“現(xiàn)在人工智能估值很高，我們想投都投不起。”一位互聯(lián)網(wǎng)消費金融機構(gòu)負(fù)責(zé)人感慨說，此前他們打算參股投資一家基于人工智能提升風(fēng)控效率的機構(gòu)，一問估值嚇了一跳，比他們整個平臺的估值還高出不少。
如今，他更慶幸自己當(dāng)初沒有投資。
究其原因，人工智能的迅速崛起，難免導(dǎo)致行業(yè)良莠不齊——尤其是人工智能在互聯(lián)網(wǎng)消費金融領(lǐng)域的“偽應(yīng)用”日益增多，比如一家人臉識別機構(gòu)宣稱可以為消費金融平臺開展遠程面簽，人臉識別成功率超過90%，但不少平臺測試后發(fā)現(xiàn)，借款人所處場景的燈光角度對人臉識別準(zhǔn)確性產(chǎn)生不小沖擊，導(dǎo)致平臺只能重新采取線下面簽方式評估借款人是否存在欺詐行為。
21世紀(jì)經(jīng)濟報道記者也注意到，在美國股權(quán)投資機構(gòu)也開始對人工智能在消費金融領(lǐng)域的“偽應(yīng)用”日益警惕。尤其是一些標(biāo)榜“人工智能”的美國消費金融機構(gòu)，其風(fēng)控核心仍然是基于采取人工經(jīng)驗判斷，對借款人貸款風(fēng)險進行評估。此外，不少宣稱圖像識別、語言識別準(zhǔn)確度極高的消費金融平臺，并沒有因此有效降低運營成本提升運營效率。
“偽應(yīng)用”悄然興起
在這位大型消費金融機構(gòu)首席技術(shù)官看來，人工智能在互聯(lián)網(wǎng)消費金融領(lǐng)域的應(yīng)用，主要集中在獲客、客服、風(fēng)控、催收等環(huán)節(jié)。
比如在風(fēng)控環(huán)節(jié)，人工智能通過大數(shù)據(jù)分析與機器深度學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化風(fēng)控效率降低壞賬率同時，還能給予借款人更精確的風(fēng)險定價；在催收環(huán)節(jié)，人工智能可以針對不同資產(chǎn)、職業(yè)、年齡的逾期借款人設(shè)定個性化的催收還款方案，在合適的時間給借款人發(fā)出催款信息，既能顧及借款人面子又能提醒他們盡早還款，提高催收效率；在獲客環(huán)節(jié)，基于人工智能的人臉識別、語音識別技術(shù)可以協(xié)助平臺完成遠程面簽，降低線下人工運營成本。
“不過，人工智能是否很好兌現(xiàn)這些預(yù)期，的確存在不小的挑戰(zhàn)。”他直言。
多位互聯(lián)網(wǎng)消費金融機構(gòu)負(fù)責(zé)人向21世紀(jì)經(jīng)濟報道記者直言，他們都曾遭遇人工智能偽應(yīng)用現(xiàn)象，比較常見的是人工智能機構(gòu)抓住平臺擔(dān)心暴力催收的“心理”，推薦基于人工智能的催收模式，宣稱能大幅縮減催收團隊人數(shù)。
“但它的實際應(yīng)用效果不夠理想。”一位消費金融平臺負(fù)責(zé)人告訴21世紀(jì)經(jīng)濟報道記者記者。后來他了解到，這家機構(gòu)是照搬美國的人工智能催收技術(shù)，但中美兩國消費金融環(huán)境截然不同——美國有著成熟的個人征信體系，借款人違約就會被列入黑名單，導(dǎo)致日常生活、旅游舉步維艱；中國個人征信體系不夠完善，導(dǎo)致欺詐型借款人增多，加之違約成本較低，美國的人工智能催收模式未必適合中國國情。
“其實，國內(nèi)消費金融領(lǐng)域還存在很多黑中介，他們針對一些人工智能的面簽、風(fēng)控流程，會專門制作培訓(xùn)教材教導(dǎo)借款人如何通過風(fēng)控審核，若消費金融平臺完全依賴人工智能風(fēng)控技術(shù)，很可能會遭遇大量壞賬。”他進一步指出。事實上，國內(nèi)不少標(biāo)榜人工智能的風(fēng)控模型，其核心風(fēng)控評估標(biāo)準(zhǔn)依然是借款人是否擁有人民銀行征信記錄，芝麻信用分是否超過660分，難以凸顯其對風(fēng)控效率的提升作用。
在上述大型消費金融機構(gòu)首席技術(shù)官看來，人工智能要在互聯(lián)網(wǎng)消費金融領(lǐng)域發(fā)揮作用，需要三大條件，一是海量大數(shù)據(jù)，包括借款人社交、以往消費行為、職業(yè)、社會繳金記錄、婚姻狀況、年齡等，并且平臺能夠從中找出有價值的數(shù)據(jù)，作為評估借款人還款意愿與還款能力的重要依據(jù)；二是平臺需要擁有一個合適的風(fēng)控模型，與這些數(shù)據(jù)相匹配并通過大數(shù)據(jù)分析不斷優(yōu)化風(fēng)控、獲客、催收、客服效率；三是平臺要有足夠多的專業(yè)人才，對人工智能技術(shù)不斷完善，確保整個業(yè)務(wù)趕得上市場變化。
理想和現(xiàn)實間的巨大差距
在業(yè)內(nèi)人士看來，服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)消費金融領(lǐng)域的人工智能機構(gòu)之所以能獲得很高估值，另一個重要原因是不少消費金融平臺對人工智能的機器深度學(xué)習(xí)抱有相當(dāng)高的期望值。