1. 創(chuàng)業(yè)頭條
  2. 前沿領(lǐng)域
  3. 人工智能
  4. 正文

中騰信生物科技+數(shù)據(jù)科技雙重融合金融科技突破

 2018-10-24 15:48  來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)  我來(lái)投稿 撤稿糾錯(cuò)

  阿里云優(yōu)惠券 先領(lǐng)券再下單

2017年,iPhone X引入Face ID,讓智能手機(jī)進(jìn)入人臉識(shí)別的時(shí)代。而幾乎在同一時(shí)間,人臉識(shí)別技術(shù)也已被看準(zhǔn)是在線信貸的下一個(gè)兵家必爭(zhēng)之地。

事實(shí)上,無(wú)論國(guó)內(nèi)還是國(guó)外,生物特征識(shí)別技術(shù)正在迅速成為消費(fèi)金融領(lǐng)域一個(gè)新的“must have”(必須有)。尤其是面對(duì)在線信貸行業(yè)對(duì)風(fēng)控要求的日益提升,生物特征識(shí)別技術(shù)也已逐漸成為區(qū)別企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的新指標(biāo)。

這是因?yàn)?,盡管在線信貸行業(yè)可以運(yùn)用大數(shù)據(jù)建立征信模型,解決傳統(tǒng)信貸行業(yè)“借錢(qián)難、借錢(qián)貴”的弊病。然而,由于網(wǎng)絡(luò)欺詐手法不斷翻新,導(dǎo)致在線信貸審核與運(yùn)營(yíng)成本節(jié)節(jié)攀升。核心風(fēng)控能力的不足,成為制約在線信貸發(fā)展的最大痛點(diǎn)。

而生物特征識(shí)別技術(shù)擁有傳統(tǒng)基于證件和密鑰認(rèn)證技術(shù)所無(wú)可比擬的優(yōu)越性。盡管生物識(shí)別技術(shù)門(mén)檻較高,投資龐大,在與既有業(yè)務(wù)整合時(shí)往往也需要耗費(fèi)相當(dāng)大的精力和物力。不過(guò),與投入成本相比,融合生物識(shí)別技術(shù)為消費(fèi)金融行業(yè)帶來(lái)的好處,仍然是回報(bào)豐厚。

一般來(lái)說(shuō),生物特征識(shí)別以面部、聲紋和指紋識(shí)別為最主流,此外還有手形、手掌形、掌紋、虹膜、DNA,甚至是耳朵的形狀等等。

在國(guó)外,指紋驗(yàn)證是最為流行的,通過(guò)與PKI技術(shù)相結(jié)合,保證數(shù)字證書(shū)在每個(gè)環(huán)節(jié)都與客戶(hù)的生物特征匹配。

比如美國(guó)第五大消費(fèi)信貸公司Quicken Loans,他們就使用指紋特征采集來(lái)鑒別用戶(hù)身份。該企業(yè)創(chuàng)始人Dan Gilbert認(rèn)為,指紋是目前在消費(fèi)信貸領(lǐng)域中,最好的身份確認(rèn)工具。 1974年,Osterburg通過(guò)論證,證明了2枚指紋出現(xiàn)12處相同的特征卻不屬于同一個(gè)人的概率只有大約十萬(wàn)億分之一。

如SoFi、Affirm等外國(guó)頂級(jí)消費(fèi)信貸公司也認(rèn)為,指紋識(shí)別也是當(dāng)下最具可靠性(robustness)的身份確認(rèn)方法,適合更多人的操作習(xí)慣,成功率也更高。誠(chéng)然指紋識(shí)別很大程度上依賴(lài)于指紋獲取的圖像質(zhì)量,不過(guò)隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)的進(jìn)步,目前指紋數(shù)據(jù)壓縮的問(wèn)題已得到解決。

圖丨《黑人兄弟》中的演員Keegan Michael Key為Quicken Loans拍攝的代言廣告(來(lái)源:Quicken Loans官網(wǎng))

目前,國(guó)內(nèi)網(wǎng)貸行業(yè)對(duì)于聲紋識(shí)別技術(shù)和人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用也日趨成熟。

