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战略合作、产品、专利、招聘多角度看,消费金融公司FINTECH布局
  
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零壹金融4天前我想分享

作者:任万生

所披露的三家消费金融公司的不良贷款率已超过2%,高于银行业的平均水平。消费金融公司不良贷款率的上升暴露了它们缺乏风险控制能力。

诸如人工智能和大数据之类的FINTECH手段的出现,已帮助消费金融公司在一定程度上提高了其风险管理能力。生物识别,面部识别和图像识别技术可以验证面部和ID信息,并降低欺诈风险。大数据分析和深度学习技术可预测借款人的未来还款能力并降低信贷风险。

为了降低成本,提高效率以及提高风险识别和管理水平,过去两年来,消费金融公司一直在争夺金融技术。

根据零智囊机构的统计:24家消费金融公司中有21家在金融技术领域做出了相关安排:19家消费金融公司已与金融技术公司达成战略合作协议,以从金融技术中购买技术和产品服务企业;有5家消费金融公司建立金融技术实验室; 10人在争夺人才,研究人工智能在信贷业务中的应用; 7家消费金融机构成功开发了智能信贷产品;共有5项申请了19项金融技术专利。

1.消费金融公司的不良贷款率高于银行平均水平

根据中央银行的数据,消费金融公司的不良贷款率高于商业银行和外资银行。截至2018年底,中国股份制商业银行,城市商业银行,私人银行和外资银行的不良贷款率均低于2%。已披露的三家消费金融公司的不良贷款率均在2%以上,高于银行业的平均水平。

图1: 2018年金融机构不良贷款率

资料来源:零智囊团

消费金融公司主要为低收入或信用卡空白提供无抵押和无抵押小额信贷服务,并且其业务伴随着较高的信用风险。尽管消费金融公司可以匹配中央银行的信用数据,但是其客户群的信用质量存在偏差,缺少更多信息,并且信用风险不受控制。

另一方面,由于缺乏经验丰富的风险控制专员,审计师,操作系统,风险控制模型和评级模型,因此,消费金融公司存在各种风险隐患,业务流程繁琐,监管松散。另外,在成立初期的一些消费金融公司中,为了追求业务的快速发展,通过广泛的审批方式放贷,造成了大额坏账。

2.人工智能和大数据帮助消费金融公司降低风险

人工智能和大数据已在金融信贷行业中广泛使用。在贷款之前,期间和之后都使用诸如智能风险控制,反欺诈模型,自动批准和精确营销之类的产品。

通过人脸检测和银行卡等多身份验证技术,我可以确保我的应用程序并使用第三方数据来检查应用程序异常信息,从而减少帮派欺诈的风险。借助自动批准系统,可通过行人登记了解借款人的历史贷款行为和记录,并使用机器学习算法使用公司的客户数据标签和第三方信用信息来拟合和预测客户的违约概率。形成有效的评分模型。可以有效降低信用风险。

消费金融公司依靠人工智能,大数据和其他技术来参与业务流程,例如贷款申请,信息输入和风险管理,以最大程度地降低运营风险。根据中银消费金融信息的披露,消费金融业务的发展高度依赖合作销售店。在业务快速发展的背景下,销售网点的专业水平和道德风险管理面临挑战。自动批准系统可以最大程度地减少人工干预所涉及的工作量,从而可以有效降低运营风险。

随着消费者市场的不断扩大和客户消费习惯的不断升级,消费金融公司通过“在线+离线”业务模型为客户提供服务。由于商店数量和人员成本的原因,消费金融公司无法为长尾客户提供服务,而且信贷员的经验也使服务质量参差不齐。借助人工智能和大数据技术,爬虫获取授权网站的客户数据,并基于该数据提供客户画像,并为客户提供数千种个性化服务和产品。

3. 21家消费金融公司布局金融技术

截至2019年7月,已有21家消费金融公司通过与金融技术公司的战略合作,建立金融技术实验室以及自发研究智能信贷产品来部署金融技术。其中,与金融技术公司的战略合作已成为消费金融公司的首选。

表1:消费金融公司的金融技术布局

资料来源:零智囊团,公共信息

目前,消费金融公司与金融技术公司已经达成战略合作,金融技术公司提供技术服务或产品服务,成为消费金融公司的主要布局。截至2019年7月,中国24家消费金融公司中有21家已与金融技术公司签署了战略合作协议。其中,有16家公司与白榕津富达成战略合作,其中9家具有相同的屏蔽。技术已达成战略合作。两家金融技术公司主要为消费金融公司提供预贷款批准,反欺诈,信用评分,风险管理和智能收款。

