[商业信息]专访微言科技黄聪：用科技赋能，助力中国普惠金融

- 从数字银行(原零售银行)

黄聪，耶鲁大学统计学博士，中国科技大学数学学士，美国哥伦比亚大学统计系助理教授。目前是韦偃科技 的创始人兼CEO。曾任小营科技( 纽约证交所:XYF)总裁、平安金鹿研究院创新产品部总经理；麦肯锡公司顾问；高盛欧洲总部高级定量分析师。

面对数据量巨大、风险控制需求精准的银行业，金融科技公司有着天然的优势。构建基于大数据的金融知识地图，识别社交网络和银行业的核心数据，深入了解客户，是银行业最重要的课题。大数据将成为“新一轮产业转型的核心驱动力”，经过多年的信息化积累，空银行业有了很多优化。韦偃科技这样的企业可以利用大数据了解用户需求，连接场景创造价值。

数字银行:作为金融科技服务提供商，韦偃科技如何在新金融板块布局中提供一站式、端到端的解决方案？

黄聪:由于不同类型的企业有不同的财务需求，因此不能一概而论。比如银行等金融机构的需求比较明确，大多指定了一定的模块服务，比如构建风险控制引擎、部署反欺诈策略等。

【/h/】对于一些有自己场景的企业，我们将根据政策导向和客户类型，探讨他们在场景中对消费金融和供应链金融的需求。其中，韦偃科技作为设计师的作用更为全面，从金融产品设计、风险控制、制度建设、营销客户获取、业务运营到与资本对接。

我们公司有一个集金融和互联网于一体的团队。大部分员工都有lufax、中安和bat 的背景，在新的金融领域有成熟的端到端经验。他们可以快速设计金融产品，提高互联网产品体验和系统支持的效率，支持需求定制和持续迭代。

“数字银行”:韦偃科技在软银中国资本成立后4个月内完成了由软银中国资本牵头的a轮超过1亿元的融资。投资机构在韦偃看到了什么能力？

黄聪:首先，韦偃在中国新金融领域拥有一支顶尖的优秀团队。

姚志平先生，董事长，全球领先的风险控制专家，在美、台、mainland China零售银行业务方面经验丰富。曾任平安金鹿研究所首席风险控制官；泰信国际银行(台湾)首席风险控制官帮助泰信走出双卡风暴；美国银行(美国)副总裁，负责风险控制模型的构建；他曾在菲科公司和首都一号担任高级科学家。

我是中国互联网金融行业的长期从业者。他是耶鲁大学统计学博士，哥伦比亚大学统计系助理教授。他的研究兴趣是数据挖掘和机器学习，被认为是风控制模型方面的专家。从2011年 开始进入互助黄金行业。他是lufax的创始团队成员，曾担任小影科技总裁，在两个平台上经历了从零到一的过程。

韦偃科技团队在新的金融领域拥有卓越的能力。拥有传统金融机构的丰富经验和互联网营销的优秀人才。我们在新金融领域有着丰富的经验，将金融的严谨性与互联网的快速迭代有机结合。该团队过去的经验证明，我们在共同基金机构的业务是成功的，正是这些能力使投资者非常看好韦偃科技的团队。

其次，韦偃科技的商业模式安全可靠，符合国家鼓励的大方向。韦偃科技的业务方向是 to-b，主要服务于金融机构和大型企业，符合目前国内金融许可的趋势。所以我们的商业模式是比较安全的。

第三，科技金融转型市场巨大。因为中国金融业监管严格，竞争不足，像我们这样的新公司机会还是很多的。

数字银行:能否具体谈谈如何提高银行在零售金融方面的能力？

黄聪:对于银行等持牌金融机构来说，他们更关心的是如何提高自己在风险控制、大数据应用、it技术、营销和客户获取方面的能力。我们根据国内银行过去在零售业务方面的经验将其分为三类。

【/h/】第一类是长期从事零售金融业务且经验丰富的银行。这类银行对自己的发展目标非常明确，但是在一些模块上需要更先进的技术，所以需要引入外力。韦偃为此类银行提供的服务包括反欺诈、风险控制建模、风险控制信用咨询、系统建设等模块。

【/h/】第二类是零售业务转型阶段的银行。这样的银行还处于业务探索阶段，希望和金融科技公司一起设计一些新的零售产品，比如纯网贷产品，小微店铺产品等。韦偃科技提供成熟的端到端产品解决方案，与银行共同设计零售金融产品，并在实地实施。

