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中国经营网:小花钱包三周年 引领金融科技服务智能迭代

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发表于 5 天前 | 显示全部楼层 |
  2018年6月19日,小花科技迎来了三周岁生日。小花科技由中信产业基金控股企业中腾信在2015年出资设立,小花钱包作为线上消费金融领域科技服务的主体,为金融机构提供市场获客及智能风控技术辅助服务,小花科技自成立以来发展迅速,已成为中腾信的重要支柱。

  拥抱年轻,打造极致金融服务体验

  作为小花科技的主打产品——小花钱包定位为“年轻人的互联网钱包”,以“随时随地、想花就花”为年轻人所熟知,业务涵盖线上商城分期、信用借款辅助服务等。对比传统借贷产品繁琐的资料提交、冗长复杂的申请流程,用户简单操作三步即可申请小花信用额度。小花钱包以简便的申请步骤和高效的信贷审批策略,在做好反欺诈的同时,极大改善了用户体验。

  如今,小花钱包注册用户已达到千万级别,极受年轻人群体欢迎,不断引领年轻人时尚金融生活新方式。移动大数据服务平台TalkingData发布的《2017年消费金融行业发展报告》显示,在网购分期应用覆盖率方面,招联金融和小花钱包位列全国前二。

  机器学习,助力小花钱包智能获客

  机器学习贯穿小花钱包的业务流程,在每个业务环节,会根据具体需求使用有监督的机器学习方法。

  首先,营销环节会有智能营销系统,从广告投放开始直至用户还款,监测用户整个生命周期,建立各个渠道画像,判断各渠道获客效率。

  智能营销系统还会根据投入产出比评估各个获客渠道的效果。包括各个环节的转化率,如整个渠道的人群对产品的申请情况、审批的完成情况,审批之后的通过情况,包括这个渠道的用户借款之后的风险表现等等。综合多个维度的效果评估,不断提升智能获客的效率。

  在小花钱包为合作机构提供服务的实践中,会根据业务目标决定需采集的数据维度和如何适配算法、模型,且随着业务增长,进件数量增加,加入更多大数据和机器学习的元素去迭代模型,以适配不同业务的变化。优质客群获取之后,也将给予其更高的额度和更长的期限。

  AI+大数据,创新智能风控技术辅助服务

  依托中腾信在消费信贷领域的风控优势,小花钱包自主开发了RiskAI风控系统,被称为消费信贷领域的AlphaGo。

  利用生物特征识别和机器学习技术,结合大数据风控模型,小花钱包帮助客户实现“即刻申请,实时审批,快速放款,随借随还”的借贷体验。审批流程最快在15秒内完成。

  同时,RiskAI的算法和模型将定期根据风险表现进行迭代优化调整。人工智能的核心能力体现为机器学习:小花钱包的RiskAI系统可以根据对贷款人行为的跟踪,借贷人数的增加来不断调整风控策略,风控模型可以不断自我学习、自我更新。

  RiskAI替代了传统风控的大部分工作,遇到机器无法核实判断的维度,再选择由人工介入。在生产环境之外的平行环境中,小花钱包也在不断地通过“AI+人工”的方式去调试出更适配的模型。

  国内消费信贷市场迅速扩容,易观Analysys数据显示,预计到2019年末,中国金融机构消费信贷余额为13.95万亿。“系出名门”的小花钱包依托机器学习、人工智能等前沿科技实践已成为金融科技领域的有力竞争者,发展前景广阔。小花钱包将加强与金融机构合作,提升服务效率,探索消费金融科技服务创新,促进金融与科技融合发展。

  极简团队带来极致体验

  小花金服人员编制精简,目前公司规模大约为100人左右,负责3-4条业务线、500多台实例的维护,因此要求系统能够支持业务的快速迭代,自动化部署和编译,自动化运维等,提高研发效率。通过AWS提供的服务实现了1位运维和1位DBA运维500多台实例、60多个系统,大幅度提高了运维效率。环境部署时间由原来的24小时缩短为仅需要2个小时左右。
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