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百度黄爽,入职后第二回公开亮相百度世界

来源:http://www.ruibiaowang.com 作者:互联网发展研究 人气:200 发布时间:2019-10-24
摘要:原标题:百度黄爽:智能金融场景泛化,但场景不是伪命题 从2017年的4季度开始,整个的市场大势出现了变化,监管的关键词逐渐从鼓励和创新转变为规范、整顿。行业中也出现一些声

原标题:百度黄爽:智能金融场景泛化,但场景不是伪命题

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从2017年的4季度开始,整个的市场大势出现了变化,监管的关键词逐渐从鼓励和创新转变为规范、整顿。行业中也出现一些声音,比如现金贷主要在关注流量问题,以及居民杠杆非常高,接近美国次贷时期危机时的杠杆情况。另外,由于整个经济都在去杠杆,资金的供应也变得越加紧张。

9月1日,2016百度世界大会在京举行,百度副总裁、消费金融业务一把手黄爽发表演讲,这也是她自今年6月入职百度以来的首次公开露面。黄爽在演讲中,对当前中国消费金融市场进行了前瞻性的总结,并总结出了所面临的四大挑战,而这背后则是百度消费金融未来将如何布局的思索。

在近日举办的朗迪2018峰会上,雷锋网获悉,度小满金融副总裁黄爽受邀进行了普惠金融的演讲。在这个情势下,黄爽指出,焦虑情绪正在滋生。但他也认为,“只要我们用符合金融生态的框架和符合金融规律的基本方法来作业,普惠还是大有可为的。”在普惠的框架下,只要B端和C端服务好双方诉求,普惠金融仍然大有可为。“以前智能在C端的落地,B端的比较少,很可能形成资金和资产的错配。如果能够更好的匹配起来,能够让更多的资金方参与进来,能够解决更多的问题。”

消费金融的强势进击,细分领域单点突破

金融业务也有基本规律遵循,他则主要从客群、风险和产品的“铁三角”关系进行了阐述。从消费空间来说,近年来消费金融得到快速的发展,2016年超过7万亿,到了2017年达到11万亿。有专家预测,到2022年增长会是两位数,约为10~15。而且小微企业、零售需求都还有很大的发展空间。第二个中国得天独厚的是人对智能终端的使用,使得大量的数据能够沉淀在智能终端上。但是光有数据是没有用的,还要算法使得特殊的任务简单化。百度大概有14款用户过亿的APP,意味着大概有10个亿的设备行为能够沉淀在底层。

对百度来说,如今的金融已经成为其新的增长引擎,整体互联网金融的大发展使得百度又一次进入了快跑道。而就整个百度金融来说,其最终目标就是李彦宏始终强调的发展普惠金融,消费金融既是最接近普惠金融的领域,也是最符合百度生态场景需求的领域。可以说,黄爽带领下的消费金融则是百度新增长引擎的增长引擎。

同时,两位嘉宾在会上提出场景可能是一个伪命题。对此,黄爽表示,他认为场景不是一个伪命题,只是场景的作用会慢慢降低。“如果你有一个真实的需求,不管在什么场景下,其实你都应该获取一个金融的产品,而这个产品是至于你那个时点更为合适的?还是至于你这个人更为合适的?其实答案在人和机器互相的学习中能够慢慢展现出来。”

渣打银行、陆金所多年的任职经验,这使得黄爽既融汇了中西方金融产业的视角,又兼备传统金融与互联网金融的多年从业经验,还具备互联网思维下主导力推金融新产品的创新精神。可以说领导百度消费金融的最佳人选,而这也使得黄爽刚加入百度金融时就获得了不小的关注。

他提到响应模型,这是对一个人需求的描述,搜索的数据是一个人真实需求的表达。这里面不仅有行为特征,还有长周期决策,比如说出国进修,也有一些需求表达非常直接的,比如说快速租房,其中就蕴含金融需求。“如果从模型的角度来看这件事情的话把百度用户5等分,响应评分最高的这群人和响应评分最低的人,是90分,有些人在这些时点真的不需要钱,而有些人这些时点真的最需要钱。比如说他们的收入的稳定性不高,或者刚好有一笔大的开销,这些也会反映在我们的响应模型和风险模型的交叉验证上。”这就是对人的识别。

黄爽在此次演讲中提到,百度金融全方位的大数据能力能为合作机构带来市场覆盖广、用户定位准、运营成本低三重利好,让金融服务的效率更高,成本更低,风险更小。事实上在今年7月与机构展开的合作中,每天仅在手机百度里就为中公教育点击导入近2万的潜在学员,其中成功转化学员数量甚至高达数千人。在教育信贷领域,百度金融服务事业群成立半年时间内,已经与超过700家教育培训机构达成合作,业务覆盖了全国95%以上省区。

在识别风险时,百度目前已经与许多城商行进行合作,在相对小额的产品方面,大数据能够完成相对可靠的金融决策的。但是在另外一些情况,它其实是央行征信的有效补充。大数据的作用其实是提升效率,消除金融摩擦。此外,还可以指导定价。“我们现在其实ABCD几个客群定价的变化幅度还是非常大的,可能A客群应该是D客群的一半不到。”