其中,在消費(fèi)金融領(lǐng)域第一個(gè)成熟應(yīng)用聲紋識(shí)別技術(shù)的公司中騰信,旗下的小花錢(qián)包,從2015年開(kāi)始就嘗試人臉識(shí)別技術(shù),主要應(yīng)用在反欺詐環(huán)節(jié)。2017年,小花錢(qián)包更與生物識(shí)別技術(shù)合作機(jī)構(gòu)一同入選 MIT Technology Review (麻省理工科技評(píng)論)的金融科技人臉識(shí)別應(yīng)用案例。同年還入選為中國(guó)人民銀行金融研究所互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心組織編寫(xiě)的金融科技專(zhuān)著《金融科技:發(fā)展趨勢(shì)與監(jiān)管》經(jīng)典案例。

中騰信成立于2014年,最早它是一家專(zhuān)注于線下的消費(fèi)金融服務(wù)企業(yè)。2015年,中騰信設(shè)立子公司小花(廈門(mén))互聯(lián)網(wǎng)金融信息服務(wù)有限公司(簡(jiǎn)稱(chēng)“小花金服”),作為線上消費(fèi)金融領(lǐng)域科技服務(wù)的主體。

而小花錢(qián)包便是由小花金服推出的App核心產(chǎn)品,提供備用金申請(qǐng)服務(wù),備用金可用于現(xiàn)金提現(xiàn)、信用卡還款及分期購(gòu)物服務(wù)。

小花金服研發(fā)負(fù)責(zé)人黃凌鵬指出,小花與中騰信的信貸工廠運(yùn)營(yíng)理念是一致的,不同之處在于小花是一個(gè)純線上產(chǎn)品,運(yùn)營(yíng)上更側(cè)重于通過(guò)大數(shù)據(jù)手段以及數(shù)據(jù)分析來(lái)提升效率降低成本。且自小花錢(qián)包推出以來(lái),就專(zhuān)注于開(kāi)發(fā)人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。

結(jié)合生物識(shí)別技術(shù)與征信模型,目前小花錢(qián)包已可做到實(shí)時(shí)審批,刷臉快速取得信用額度,當(dāng)天借款當(dāng)天到賬。

黃凌鵬告訴DT君,小花錢(qián)包的產(chǎn)品定位是“年輕人的互聯(lián)網(wǎng)錢(qián)包”,主要服務(wù)工薪階層,客戶(hù)年齡范圍是23-40歲。這個(gè)年齡段的客戶(hù),是勞動(dòng)力人口的主要集中段,有穩(wěn)定工作及收入。

這一消費(fèi)客群的特征是日常生活與互聯(lián)網(wǎng)高度結(jié)合,對(duì)新型科技接受度高,但要求也高,沒(méi)有耐心等待漫長(zhǎng)繁瑣的信貸審批流程,卻又往往缺乏與金融機(jī)構(gòu)往來(lái)的信用記錄。

所以,小花錢(qián)包依賴(lài)許多第三方數(shù)據(jù)來(lái)補(bǔ)足信用模型,目前已經(jīng)接入了20多家的第三方數(shù)據(jù),覆蓋了包括黑名單、設(shè)備問(wèn)題檢查、身份驗(yàn)證、收入情況、消費(fèi)水平等方面。再加上采取人臉識(shí)別技術(shù)后,在整體的貸款流程上,用戶(hù)只需要填寫(xiě)身份證信息及拍攝面部照片,平均在3到5分鐘內(nèi)就能完成申請(qǐng)。

真正意義的人臉識(shí)別必須是動(dòng)態(tài)的面部識(shí)別,也就是用攝像頭對(duì)用戶(hù)的多角度拍照,再把這些照片與用戶(hù)的身份證照片信息相比較,以判定客戶(hù)是否真實(shí)。其好處是阻止不法分子利用照片通過(guò)系統(tǒng)判定,杜絕冒用他人信息進(jìn)行欺詐的行為。

因此,小花錢(qián)包在人臉識(shí)別環(huán)節(jié),會(huì)要求用戶(hù)根據(jù)提示完成眨眼、張嘴、搖頭等隨機(jī)動(dòng)作,并與用戶(hù)拍照上傳的身份證照片進(jìn)行有效核實(shí),確保人證合一,識(shí)別虛假、冒用身份行為。

圖 | 小花錢(qián)包RiskAI系統(tǒng)架構(gòu)(來(lái)源:小花錢(qián)包)

除了人臉識(shí)別,中騰信還有成熟的聲紋識(shí)別技術(shù),也就是通過(guò)采集聲音,建立聲紋庫(kù),用于反欺詐風(fēng)控。

聲紋識(shí)別是近年來(lái)受消費(fèi)信貸領(lǐng)域追捧的技術(shù),雖然早在1945年,貝爾實(shí)驗(yàn)室就著手于聲紋技術(shù)的研發(fā),不過(guò)現(xiàn)代聲紋研究大多數(shù)基于i-vector建模的聲紋識(shí)別技術(shù)。