表2:消费金融公司和金融技术公司达成战略合作

资料来源:公共信息

4. 10家消费金融公司招聘人才以建立“智能信用”

根据多家消费金融公司披露的招聘信息,过去两年(2017-2019年)有10家消费金融公司招聘了人工智能相关技术人员。通过招募熟悉机器学习,深度学习,自然语言处理,计算机视觉,语音识别等领域的人工智能领域的人才,这些公司研究了智能风控模型,反欺诈模型,民意分析,自动化机器人,自动摘要,生物识别等。应用场景。

表3:消费金融公司金融技术人才招聘信息

资料来源:公共信息,百度招聘

5.消费金融公司合作建立金融技术实验室

截至2019年7月,已有五家消费金融公司与中科院,大学和技术公司达成战略合作,并建立了实验室,共同研究人工智能和大数据,智能风险控制,智能客户服务,以及对消费金融业的反投资。欺诈和精准营销等应用场景。

表4:消费者金融公司建立金融技术实验室

资料来源:零智囊团,公共信息

6.七家消费金融公司生产研发“智能信贷”产品

截至2019年7月,七家消费金融公司通过自己的研发开发了自己的智能信贷系统。这些系统主要涉及两种技术,人工智能和大数据。应用场景包括智能支付,信用评分,智能收款,智能客户服务,风险管理,反欺诈识别等。

表5:消费金融公司开发自己的“智能信贷”产品

资料来源:零智囊团,公共信息

其中,消费金融公司不仅立即成功开发了自己的智能信贷产品,而且还为同一行业的公司提供了IT服务。根据其官方网站,目前的消费金融公司目前拥有900多个技术团队,约占公司总数的50%。有了如此巨大的技术投入,它的输出也非常明显,并且已经在其“ AI Cloud”平台上启动。产品和解决方案,包括面部识别,OCR,声纹识别,语音质量检查,口语识别,智能风险控制,智能客户服务,智能联络中心和面部支付。

7.五家消费金融公司申请了金融技术专利,其中64%的专利来自即时消费金融

截至2019年6月,在中国的23家消费金融公司中,有5家公司申请了专利报告,专利总数达到了78件。超过64%的专利来自即时消费金融。

图2:消费金融公司的专利申请数量(项)

资料来源:零智囊团,WIPO统计数据库

在78项专利中,涉及人工智能和大数据技术的专利有19项,占专利总数的24.36%。这些专利包括相关技术,例如机器学习,计算机视觉,面部识别,自然语言处理,语音识别,大数据(大数据挖掘和大数据分析)。除了大数据,自然语言处理技术还具有最高的使用率。

图3:金融技术消费金融公司专利技术分布情况

这些专利主要专注于消费金融信贷场景的研究,涵盖了诸如贷款前信息输入,身份识别,贷款中的反欺诈识别,风险评估以及贷款后风险监管等应用场景。

贷款前,使用人工智能人脸识别,虹膜识别,图像识别和OCR技术比较用户的脸部和身份证信息,避免用户欺诈性使用和伪造他人的身份证进行贷款申请。

情况1:申请贷款时,用户需要上传身份证和个人数据。信贷机构通过身份识别工具收集面部照片和身份证照片,以避免欺诈的风险。第二代身份证照片叠加和其他防伪方法严重影响了人脸比较的准确性。消费者理财立即通过人工智能生物识别技术,计算机视觉和OCR技术消除了摩尔纹干扰,并可以准确识别ID信息。

案例2:立即使用消费计算机视觉和OCR技术,对ID卡字符识别系统进行了改进,以消除ID卡倾斜和污点对字符识别精度的干扰。

案例3: Instant Consumer Finance使用大数据搜寻器和人工智能自然语言处理技术在授权网站上搜寻用户数据并自动填写贷款数据,从而减少了用户申请贷款时填写大量繁琐信息的过程,从而增强了用户体验。

在贷款方面,利用深度学习,大数据挖掘,大数据分析等技术建立信用评级体系,根据用户的性别,年龄,职业,信用记录,信用数据,资产信息等信息,用户的还款来源,还款能力和还款意愿,评级和评分,并确定是否发行和贷款融资,贷款期限,贷款价格等。

案例4:即时消费者金融使用机器学习和大数据分析来改善信用风险评估模型,从而加快快速风险评估的速度和效率。

案例5:苏宁的消费金融应用知识图谱对传统的风控模型进行了改进,可以构建与不同数据源的关系并将其映射到网络图谱中以形成相关的图谱。关联知识图谱中涉及的人员和事物的分析,以预测用户的过期风险。