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另外,风险的表现不仅仅是线上的,智能其实也是有一个场景泛化的过程,很多线下的场景也是能够使用到相应的技术的。教育贷是百度金融深耕的一个场景。申请实际上发生在线下,远程授信已经实现秒批。据介绍,当用户申请的时候,百度会监控所有的申请人之间的关联关系。“人和人之间没有太多的关联,一个骗贷的学校就会长的非常不一样,人和人之间的关联度会发生非常大的增长。打上了嫌疑标签的这样的一些人员也会变多了,这是完全实时的。随着我们经验的增长,我们把这样的学校和其他曾经发生骗贷的学校也关联起来。所以智能的技术的应用场景也是在慢慢的泛化当中。所以当你拥有了对客群的认知,对风险的甄别,就可以产生不同的产品。而不是简单地盯着利息最高的客群,也不是盯着传统银行能够服务的客群。”

从这个角度来看,百度已经成为职业教育分期信贷服务市场的领跑者。而这也很大程度上印证了百度选择从细分领域布局消费金融战略的重要性。与阿里、京东等有电商平台不同的是,百度其实并没有电商的消费场景,但也正式与此,百度消费金融并没有像京东和阿里那样只关注自身生态圈中的消费者,而是将眼光方向了更远方。

他举两个真实客户的例子。有一个小白领,她喜欢上贴吧,有一份兼职工作。在她读新闻的时候,她会收到信贷推送,只要进行授权,完成审核,就能获得5万块的额度。另外一个是年纪较大的小微企业主,他有出国游、子女教育的需求。虽然使用百度产品的频率较低,但是综合评分仍然比较高,风险等级是A,所以百度给他推荐的是30万的信贷广告。“他在任何百度的入口都可以看到这30万的额度。场景已经泛化了,更多以人为维度实现授信。”

在黄爽主导下的百度消费金融,关注的更多是普通大众的金融需求,教育信贷或许正是最好的说明,使得那些读不起书的贫困学生能够在得到百度的教育信贷后进入学校学习,而这与百度金融希望普惠服务大众的愿景有着脱不开的干系。事实上百度金融的第一个“秒批”授信技术也正是来源于教育领域。目前百度已经在教育信贷领域处于领跑地位,在医美、旅游、家装等行业,百度消费金融业务也在拓展之中。

“如果一定要叫“铁三角”三边关系的话,我认为是客群和产品决定了风险值。一个能接受40%利息的人,和能接受18%利息的人,他们的风险的平均值不同,其实也决定了产品的竞争力。同样一个人,你已经知道他是谁了,大概有风险的控制能力了,你怎么样在定价上或者产品定价上对他有更大的吸引度?你要对这个人有比较好的认知。最终产品决定了你的边界,你能把多少人覆盖?不断地打磨你的风险,每个人都要适合他的产品。最终我们通过技术,能服务更多的人。”

四大挑战与征信难题,用技术与普惠破局

说完了C端的故事,看B端。2B和2C的业务有着不同的打法,2B的业务获客边际成本最好是为零。黄爽表示,B端的客户首先power比较大,最好有相对比较稳定的客源,“交易结构是通过加保险的方式,还是加担保的方式?还是双方长期信任,形成风险控单的形式?这都是由不同的交易来支撑。”

在黄爽看来,目前国内消费金融领域主要面临信用下沉、风控线上化、获客成本增加、产品差异化程度低四大挑战,而要应对上述挑战,推动消费金融覆盖更全面的用户,一方面要优化要解决风控线上化的问题,另一方面则要降低获客成本。

不同的银行的合规风险基本上是一致的,但是不同的银行风险边界是不一样的。关于找猫的问题,在这里也展现的淋漓尽致。银行一定有自己的筛选标准,甚至不同的风控策略得到不同的结果。在百度试着沟通了一段时间,就会发现一方面银行不可能把他所有的东西都告诉你,第二,即使知道所有的规则,并将其加入筛选中,但很多时候规则不是线型的,它是个决策树。最终分配给银行的客户,很可能不是他最想要的,批复率在40~50%左右。这个时候工程师就会把银行已经批复的40~50%的人里面去找这个“猫”,让机器进行学习。通过一段时间的学习,合作机构的批复率都能够达到90%以上的程度。从产品层面来说,互联网公司更多的时候是要做一个整合、流畅、统一的在线体验,这也是对金融机构一个最大的贡献。

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黄爽还提到,用户属于谁的问题。以百度的智能分配云帆平台为例,一个客户应该拿A银行的产品还是B银行的产品,还是某个消费公司的产品?客户是从爱奇艺过来的,评分700分,定价16%,初始额度是2万块。百度预测,这个客户可以在生命周期里面为任何一个金融机构创造大约一万块钱的收入。最后这个客户可能被推荐到了B银行,而从保护客户体验的角度来说,并不是因为A银行的资金已经用完而不能够完成交易(各个银行资金的使用率不同),更多是考虑到智能分配,才将客户分配给B银行。

