​金融风控的护航员——聊聊ERNIE在度小满用户风控的应用

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。