如今,随着技术的发展,对于普通消费用户来讲,想在网上借点钱花变得越来越容易,技术带给我们的便利性日渐突显。同时,随着消费金融的兴起,征信体系成为了消费金融公司发展背后的主要障碍之一,信贷欺诈大量涌现。这给金融行业的发展带来了极大的阻碍,致使很多借贷行为无法圆满解决。
这个问题有多严重?
央行发布的《2018年第三季度支付体系运行总体情况》显示,我国信用卡逾期半年未偿信贷总额880.98亿元,环比增长16.43%。
这意味着金融行业的风控需求异常迫切。面对更加下沉的客户群体、更加复杂的用户信息,既需要保证业务安全合规,也需要把控风控尺度和客户体验之间的平衡。
那么现在的金融机构是如何做这些的呢?
传统金融机构里会请金融风控师、审核员等对借贷资质进行人工审核,但该工作对相关从业人员的要求极高,既要有相关的背景知识能够对客户的资信状况做全面了解,又要求严谨认真,有独立的判断能力。同时,随着互联网金融的发展,每天在平台上发上的借贷行为数以万计,对于人力的消耗非常巨大,审核标准的统一性、效率都难以保证。
另外,传统的风控建模技术是基于小样本的监督学习,依赖于特征挖掘,需要耗费大量人力且依赖个人经验。同时,对于小样本的文本类数据处理往往缺乏对上下文的理解,无法提取其重点,导致对用户的理解出现偏差。
那怎么办?这些难题如何破?
度小满目前为用户提供教育贷和教育现金贷等业务,旨在“让每一个梦想有钱花”,帮助用户进一步深造自己或者学习新的职业技能,属于非常普惠的项目。
度小满本次与百度的合作,目标是将百度自研的持续学习语义理解框架ERNIE应用到度小满的用户风控场景中。