融慧金科張凱:從理念到落地,圖模型如何點燃數字金融新「引擎」
2020-11-28 網易新聞（原標題：融慧金科張凱：從理念到落地，圖模型如何點燃數字金融新「引擎」）
11月19日，GRAPH + AI WORLD 2020中國峰會在線上成功召開。這場直播會議共吸引了千餘人次在線觀看，來自TigerGraph的專家，以及中國銀聯、中國聯通、國家電網、Intuit、Xandr、融慧金科等知名企業的重量級嘉賓，為觀眾帶來了一場Graph+AI的饕餮盛宴。
融慧金科AI Lab負責人張凱博士受邀參加了此次線上峰會，並就「圖模型應用落地，驅動金融機構獲客和風控能力再升級」主題同大家作了精彩分享。
01金融為本，科技為用
自2007年國內第一家互金平臺成立至今，中國網際網路金融已經走過十多個年頭。在穿透式監管的政策引導下，從最初的爆發式增長逐漸回歸於理性，「野蠻發展」時代已悄然終結！
縱觀網際網路金融的發展歷程，「從國內第一家互金平臺上線開啟金融科技1.0時代，形成以P2P為主的線上信貸業態，到現金貸新規出臺進入更加合規發展的2.0時代，形成持牌金融機構通過大型網際網路平臺導流的助貸模式，再到如今監管對金融科技提出了明確發展規劃的3.0時代，持牌金融機構自主風控的自營業務已成為現階段的主要業務模式。」
在張凱博士看來，數字金融已經進入下半場。「在金融牌照化、強監管的趨勢和背景下，真正有技術、懂風控、有場景的持牌金融機構將成為行業的主力軍。」簡而言之，就是金融業務必然回歸持牌機構。
隨著普惠金融、消費拉動經濟增長戰略的不斷推進，銀行、消金等機構要做的不僅僅是滿足用戶借款、分期購物這樣簡單的需求——更重要的是，如何利用新技術更深層次挖掘用戶需求？如何縱深拓寬場景提供更多元的服務？如何保障用戶隱私數據安全？
「目前很多金融科技公司都能提供技術、風控、獲客、運營等各方面的能力支持」，張凱表示，對於大部分金融機構來說，藉助外部力量以更低成本、更高效率實現自身科技能力的提升，重構數位化業務與服務，不失為一條切實可行的路徑。
從市場反應來看，金融科技服務公司的頭部梯隊中，融慧金科的服務表現、業務口碑顯得尤為突出。「特別是在今年的疫情環境下，我們憑藉專業經驗、數據及技術能力上的優勢做到了業績逆勢增長，一度受到業界廣泛關注。」
02關聯網絡，落地實戰
在當前大數據和AI技術深度融合的背景下，如何從千萬級別甚至是萬億級別的數據中挖掘出內在的複雜關係與潛在價值，從而讓我們更好地了解用戶以及作出更精準的決策，助力銀行機構提升風險管理和客戶服務體驗，一直是融慧金科著重發力的方向之一。
張凱博士指出，作為IT建設必備的基礎工具，傳統的資料庫及系統架構在應對業務需求方面的能力越發不足，一方面已經無法支撐如此龐大的數據量；另一方面在處理複雜關聯數據時運算效率低，且很難獲得實時的洞察。
「而TigerGraph的圖數據工具，完全打破了傳統資料庫的性能瓶頸，可以更快地連接相關數據對象，更便捷地擴展數據集以及更靈活地應對經常變化的數據結構，兼備高可用、高並發、高性能、高安全等特性。」
因此，融慧金科一直使用TigerGraph作為高速引擎，進行海量圖數據的存儲和計算。通過對底層BAT量級複雜數據進行毫秒級實時和離線處理分析，快速建立起千億級別的關聯關係網絡，讓海量數據發揮出最大價值，進一步強化融慧金科在反欺詐、信用評估方面的風控運營服務能力。
張凱介紹說，在關聯網絡應用中，底層圖學習包括圖分析、圖挖掘和圖模型三大類，其中涵蓋了TigerGraph的經典圖算法以及融慧金科AI Lab團隊自寫的定製化算法，最終形成一個全面和結合金融風控場景的圖學習解決方案，全方位滿足金融業務需求，大幅提升應用效果。
比如在銀行信用卡套現監測場景中，運用圖資料庫技術結合相應的業務規則和關聯特徵，建立基於套現交易行為的圖模型，通過圖算法分析關聯圖譜中的關鍵節點和路徑，進而識別出高風險客戶或高風險團夥，幫助銀行有效規避套現風險，提高智能反欺詐風控能力。
實踐證明，像融慧金科這樣達到了一定規模或價值數據的金融科技服務商，圖資料庫就是呈現和查詢這些關係數據的最好方式，「而理解和分析這些圖的能力將成為我們最核心的競爭力」張凱博士如是說。
附：融慧金科AI Lab負責人張凱博士介紹
張凱，融慧金科AI Lab負責人，曾任百度金融反欺詐模型負責人，從零到一搭建風控反欺詐模型框架體系，欺詐資損率和業務打擾率實現雙降，降低90%；曾任美國運通（American Express信用卡）風控模型驗證部高級經理，監管全球24個市場的300個模型，率隊三次參加內部建模競賽獲得前三。教育背景：美國密西根州立大學 統計博士、哈爾濱工業大學 數學學士
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