贷款后,使用智能语音偿还提醒。

案例6:昭联消费金融使用语言识别技术来识别用户发送的语音信息,将其转换为文本信息,并提取相应的回复信息发送给用户。

8.消费金融智能化发展趋势

2010年,北银消费金融的成立拉开了中国消费金融市场的帷幕。从2010年至今,消费金融公司经历了从“ Internet +”到“ AI +”时代的变化,人工智能和大数据的发展推动了在线业务的发展。

随着人工智能和大数据的飞速发展,金融技术在消费金融行业的应用也产生了明显的影响,信贷风险和反欺诈风险的增长速度有所放缓。以兴业消费金融为例,2016年至2018年,不良贷款率分别为1.86%,2.27%和2.28%。 2017年末,兴业消费金融推出“智字天信”自动审批系统。在2018年,这很糟糕。贷款利率得到控制,仅增加0.01%。

随着消费金融公司盈利能力的提高,自行建立的“智能信贷”将成为行业趋势。截至2019年7月,七家消费金融公司已开发了自己的智能信贷产品。除这七家公司外,还有五家消费金融公司招聘与人工智能相关的技术人才,以研究智能风险控制模型,反欺诈模型和舆论。分析,自动机器人技术,自动摘要,生物识别和其他应用场景。

反欺诈技术在消费金融行业还有很长的路要走。消费金融公司通过使用相同的屏蔽数据,白榕金服或自行开发的智能风险控制,反欺诈模型,识别等产品来抑制反欺诈风险和信用风险,但大多数消费金融公司的不良贷款率仍然存在高于2%。高于银行业平均水平。另一方面,消费金融公司的主要资金来自银行间同业拆借,资金成本很高。过高的不良贷款率也将导致消费金融公司的流动性风险增加。

端。

近年来,传统的金融机构,互联网巨头和金融技术公司不遗余力地布局金融技术,但是“如何布局金融技术”仍处于混乱状态。最受欢迎的技术是什么?什么样的专利是稀有的?什么样的研发值得?

零壹智囊团整理了《2009-2018年金融科技专利趋势报告》,整理了全球近10,000项专利数据,试图分析全球金融技术的发展趋势。单击左下角的“阅读原件”以查看完整的报告。

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作者:任万生

所披露的三家消费金融公司的不良贷款率已超过2%,高于银行业的平均水平。消费金融公司不良贷款率的上升暴露了它们缺乏风险控制能力。

诸如人工智能和大数据之类的FINTECH手段的出现,已帮助消费金融公司在一定程度上提高了其风险管理能力。生物识别,面部识别和图像识别技术可以验证面部和ID信息,并降低欺诈风险。大数据分析和深度学习技术可预测借款人的未来还款能力并降低信贷风险。

为了降低成本,提高效率以及提高风险识别和管理水平,过去两年来,消费金融公司一直在争夺金融技术。

根据零智囊机构的统计:24家消费金融公司中有21家在金融技术领域做出了相关安排:19家消费金融公司已与金融技术公司达成战略合作协议,以从金融技术中购买技术和产品服务企业;有5家消费金融公司建立金融技术实验室; 10人在争夺人才,研究人工智能在信贷业务中的应用; 7家消费金融机构成功开发了智能信贷产品;共有5项申请了19项金融技术专利。

1.消费金融公司的不良贷款率高于银行平均水平

根据中央银行的数据,消费金融公司的不良贷款率高于商业银行和外资银行。截至2018年底,中国股份制商业银行,城市商业银行,私人银行和外资银行的不良贷款率均低于2%。已披露的三家消费金融公司的不良贷款率均在2%以上,高于银行业的平均水平。

图1: 2018年金融机构不良贷款率

资料来源:零智囊团

消费金融公司主要为低收入或信用卡空白提供无抵押和无抵押小额信贷服务,并且其业务伴随着较高的信用风险。尽管消费金融公司可以匹配中央银行的信用数据,但是其客户群的信用质量存在偏差,缺少更多信息,并且信用风险不受控制。

另一方面,由于缺乏经验丰富的风险控制专员,审计师,操作系统,风险控制模型和评级模型,因此,消费金融公司存在各种风险隐患,业务流程繁琐,监管松散。另外,在成立初期的一些消费金融公司中,为了追求业务的快速发展,通过广泛的审批方式放贷,造成了大额坏账。