第三类是想快速拓展业务的银行。这类银行希望通过与外部客户获取渠道的合作，快速拓展业务。韦偃科技的作用是帮助银行获得客户并找到业务。同时，通过韦偃的风险控制能力，筛选出符合银行要求的客户，与银行进行联合风险控制，从而降低银行风险，提高银行效率。

这里需要单独强调一下韦偃在风控建模方面的能力。一方面，韦偃有一个久经考验的专家模型，即风险谱，可以在不需要大量数据积累的情况下，快速对客户进行分层，实现对新业务的客户风险定价；另一方面，对于有一定数据积累的银行，韦偃科技可以通过自身的数据分析和建模能力，帮助其构建识别度更高的产品模型，从而帮助其降低风险。

数字银行:韦偃科技在金融产品的个性化数字营销中做了哪些体验式的场景？

黄聪:数字营销必须通过对网络流量的分析来做精准营销。韦偃科技拥有强大的数字分析能力，这恰恰使韦偃能够以更低的成本赢得新客户，并在互助金融服务领域以更好的个性化客户体验提高用户忠诚度。未来，韦偃科技将通过数字化营销寻找新的增长点，打造社会化、敏捷化、自动化、智能化的营销管理组织。

数据营销的三个核心是客户获取、接受和转化。

首先，争取客户。在获取客户的过程中，数据很重要。在“合法”和保护用户隐私的前提下，韦偃科技在投放到不同渠道时，应对被收购人群进行标记，以收集用户数据并利用数据分析被收购人群的价值。因为每个渠道的用户都会在渠道上留下痕迹，数据会通过埋点的方式来收集，所以很容易分析渠道的质量，转化潜在客户。

第二，接手。企业需要借助智能交互技术与市场接轨，从传统的单向营销行为转变为实时、持续、不间断的消费者互动。因为以消费者为导向的企业可以紧密跟随和深入了解消费者，快速决策，整合消费者身边的各种资源。

第三，转型。转化是最重要的一步，而要达到良好的转化效果，一个好的方法就是把不同的用户引向他们感兴趣的内容。要想让新人快速转型，需要设置很多关键点，比如微言技术会刺激人，利用从众心理、安全心理、权威认证、效果反馈等。对于对产品感兴趣但不马上转型的人来说，这是常规方法。

无论是用户分组、相关性分析还是基于用户行为的精准营销，本质上都是客户获取、流量接受和转化。金融行业的数字营销需要准确跟踪流量，这是一切优化的基础。在“合法”和保护用户隐私的前提下，数据必须通过可靠的数据分析工具准确收集和存储。营销的核心越来越转向后端。营销和运营要互相配合，不仅要做营销上的“千人”，还要做营销上的“千人”，从前端到后端都要个性化。否则另一部分的损失率会很高。

【/h/】综上所述，金融科技时代，营销人员必须快速洞察市场，快速应对消费趋势，加强与潜在客户的个性化、智能化互动。

数字银行:韦偃科技如何构建专家模型并将其应用于信用风险分析？有哪些应用实例？

黄聪:韦偃科技以客户过去的征信行为为核心变量，通过过去的用户行为数据构建复杂的统计模型。这种预测是基于客户的个人水平，而不是单个信贷产品的潜在损失。这种专家模型起源于美国，已经在世界各国得到应用。微技术引进美国技术，在中国应用，使其更适合中国市场。

韦偃科技的专家模型，也就是风险谱技术，是风险管理的支柱之一。因为是基于个人层面的，所以可以更准确的评估客户的整体信用。美国的银行首先发现，如果只分析单一的信贷产品数据，无异于盲目的让人感知，不同银行之间不同产品的用户风险没有被准确把握。所以需要更上一层楼，从个人层面判断用户的风险。在随后的40年里，风险谱技术为降低美国各大银行的信用损失做出了巨大贡献。

【/h/】其实可以总结出一套具体的行为规则来判断客户坏账的概率。大量研究表明，一个用户会遵循一个从好到坏的基本行为模式，从查询贷款到逾期会有五个阶段。我们需要在最终坏账发生之前从悬崖边上撤退。微观专家模型会根据风险谱准确识别出用户在坏账道路上的哪个阶段，并根据各种信用报告的指标检查出用户的风险等级，从而保证分配到差等级的客户的违约风险高于分配到好等级的客户。

