首页 开奖直播 彩票焦点 彩票开奖 中奖规则 热点新闻 全国开奖 地方体彩 彩票论坛 彩票结果 足球彩票

188提款400元串中58万 Capital One归来的“刘教授”,出走马上金融,组建了一支80人的大数据风控团队|清流对话

2020-01-11 10:08:39 作者:匿名 热度:2128

188提款400元串中58万 Capital One归来的“刘教授”,出走马上金融,组建了一支80人的大数据风控团队|清流对话

188提款400元串中58万,刘志军,诚安聚立总裁,原capital one统计部资深总监,华人在capital one达到的最高职位。“刘总在行业内堪称教授级”,当谈到刘志军时,某信贷机构风控负责人言语中充满敬佩,“风控上的所有事情,他基本都做过。”

诚安聚立,一家大数据风控服务商,团队80人,技术人员60余人,占比75%,天使轮已融资9000万。目前已服务包括芝麻信用、渤海银行、银联、交通银行、海融易在内的40余家信贷机构。

主要产品为saice全聚合信审风险量化平台,整合三方数据源、身份验证、反(主观和团伙)欺诈、信用风险评估,并结合机构产品的具体政策,自动化做出实时信审决策。

7月15日,在朗迪峰会上,清流消费金融专访了“风控教授”刘志军,分享了他的风控经历及对于大数据风控的灼见。

诚安聚立总裁刘志军(左一)

从终身副教授到首席统计学家

“统计学非常实用,我带过的毕业生都不愁找工作”,与其他金融高管出身“行伍”不同,刘志军是正经的“学院派”,曾在密西西比大学执教统计学十年,并获得终身副教授。

统计学讲究的就是实用,在进入企业之前,刘志军便已小试牛刀,解决计算机并行运算时任务动态分配、帮助拉斯维加斯赌场设计赔率、提高炎热天气下南部奶牛场奶产量、帮助居民预计年用电量……

“数据分析能解决现实生活中人们所遇到的问题”,在发现、解决问题中,刘志军乐此不疲,“现在回想起来,这些事情也非常有意思。”

2001年,刘志军离开高校,供职equifax,“equifax的建模方法远远落后学术界”,学术与企业严重脱节,让刚入职的刘志军十分诧异,“我把他们的模型全都翻新了一遍,新模型在效果上远远好于旧模型。”

equifax的五年,刘志军担任首席统计学家,掌舵equifax总体建模方法,并负责重大建模项目团队,给予技术指导。“国内市面上活跃的机器学习、随机森林、神经网络……这些技术,我在equifax的时候就已经普遍使用了”,先人一步的技术应用,让equifax在方法上,远远领先当时益博睿的线性建模。

“理论有指导意义,但无法直接使用”,从教授到首席统计学家,身份的转变,刘志军对统计有了新的认知,“没有一个模型是完美的,在现实条件下,通常混合建模去解决业务问题。”

金融高管

2005年,在次级市场如鱼得水的capital one,因监管通告,失去融资能力,“监管的通告差点成了capital one的断头铡,市值下降一半,abs融资受阻”,capital one前员工回忆时,仍心有余悸,“公司险些破产,资金还是要握在自己的手里。”

劫后余生的capital one痛下决心,转型银行,并针对高净值人群发行信用卡。此时,被capital one相中的刘志军,开始接手高净值人群评估模型的搭建。

“与次级市场只需关注风险不同,高净值市场更关注用户行为,风险因素反而变的不重要”,新的业务,陌生的市场,带来了不小的挑战,“必须投其所好,让用户接受,并且使用你的金融产品。”

价值模型,是刘志军团队交付的成果,模型首先会对用户判别,次级还是高净值,再将用户分配不同业务线,次级人群重点评估申请人信用风险,而高净值人群,则按照其行为特征,如爱好、消费习惯等,为其推荐合适的金融产品。

价值模型将次级市场信用卡、高净值人群信用卡整合一起,“用户申请高净值信用卡,通过模型评估,发现他不是,会自动推荐次级信用卡产品”,最大限度留住申请用户,是价值模型的贡献,刘志军说到,“以前就会直接拒绝掉。”

2008年,金融危机来袭,凭借新的价值模型,capital one成为全美少数信用卡实现盈利的银行之一,而同期的老牌银行,花旗、摩根大通……纷纷出现亏损,申请政府财政救助。此时,capital one开疆扩土,陆续将汇丰银行北美信用卡业务……尽收囊中,从一家数据公司,一跃成为全美第五大行。

在价值模型上做出突出贡献后,刘志军开始领导capital one整个研发团队,保证capital one在模型技术上的领先地位,并尝试hadoop等it技术,储备大数据风控。

归国、创业

在消费升级、互联网金融的发酵下,消费金融呼之欲出。

与capital one的华人一样,看到机遇后,刘志军也在摩拳擦掌、一展抱负。“国外体系比较成熟,新技术代替旧技术成本很高,要改变非常困难”,刘志军对国内新技术应用充满期待,“国内对大数据风控比较渴求,体系又是从零开始的,容易推进。”

受赵国庆邀请,刘志军加入马上消费金融,出任首席数据官,组建马上消费金融风控团队,并负责线上业务。“中国市场对大数据风控是渴求的,不论效率还是效果,大数据风控一定比人工审核要好”,对于大数据风控服务,刘志军极为看好。

然而,现实总是比理想要残酷,后因发展步调上出现不一致,2016年,刘志军选择离职,并重操老本行,创立诚安聚立。

诚安聚立主要是向信贷机构提供大数据风控服务,如反欺诈、信用评估、实时信审决策等,同时也可提供风控咨询业务。与目前市面上各风控商唯“数据论”、“模型论”不同,几十年建模经验的刘志军,有着自己的体会,“数据和建模方法都是可以复制的,风控建模能力的好坏在于对业务的理解。”

因此,诚安聚立风控模型均为定制化,通常建模人员先了解客户金融业务、核心需求,了解数据情况,并据此做出定制化风控模型。“模型搭建速度较快,可在两天内完成”,诚安聚立建模人员表示,“关键在于理解业务后的数据准备,不是随便一个数据就能用的。”

与美国三大征信局标准化数据相比,国内数据严重残缺。与其他风控公司先集中数据、再做评分不同,诚安聚立需要应用数据源设置模型,模型采集数据后,输出评分及重要变量,再对数据源的评分、变量汇总,计算出总值。

“数据要求非常严格,时间、类型……都会对模型评估精度有影响”,刘志军解释道。

培育市场

其实早在2014年,金融科技风起时,同盾科技、融360、百融金服等公司均推出大数据风控业务。但信贷机构对此谨小慎微,“看不懂”、“谁都不想把自己的命脉让别人握着”……信贷机构人士坦言。

“对对数据还可以,至于风控服务还是免了”、“我们花的每一分钱都是自建风控”……机构不信任,大数据风控服务举步维艰、跌落深潭,要么出卖数据赚钱谋生,要么转战助贷平台。

对于市场上各类参差不齐的风控服务商,刘志军认为问题在于市场教育,“机构不知道如何去评判风控模型的好坏,需要帮助机构的风控团队建立标准。”据了解,为了培育市场,目前诚安聚立也在帮助信贷机构建立风控团队,“只有让机构具备甄别风控好坏的能力,才能放心去采用风控产品。”

“大数据发展太快了,各家机构有不同的理解,有滞后,有超前”,看着来来往往众多信贷机构,刘志军肯定地说,“但一定是未来的趋势,所以对教育市场要有耐心。”

随机新闻

© Copyright 2018-2019 janielou.com 澳门威尼斯人线上下注 Inc. All Rights Reserved.