相較于指紋識(shí)別,聲紋更具有用戶(hù)無(wú)感知性。用戶(hù)在發(fā)出聲音的同時(shí),聲紋就會(huì)被采集,并與數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)。在流程上來(lái)說(shuō),用戶(hù)體驗(yàn)要高于指紋識(shí)別。

2016年1月,清華信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院國(guó)家實(shí)驗(yàn)室技術(shù)創(chuàng)新和開(kāi)發(fā)語(yǔ)音部語(yǔ)音和語(yǔ)音技術(shù)中心的鄭方博士就撰文,稱(chēng)聲紋識(shí)別技術(shù)對(duì)政府部門(mén)和商業(yè)領(lǐng)域來(lái)說(shuō),都是一項(xiàng)必不可少的重要技術(shù)。

中騰信風(fēng)控負(fù)責(zé)人日前曾對(duì)DT君指出,目前中騰信已積累了大量的聲紋樣本,立足精密的聲紋識(shí)別技術(shù),結(jié)合多年風(fēng)控經(jīng)驗(yàn)和多場(chǎng)景的龐大聲紋數(shù)據(jù),針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),可以建立起對(duì)應(yīng)場(chǎng)景的黑名單、聲紋庫(kù),結(jié)合反欺詐規(guī)則,豐富聲紋識(shí)別策略預(yù)警。

另外,聲紋識(shí)別也能夠有效地克制團(tuán)伙欺詐。這種團(tuán)伙欺詐的特點(diǎn)是在“申請(qǐng)人”進(jìn)件時(shí)具備一定集中性特征,比如位置信息、設(shè)備信息等,欺詐分子通過(guò)給予“申請(qǐng)人”一定好處的方式利用其身份信息騙取貸款。但是這種團(tuán)伙欺詐分子在接聽(tīng)信貸公司電話時(shí),往往只有幾個(gè)“業(yè)務(wù)員”。這樣一來(lái),只要針對(duì)具備集中性特征的進(jìn)件在審核時(shí)比對(duì)聲紋庫(kù),就可以有效識(shí)別出是否為團(tuán)伙欺詐,再將上述“業(yè)務(wù)員”的聲紋列入黑名單庫(kù),就可以抵御不法分子的攻擊。

由總體風(fēng)控效果來(lái)看,中騰信全流程風(fēng)控系統(tǒng)將欺詐風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)的防范細(xì)化至客戶(hù)借款的全生命周期,從貸前、貸中、貨后各環(huán)節(jié)防范風(fēng)險(xiǎn)。自2014年以來(lái),系統(tǒng)設(shè)置欺詐及信用風(fēng)險(xiǎn)規(guī)則上千條,信用風(fēng)險(xiǎn)模型及欺詐風(fēng)險(xiǎn)模型數(shù)十個(gè),資產(chǎn)質(zhì)量控制水平在同業(yè)名列前茅。

圖丨中騰信聲紋識(shí)別系統(tǒng)架構(gòu)(來(lái)源:中騰信)

從1985年,中國(guó)建設(shè)銀行深圳分行為國(guó)內(nèi)購(gòu)房者辦理了第一筆按揭貸款,再到今天,即便經(jīng)歷了1999年的通貨緊縮,我國(guó)消費(fèi)貸款余額總量仍然達(dá)到了數(shù)千倍的增長(zhǎng)。市場(chǎng)越大,問(wèn)題越多,消費(fèi)信貸直至今日都沒(méi)有符合當(dāng)下社會(huì)環(huán)境且完善的個(gè)人信用系統(tǒng)以及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)。

2015年,16家上市銀行的不良貸款余額約為9000億元,比2014年增加了2300億元,增幅超過(guò)30%。根據(jù)銀監(jiān)會(huì)的記錄,商業(yè)銀行在2015年的不良貸款率為1.59%,較2014年年末增加了24%。直至2017年,上市銀行的不良貸款更是增加到了1.74%。

構(gòu)成這種局面的原因,除了上述的個(gè)人信用問(wèn)題外還有兩種:信貸機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)成本阻力和經(jīng)濟(jì)環(huán)境。中騰信所采取的生物特征識(shí)別技術(shù),可以在貸前低成本有效降低個(gè)人信用帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。