【/h/】2005-2006年，台湾爆发双卡危机(信用卡和现金卡)，导致当地银行核销坏账的金额占发卡收入的30%，台湾新银行甚至高达55.7%，亏损100亿新台币。姚志平先生加入泰信国际银行，引进风险谱技术后，泰信银行扭亏为盈，实现年净利润100多亿新台币。

数字银行:目前商业银行防范信用风险面临的最大挑战是什么？

黄聪:纵观国内商业银行，在零售银行业务方面，其之前的客户资质大多属于顶级客户，因此资质稍差的客户数据积累并不完善。

【/h/】国内商业银行，大部分业务还是审批人系统，缺乏数字化和建模的方法对客户进行多维度的判断和评分，无法实现风险定价。

数字银行:如何制定反欺诈策略？与同行业相比，韦偃科技在反欺诈方面有哪些竞争优势？

黄聪:反欺诈战略分为两步，一是识别欺诈风险，二是拦截欺诈风险。在认可度方面，韦偃科技注重点和面。首先，结合外部黑名单数据和内部行为数据识别高风险个体。其次，基于个体之间的接近性和相似性，将高风险特征传播到群体中。最后，根据空之间的距离，高风险信号传播到个人或群体所在的地区，甚至邻近地区。

【/h/】拦截方面，韦偃科技注重打硬仗。点对点的欺诈风险识别系统将覆盖注册、登录、申请和提现等每个环节。欺诈团伙在每个环节留下的线索都会被韦偃科技的“情报与反欺诈引擎”捕获并记录下来，但并不是100%的高风险操作会在被识别的那一刻被截获。而是通过巧妙的策略设计，在策略体系中加入混淆因素，随机漏斗化过滤风险，实现反欺诈策略体系与欺诈团伙攻击行为的动态平衡，保证资产包层面的可控风险。

【/h/】总之，从点到面的战略体系会不断把风险识别放在前面，而欲擒故纵的战略设计会有选择地把风险拦截放在后面，从而大大提高韦偃科技反欺诈体系的反破解能力。

与同行相比，韦偃科技在反欺诈方面有四大竞争优势:

首先是技术架构。韦偃科技同时培育站外防诈骗防火墙技术和站内分布式流量计算技术，通过防火墙动态拦截机器攻击流量，利用流量计算实时拦截人类攻击行为，既保护了账户信息安全，又降低了营销费用的使用效率，减少了平台诈骗借贷的资金损失。

二、模型算法。韦偃科技有效结合风险特征、数据特征、数据成本和计算效率，利用运筹学模型创建动态数据路由服务，在多个外部数据源之间寻找使用效率和成本的最优平衡，动态调整每个数据源的更新周期和数据质量；半监督风险推理模型和无监督特征自学习模型用于智能识别诈骗团伙、金融中介、高风险区域等。，借助手动反馈标签自动优化模型参数。

第三，风险操作。通过多年在消费金融领域的努力和对欺诈风险特征的了解，韦偃科技自主研发了“智能反欺诈引擎”，将风控引擎的配置渗透到可变层而不是简单的规则层。不仅是规则顺序和策略过程的调整，更重要的是核心特征变量的提取和应用，从而大大提高了风力控制的自主性和有效性；可视化复杂的风险特征，提高人工审计中欺诈风险的整体控制和风险特征的反馈效率，从而建立闭环反欺诈运行体系。

第四，实地执行。基于提高效率和增强财务能力的愿景，韦偃科技为深度合作伙伴提供全套技术解决方案源代码的本地化部署，以及行业高级风险控制专家的实践培训。希望通过这样的努力，真正降低反欺诈的技术门槛，促进整个金融生态的健康发展。

数字银行:韦偃科技在数据源和数据服务方面面临哪些挑战？

黄聪:不难看出，零售银行的商业模式需要多维度的数据来描述个人画像，以便更好地提供个性化的金融服务，准确识别风险，为产品定价。目前，国内外对数据，尤其是与个人隐私相关的数据的监管越来越严格。所有涉及个人数据的商业模式都将在数据源和数据服务方面面临以下挑战:

第一个挑战是合规性。使用不符合规定的来源的数据对公司和企业本身都是一个重大隐患。在使用客户数据进行业务时，您必须获得用户的明确授权，以确保用户知道授权数据的详细信息和具体的使用场景。

