问题、乃至行业乱象的产生，金融机构质量参差不齐，非法集资、跑路问题屡出不穷。监管是必然，市场淘汰机制也是必然。然而网贷平台的备案一再延期，也让从业互联网金融机构不断找寻合规突破口，消化大额标的、不良资产，回归服务实体经济金融本质。通过金融科技提高风控能力、运营效率，降低成本和不良资产率已成为互联网金融机构的必然选择道路。

　　大数据与AI具有天然的1+1>2属性，尤其是在金融领域，随着科技的发展、数据量的不断增长，技术赋能早已经蔓延至互联网金融前、中、后端整个链条。

　　恒昌首席经济学家魏力博士曾表示：“与科技的深度融合成为互联网金融能够腾飞的关键。金融科技带来了众多互联网金融平台在互联网金融细分市场的多元化、多层级的金融服务体系和业务布局，形成差异化竞争优势。未来，多层次的金融服务体系将为个人和企业提供更多样化的金融选择，而互联网金融作为金融系统的重要组成将发挥更大的作用。”

　　对网贷平台来说，积累数据、研发科技并将之灵活运转为其现阶段发展主要方向，科技实力决定企业的发展未来，高科技赋能金融，数字普惠金融助力实体经济的发展是大趋势。

　　以恒昌为例，作为一家P2P信用借款及财富管理服务平台，恒昌以深度学习、大数据、云计算、人脸识别、声纹识别、大规模信贷知识图谱、智能客服七大技术为纽带，应用于审核、获客、风险、催收以及大规模团队的精细化管理等和业务相关的各个环节：

　　1、将人脸识别和活体识别技术，应用于身份证真伪的判定，应用于借款人和身份证是否匹配的鉴别。

　　2、将声纹识别、语音识别和自然语言处理，应用于打击网络借贷欺诈行为。

　　3、将深度学习技术应用于风险模型的训练，信用量化评分，渠道质量判定，以及贷后用户还款能力风险预警等信贷业务全流程环节，260多条风控应用规则，打造了 “棱镜”大数据风控体系。

　　4、基于全新图数据库技术构建的超大规模信贷知识图谱，目前已经形成了4.7亿实体80多亿连接的大规模信贷关系链。

　　5、并行计算和大规模流式计算技术，使得对百万用户的上百种指标的分析，从小时级降到了分钟级以内。

　　6、人机合作，全民风控的方式建立风控闭环，人工判断与机器判断、线上线下结合进行风险评判，用于贷后资产管理，提升催收效率。

　　7、通过知识图谱，将失联修复率从13%左右提升到如今的33%，未来一年内，大概能达到80%，解决网贷行业“失联”难题。

　　恒昌CTO薛正华表示：做好普惠金融唯一的选择只有靠科技，才能把风险控制住，把规模做大。大数据也好，人工智能也好，一定要贯穿到整个普惠金融生态周期的始末，从精准获客到逾期催收，都交给科技完成。

　　金融科技是一场淘汰赛，随着数据、技术的不断迭代，偏安一隅的差异化定位已经难以生存，强者恒强。提升效率、降低成本、升级体验，科技不断赋能普惠金融质与量的突破。这是一条落下就要被淘汰的路，无论是传统金融机构、线下金融、互联网金融都在不断向整个金融服务链条注入金融科技，从人工到人机交互到全部智能化，从获客、审核、风控、催收……

　　传统互联网金融模式已没有活路，用科技与数据说话是唯一的机会。