歸根結(jié)底,中騰信是在用技術(shù)解決行業(yè)的痛點(diǎn),并不是盲從于技術(shù)的大浪潮。套用美國(guó)著名管理學(xué)者斯萊沃斯基(Adrian J. Slywotzky)的盈利模式理論來(lái)分析,也就是一家企業(yè)有哪些利潤(rùn)源、利潤(rùn)點(diǎn)、利潤(rùn)杠桿和利潤(rùn)屏障,則中騰信的做法可以被理解為在聚焦鎖定利潤(rùn)源(也就是主要用戶(hù))的同時(shí),還提高了利潤(rùn)屏障(也就是技術(shù)門(mén)檻)。

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和公眾消費(fèi)觀念的改變,我國(guó)個(gè)人消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)得到了快速的發(fā)展。這項(xiàng)業(yè)務(wù)勢(shì)必成為未來(lái)無(wú)論是企業(yè)機(jī)構(gòu),亦或是商業(yè)銀行的重要利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn),并為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)繁榮做出貢獻(xiàn)。但是要去學(xué)習(xí)如何跨界,中騰信是一個(gè)很好的例子,他們將金融與計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)緊密結(jié)合,把科技賦能在了傳統(tǒng)業(yè)務(wù)上。

簡(jiǎn)言之,中騰信想要實(shí)現(xiàn)的是一種以生物科技和數(shù)據(jù)科技雙重融合的科技金融服務(wù),在高效的同時(shí)也保證了安全性。上文提到,生物特征技術(shù)擁有較高的門(mén)檻,但也正是這樣的入門(mén)條件,才能夠解決行業(yè)的亂象。

中國(guó)信貸行業(yè)雖起步較晚,發(fā)展腳步卻極為迅速。在DT君眼里,未來(lái)信貸機(jī)構(gòu)將不再是“錢(qián)多說(shuō)話”,它會(huì)越來(lái)越向“有技術(shù)才能張口”的方向靠攏。行業(yè)發(fā)展的前景,也不應(yīng)該只是機(jī)構(gòu)的財(cái)務(wù)杠桿能力,而是大數(shù)據(jù)、生物特征識(shí)別、以及人工智能技術(shù)能力! 

申請(qǐng)創(chuàng)業(yè)報(bào)道,分享創(chuàng)業(yè)好點(diǎn)子。點(diǎn)擊此處,共同探討創(chuàng)業(yè)新機(jī)遇!

相關(guān)標(biāo)簽
指紋識(shí)別
人臉識(shí)別

相關(guān)文章

  • 吳林林專(zhuān)訪黃錦輝:年輕人要像懂中文一樣懂A

    2025國(guó)際人工智能程序設(shè)計(jì)精英挑戰(zhàn)賽(IAEPC)在香港中文大學(xué)成功舉辦。來(lái)自深圳的學(xué)生吳林林作為主辦方記者團(tuán)成員,采訪了大會(huì)嘉賓:全國(guó)政協(xié)委員、香港特別行政區(qū)立法會(huì)議員、香港中文大學(xué)工程學(xué)院副院長(zhǎng)、IAEPC聯(lián)合發(fā)起人黃錦輝先生。在吳林林的采訪中,黃錦輝教授勉勵(lì)年輕人要像懂中文和英語(yǔ)一樣懂AI,

  • 本以為DeepSeek天下無(wú)敵了,沒(méi)想到Manus更猛

    昨天新出了一個(gè)AI,據(jù)說(shuō)比DeepSeek還牛,而截止到今早,已經(jīng)有10萬(wàn)人在排隊(duì)申請(qǐng)Manus邀請(qǐng)碼了,而且它邀請(qǐng)碼已經(jīng)炒到10萬(wàn)了。這是北京的一家人工智能公司蝴蝶科技,創(chuàng)始人是一名來(lái)自華中科技大學(xué)的90后畢業(yè)生肖弘,突然向全球宣布:世界上第一款真正的人工智能、通用智能體產(chǎn)品出現(xiàn)了,名叫Manus

    標(biāo)簽:
    ai智能
  • 庫(kù)克已納投名狀:蘋(píng)果AI沒(méi)得選,只能選百度

    蘋(píng)果16弄了兩個(gè)版本,一個(gè)是專(zhuān)門(mén)給中國(guó)人用的,準(zhǔn)備用百度的AI,還要交錢(qián)。第二個(gè)是全世界都可以用的,用了ChatGPT,包括臺(tái)灣、香港、澳門(mén)都可以用。以后都這樣了。好,問(wèn)題就出在這,蘋(píng)果和百度的合作出現(xiàn)問(wèn)題了,新聞連起來(lái)看,才能明白其中含義。新聞一:蘋(píng)果正在和騰訊、字節(jié)初步接洽,考慮將二者的AI模型

  • AI加速時(shí)代的“進(jìn)度條”,我們撥動(dòng)了百分之幾?

