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隨著建設數字中國上升為國家戰略，數字化浪潮席卷各行各業。與此同時，金融與科技的結合持續深入，金融新業態與新模式紛紛涌現，不斷塑造著新的邊界。
360數科方面表示，數字化對攻克“不可能三角”的意義，不僅僅是把線下的業務搬到線上，而是在完善信息、征信、渠道和產品的基礎上，顛覆傳統的客戶理解、用戶觸達、資質審批和風控模式，重構小微金融服務的經營邏輯。
360數科小微金融部總經理盧瑤認為，金融科技企業應借助數字化技術對不同層次、不同類型的小微企業進行畫像，針對不同層次、不同類型的小微企業及小微企業主設計與其生產經營相匹配的互聯網信貸產品，通過線上化運營，滿足其“短、小、頻、急”的需求。
對于數據科學如何賦能信貸業務，盧瑤指出，對于小微金融服務而言，每個階段都需要大數據與人工智能技術的參與，這也是金融科技區別于傳統金融機構的最大之處。以360數科為例，在服務小微企業過程中，大數據風控被分為貸前、貸中和貸后三個階段：貸前主要涉及用技術的方式判斷是否給借貸者授信，其中分為反欺詐和信用風險判斷兩大塊。反欺詐需要辨別出以騙款為目的的黑色產業。在這方面，360數科通過構建關系網絡，以知識圖譜等形式找出風險點。
盧瑤表示，“而在貸前的信用評分中，我們利用歷史數據作為有監督機器學習的測試數據集，將借貸人群區分為好人與壞人。之后，通過規則條件、用戶分層、用分類器將用戶做信用分的區分，以拒絕低信用分的用戶，提供高額度給優質信用分用戶。”
進入貸中環節之后，需要動態通過決策模型來調整用戶的貸款額度與利率，通過決策結果為互聯網用戶運營提供策略。最后貸后環節，則是一個通過機器學習輔助收款的過程。團隊通過機器學習模型可以判斷用戶還款能力，并將用戶分類，比如分為容易收款的用戶、不容易收款的用戶，就會通過不同的運營方式進行催收，完成整個金融周期的風險管理。
盧瑤稱，“我們的任務是應用最能幫助用戶、最能有效服務用戶的技術。所以相對于技術創新和研發，如何讓技術更好地服務用戶才是最重要的。從長期來看，小微融資技術的精進，推動的是供給側改革，只要通過數字化的方式，才能更好地實現對小微企業的扶持，切實助力實體經濟的發展。”
浙公網安備 33010602000006號
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