2.人工智能和大数据帮助消费金融公司降低风险

人工智能和大数据已在金融信贷行业中广泛使用。在贷款之前,期间和之后都使用诸如智能风险控制,反欺诈模型,自动批准和精确营销之类的产品。

通过人脸检测和银行卡等多身份验证技术,我可以确保我的应用程序并使用第三方数据来检查应用程序异常信息,从而减少帮派欺诈的风险。借助自动批准系统,可通过行人登记了解借款人的历史贷款行为和记录,并使用机器学习算法使用公司的客户数据标签和第三方信用信息来拟合和预测客户的违约概率。形成有效的评分模型。可以有效降低信用风险。

消费金融公司依靠人工智能,大数据和其他技术来参与业务流程,例如贷款申请,信息输入和风险管理,以最大程度地降低运营风险。根据中银消费金融信息的披露,消费金融业务的发展高度依赖合作销售店。在业务快速发展的背景下,销售网点的专业水平和道德风险管理面临挑战。自动批准系统可以最大程度地减少人工干预所涉及的工作量,从而可以有效降低运营风险。

随着消费者市场的不断扩大和客户消费习惯的不断升级,消费金融公司通过“在线+离线”业务模型为客户提供服务。由于商店数量和人员成本的原因,消费金融公司无法为长尾客户提供服务,而且信贷员的经验也使服务质量参差不齐。借助人工智能和大数据技术,爬虫获取授权网站的客户数据,并基于该数据提供客户画像,并为客户提供数千种个性化服务和产品。

3. 21家消费金融公司布局金融技术

截至2019年7月,已有21家消费金融公司通过与金融技术公司的战略合作,建立金融技术实验室以及自发研究智能信贷产品来部署金融技术。其中,与金融技术公司的战略合作已成为消费金融公司的首选。

表1:消费金融公司的金融技术布局

资料来源:零智囊团,公共信息

目前,消费金融公司与金融技术公司已经达成战略合作,金融技术公司提供技术服务或产品服务,成为消费金融公司的主要布局。截至2019年7月,中国24家消费金融公司中有21家已与金融技术公司签署了战略合作协议。其中,有16家公司与白榕津富达成战略合作,其中9家具有相同的屏蔽。技术已达成战略合作。两家金融技术公司主要为消费金融公司提供预贷款批准,反欺诈,信用评分,风险管理和智能收款。

表2:消费金融公司和金融技术公司达成战略合作

资料来源:公共信息

4. 10家消费金融公司招聘人才以建立“智能信用”

根据多家消费金融公司披露的招聘信息,过去两年(2017-2019年)有10家消费金融公司招聘了人工智能相关技术人员。通过招募熟悉机器学习,深度学习,自然语言处理,计算机视觉,语音识别等领域的人工智能领域的人才,这些公司研究了智能风控模型,反欺诈模型,民意分析,自动化机器人,自动摘要,生物识别等。应用场景。

表3:消费金融公司金融技术人才招聘信息

资料来源:公共信息,百度招聘

5.消费金融公司合作建立金融技术实验室

截至2019年7月,已有五家消费金融公司与中科院,大学和技术公司达成战略合作,并建立了实验室,共同研究人工智能和大数据,智能风险控制,智能客户服务,以及对消费金融业的反投资。欺诈和精准营销等应用场景。

表4:消费者金融公司建立金融技术实验室

资料来源:零智囊团,公共信息

6.七家消费金融公司生产研发“智能信贷”产品

截至2019年7月,七家消费金融公司通过自己的研发开发了自己的智能信贷系统。这些系统主要涉及两种技术,人工智能和大数据。应用场景包括智能支付,信用评分,智能收款,智能客户服务,风险管理,反欺诈识别等。

表5:消费金融公司开发自己的“智能信贷”产品

资料来源:零智囊团,公共信息

其中,消费金融公司不仅立即成功开发了自己的智能信贷产品,而且还为同一行业的公司提供了IT服务。根据其官方网站,目前的消费金融公司目前拥有900多个技术团队,约占公司总数的50%。有了如此巨大的技术投入,它的输出也非常明显,并且已经在其“ AI Cloud”平台上启动。产品和解决方案,包括面部识别,OCR,声纹识别,语音质量检查,口语识别,智能风险控制,智能客户服务,智能联络中心和面部支付。