    “技術(shù)日新月異,人類(lèi)生活方式正在快速轉(zhuǎn)變,這一切給人類(lèi)歷史帶來(lái)了一系列不可思議的奇點(diǎn)。我們?cè)?jīng)熟悉的一切,都開(kāi)始變得陌生?!庇?jì)算機(jī)之父約翰·馮·諾依曼曾這樣說(shuō)到。

    標(biāo)簽:
    ai智能
  • AI視頻賽道,要變天了

    “毀滅你,與你何干?”,這是在劉慈欣的科幻小說(shuō)《三體》里用來(lái)形容人類(lèi)與三體人之間的戰(zhàn)爭(zhēng)的一句話。

    標(biāo)簽:
    ai智能
  • “創(chuàng)造市場(chǎng)”與“算法進(jìn)化”,中美AI競(jìng)速的岔路口

    “人工智能的商業(yè)模式,是要?jiǎng)?chuàng)造一個(gè)市場(chǎng),而非一個(gè)算法”。這是世界AI泰斗MichaelI.Jordan的觀點(diǎn)。而當(dāng)前的全球AI市場(chǎng),占據(jù)主導(dǎo)地位的中美雙方,卻也走出了兩條截然不同的技術(shù)路徑,前者執(zhí)著于前沿技術(shù)的探索,后者則發(fā)力應(yīng)用優(yōu)化和商業(yè)化落地。南轅北轍的兩個(gè)方向,或許已經(jīng)無(wú)法直接進(jìn)行排位先后、優(yōu)

    標(biāo)簽:
    ai智能
  • 智能體進(jìn)化發(fā)展了一年,現(xiàn)在的RPA Agent迭代到什么程度了?

    智能體進(jìn)化發(fā)展了一年,現(xiàn)在的RPAAgent迭代到什么程度了?從實(shí)在智能最新發(fā)布的實(shí)在Agent7.0,看RPAAgent的迭代升級(jí)抓取豆瓣信息、自己制作PPT,這款A(yù)IAgent真的實(shí)現(xiàn)了流程全自動(dòng)化AIAgent構(gòu)建到執(zhí)行全自動(dòng)化,持續(xù)進(jìn)化RPAAgent再次降低智能體應(yīng)用門(mén)檻實(shí)在智能重磅發(fā)布實(shí)

  • 崔大寶:大模型降溫背后的難點(diǎn)、卡點(diǎn)、節(jié)點(diǎn)

    崔大寶|節(jié)點(diǎn)財(cái)經(jīng)創(chuàng)始人進(jìn)入2024年,大模型似乎有熄火之勢(shì):資本市場(chǎng),與之關(guān)聯(lián)的概念炒不動(dòng)了,英偉達(dá)股價(jià)動(dòng)輒暴跌重挫,引發(fā)“泡沫戳破”的擔(dān)憂(yōu);消費(fèi)市場(chǎng),BATH們的推新活動(dòng)少了,產(chǎn)品更新迭代的速度慢了,民眾的關(guān)注度降了……熱鬧的大概只剩下兩場(chǎng)酣仗:自5月15日字節(jié)跳動(dòng)宣布“以厘計(jì)費(fèi)”,打響國(guó)內(nèi)大模型

    標(biāo)簽:
    大模型
  • 這一屆“出道”的數(shù)字人,已經(jīng)拿捧上了“鐵飯碗”

    文|智能相對(duì)論作者|陳泊丞好消息!你心心念念的事業(yè)單位發(fā)錄取公告了!壞消息!他們沒(méi)錄你,錄了個(gè)數(shù)字人。圖片來(lái)源網(wǎng)絡(luò)隨著數(shù)字人技術(shù)的突破,越來(lái)越多的傳統(tǒng)企業(yè)和機(jī)構(gòu)開(kāi)始用上了“數(shù)字員工”。甚至很多中國(guó)人心心念念的“鐵飯碗”,也被這些數(shù)字人給捧上了。數(shù)字人捧上了“鐵飯碗”簡(jiǎn)單翻看一下全國(guó)各地事業(yè)單位的“錄

    標(biāo)簽:
    數(shù)字人

編輯推薦