其实黄爽对消费金融的思索恰恰也反映了当下中国消费金融发展的最大问题——个人征信体系不健全。中国市场不仅没有一个切实有效的个人信用评分系统,就连有关消费者的个人信用记录都不多,加上传统金融机构信贷服务的手续杂、流程多、审批缓慢,造成了个人征信和授信的困难。此外各大金融机构之间数据往往也不进行共享,这造成了一座座的数据孤岛。

在全生命周期的经营里面,百度和B银行也是合作的关系。关于客户的归属权,他既是互联网平台的用户,也是金融机构的客户。“在生命周期里面,我们同时要经营这样的用户和这么一个客户,而不用过多纠结这到底是谁的客户的问题,大家各司其职,这里面提供的价值是不一样的,最终加在一起,能把这个客户服务得更好。”

百度的数据优势从这个角度则成为了破局的关键,如今的百度不仅拥有手机百度、百度地图等多款用户过亿的移动应用,形成了颇具价值的数据金矿。此外,百度还结合更多外部数据,例如运营商数据、政府部门数据、线上/线下交易数据、网贷行业数据等,基于百度强大的大数据处理能力和领先的人工智能技术,这为中国的征信创造了一个很好的条件。

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在黄爽看来,将这些数据结合起来,将会对做大数据风控非常有意义,而且对普惠金融的发展也会是一个很好的补充。如今来看,智能高效的数据中心、超大规模集群技术、规模化机器学习,共同构成了百度金融技术创新所依赖的基础架构,这使百度金融在吸纳海量数据的同时,还可通过虚拟化的集群技术和规模化机器学习,对大数据进行智能化加工,与金融服务实现精准匹配,在芸芸众生中找到好用户。

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黄爽在现场的发言中,特意提到了一位名叫小左的大专毕业生。原本无法从传统金融机构获得信贷机会的小左,在百度消费金融的帮助下,在人生的不同阶段能获得不同种类的贷款——在校期间的教育贷和现金贷,走上社会之后又为她提供租房贷,而这背后正是大数据风控的价值所在。

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当然百度消费金融来说,这背后其实还有另一层面的考量。大数据风控的意义不仅仅只是能评估风险,更能清晰的识别出用户在不同时刻的偿还能力,从而根据用户的需求定制化的推出产品。这也是百度消费金融期待的差异化所在,关注每一位用户的细小需求,根据所处的不同阶段,为他们提供定制化的产品。长期来看,这不仅降低了平台的风险和增加了用户粘性,也会让借贷者对平台产生极强的信任感,而对互联网金融平台来说,信任几乎意味着一切。

金融科技创新赋能,大数据改变风控

风控作为公认的金融行业中最为重要一环,自然是消费金融发展的重中之重消费金融打破了时间和地域的限制,以便捷、迅速、低门槛等特点为广大消费者带来价值。如今随着市场对消费金融的接受度越来越高,相应的专业分工已经越来越细,呼唤专业的人做专业的事情的声音已经不绝于耳。

在黄爽看来,如今的金融场景正在不断细化,对定制化以及场景管理的需求正越来越高。在此基础上,百度既具备大数据能力,还具备强大的数据处理能力,通过深度建模在金融产品端推出了由信用评分引擎、反欺诈引擎、收入引擎、额度引擎、定价引擎、催收引擎组成的六大风控引擎,信用评分和反欺诈引擎掌控了贷前,收入、额度和定价引擎决定了贷中,催收引擎则把握了贷后,百度金融保证了对整个信贷服务链条各个环节的覆盖式监控。

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而对于消费金融的未来,黄爽则另有一番畅想,她认为那将是一个由百度与合作伙伴一起,与整个行业一起,共同通过科技创新和构建场景应对行业新问题的未来。或许这也是黄爽主导下的百度消费金融将六大风控引擎从产品端推出,开放给合作伙伴的原因之一。其实,从百度科技创新应对消费金融面临的诸多挑战中不难看出,虽然科技创新改变人们生活起到的作用毋庸置疑,但其在金融领域的作用同样不可小觑。

就目前而言,基于大数据的不断变化、收集和分析,科技金融主导的风控不仅实现了远超传统金融风控的最快一周的信用考核模型迭代速度,还推动了异地远程授信的实现,其中授信时间最快可达一秒,这意味着未来金融行业将不再困顿于复杂繁琐的手续流程和部分信用记录缺失导致的信用评估和授信困难问题,将有更多人群能够成为金融服务覆盖的用户。

而正如上文所说,对数据的个性化挖掘不仅仅扩大了个人信用评估考察变量的范围,提升了风控的准确度,更实现了对用户的精准定位,因此金融服务的下沉落地将加快,与金融服务产业相关联的商家的用户转化率将得到提高,仅以目前与百度金融有合作的某装修企业为例,所获得用户全的额付款周期已经缩短至之前的1/14,用户日均到场率则提高了一半,赋能商家不再只是说说而已。

总而言之,黄爽带领下的消费金融,正在走向一个以技术输出全行业为基础,借助人工智能、大数据建模等先进技术,在普惠大众的愿景引领下搭建平台,连接合作伙伴、用户、行业,最终构建一个完整的金融生态场景闭环,最终对金融行业的健康发展起到前所未有促进作用的未来。

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