7.五家消费金融公司申请了金融技术专利,其中64%的专利来自即时消费金融

截至2019年6月,在中国的23家消费金融公司中,有5家公司申请了专利报告,专利总数达到了78件。超过64%的专利来自即时消费金融。

图2:消费金融公司的专利申请数量(项)

资料来源:零智囊团,WIPO统计数据库

在78项专利中,涉及人工智能和大数据技术的专利有19项,占专利总数的24.36%。这些专利包括相关技术,例如机器学习,计算机视觉,面部识别,自然语言处理,语音识别,大数据(大数据挖掘和大数据分析)。除了大数据,自然语言处理技术还具有最高的使用率。

图3:金融技术消费金融公司专利技术分布情况

这些专利主要专注于消费金融信贷场景的研究,涵盖了诸如贷款前信息输入,身份识别,贷款中的反欺诈识别,风险评估以及贷款后风险监管等应用场景。

贷款前,使用人工智能人脸识别,虹膜识别,图像识别和OCR技术比较用户的脸部和身份证信息,避免用户欺诈性使用和伪造他人的身份证进行贷款申请。

情况1:申请贷款时,用户需要上传身份证和个人数据。信贷机构通过身份识别工具收集面部照片和身份证照片,以避免欺诈的风险。第二代身份证照片叠加和其他防伪方法严重影响了人脸比较的准确性。消费者理财立即通过人工智能生物识别技术,计算机视觉和OCR技术消除了摩尔纹干扰,并可以准确识别ID信息。

案例2:立即使用消费计算机视觉和OCR技术,对ID卡字符识别系统进行了改进,以消除ID卡倾斜和污点对字符识别精度的干扰。

案例3: Instant Consumer Finance使用大数据搜寻器和人工智能自然语言处理技术在授权网站上搜寻用户数据并自动填写贷款数据,从而减少了用户申请贷款时填写大量繁琐信息的过程,从而增强了用户体验。

在贷款方面,利用深度学习,大数据挖掘,大数据分析等技术建立信用评级体系,根据用户的性别,年龄,职业,信用记录,信用数据,资产信息等信息,用户的还款来源,还款能力和还款意愿,评级和评分,并确定是否发行和贷款融资,贷款期限,贷款价格等。

案例4:即时消费者金融使用机器学习和大数据分析来改善信用风险评估模型,从而加快快速风险评估的速度和效率。

案例5:苏宁的消费金融应用知识图谱对传统的风控模型进行了改进,可以构建与不同数据源的关系并将其映射到网络图谱中以形成相关的图谱。关联知识图谱中涉及的人员和事物的分析,以预测用户的过期风险。

贷款后,使用智能语音偿还提醒。

案例6:昭联消费金融使用语言识别技术来识别用户发送的语音信息,将其转换为文本信息,并提取相应的回复信息发送给用户。

8.消费金融智能化发展趋势

2010年,北银消费金融的成立拉开了中国消费金融市场的帷幕。从2010年至今,消费金融公司经历了从“ Internet +”到“ AI +”时代的变化,人工智能和大数据的发展推动了在线业务的发展。

随着人工智能和大数据的飞速发展,金融技术在消费金融行业的应用也产生了明显的影响,信贷风险和反欺诈风险的增长速度有所放缓。以兴业消费金融为例,2016年至2018年,不良贷款率分别为1.86%,2.27%和2.28%。 2017年末,兴业消费金融推出“智字天信”自动审批系统。在2018年,这很糟糕。贷款利率得到控制,仅增加0.01%。

随着消费金融公司盈利能力的提高,自行建立的“智能信贷”将成为行业趋势。截至2019年7月,七家消费金融公司已开发了自己的智能信贷产品。除这七家公司外,还有五家消费金融公司招聘与人工智能相关的技术人才,以研究智能风险控制模型,反欺诈模型和舆论。分析,自动机器人技术,自动摘要,生物识别和其他应用场景。

反欺诈技术在消费金融行业还有很长的路要走。消费金融公司通过使用相同的屏蔽数据,白榕金服或自行开发的智能风险控制,反欺诈模型,识别等产品来抑制反欺诈风险和信用风险,但大多数消费金融公司的不良贷款率仍然存在高于2%。高于银行业平均水平。另一方面,消费金融公司的主要资金来自银行间同业拆借,资金成本很高。过高的不良贷款率也将导致消费金融公司的流动性风险增加。

端。

近年来,传统的金融机构,互联网巨头和金融技术公司不遗余力地布局金融技术,但是“如何布局金融技术”仍处于混乱状态。最受欢迎的技术是什么?什么样的专利是稀有的?什么样的研发值得?

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