【/h/】我们可以把零售银行业务涉及的数据源分为以下两类:一类是与业务相关的内部数据。在网上金融业务流程中，要求用户独立输入少量的录取和预审基本信息，如姓名、身份证、手机号码、联系人等。，可以记录用户在业务流程中的使用场景和操作习惯，如品牌型号、网络类型、地理位置、打字速度、按钮点击频率、每一步消耗的时间等。

一个是在用户授权下采集的外部数据。比如电信运营商的通话记录、银行的信用卡账单、电商平台的购买记录、PBOC网站的短式信用报告等。这些数据在各种数据源网站上受到用户密码的保护，用户需要配合他们登录后才能进行抓取。此外，许多合格的第三方风险控制服务提供商也是用户授权数据的重要来源。

【/h/】在获取上述两种数据之前，韦偃科技会让用户提前签署电子知情同意书并确认提交电子签名，经电子签名确认的同意书将被送回系统服务器永久加密保存，以确保数据采集和使用在所有业务流程中合法合规。电子签名文件与传统的手写签名文件具有同等的法律效力。与传统的手写签名相比，电子签名更先进，它从实现原理和验证方法上通过技术手段保证了签名的可验证性和签名发送者的不可否认性。

第二个挑战是安全性。在数据收集、传输、存储、使用和销毁的整个生命周期中，必须最大限度地降低数据隐私泄露的可能性。如果由于系统故障、黑客攻击等不可抗力导致泄漏，必须将造成的损失降至最低。

韦偃科技可以从以下几个方面保证数据安全:

第一，权限管理。所有与业务相关的数据都采用严格的权限管理系统，重要数据的访问和修改都需要申请授权。具体来说，数据权限管理被细分为行和列级别控制以及字段内容控制。行列级控制可以控制不同级别的员工或不同业务流程步骤可以查询的数据范围，而字段内容控制只能在特定条件下访问数据。

二是实时监控。在严格权限管理的基础上，针对每个数据查询，详细记录查询的来源、内容和时间，通过数据流处理技术搭建二级实时监控系统。一旦出现非授权查询、海量数据导出等异常数据访问行为，系统会实时发出短信和电话报警。根据情况的严重性，可以自动终止异常行为，并可以跟踪详细的行为日志，供后续调查使用。

第三是内容加密。在数据传输和存储过程中，采用非对称加密技术对原始内容进行加密，以保证数据在进入具体使用场景之前始终以加密形式存在。即使数据被泄露，只要加密密钥不被破解，就不会丢失任何有价值的信息。

第三个挑战是稳定。对于网上正式投入运营的金融业务，没有稳定性，客户体验和效果不会有任何提升，网上业务相对于线下业务的主要优势也会丧失。

稳定性包括两个方面。一方面需要保证数据服务的稳定性，在线业务对可用性要求非常高。一般来说，客户可能会7x24小时上门服务，因此有必要对数据服务进行灾难恢复和监控，以确保其随时可用。韦偃科技的技术团队主要来自bat 等知名互联网公司，拥有丰富的运营和维护大型在线业务的经验，能够将服务的可用性保持在非常高的水平。

另一方面，需要保证稳定的数据质量。由于业务流程中会用到非常多维的用户数据，因此部分外部数据源不可访问或内容异常是大概率事件，可能导致反欺诈等关键业务步骤误判。为了保证数据质量，韦偃科技对每种外部数据源至少有三家可靠的供应商，其中一家作为主数据源，另一家作为备份数据源，定期对内容进行定量采样，对主数据源进行监控。

数字银行:能谈谈你对公司未来的战略发展规划吗？

黄聪:希望韦偃科技能够成为中国最大的金融机构和情景方之间的连接器，从技术、流量、数据三个方面提供价值。

韦偃科技利用技术来增强资本和资产的两端的权能并将其连接起来。一端是出资人，也就是金融机构，让他们有动力和能力参与零售金融业务；另一端与有场景的公司合作，一方面对分散在场景中的流量进行整合和规范，转化为资金流用于金融用途；另一方面，客户在场景中生成的行为数据是结构化的，有助于我们进行风险判断，对客户行为和可能的风险行为做出更准确的判断。

我们是一个连接器，连接着中国数百家金融机构和数千个场景。对于金融机构，韦偃科技带来流量和数据；对于场景方面，韦偃科技带来的资金可以用于消费金融和供应链金融，这也是韦偃的价值所在。

韦偃科技的愿景是通过科技手段实现资本和资产的无障碍对接，使中国的金融服务更加普及和便捷。