11月18日，度小滿金融聯(lián)合中國(guó)中小企業(yè)協(xié)會(huì)啟動(dòng)「小微加油站」，面向全國(guó)小微企業(yè)主提供總額20億、年化綜合利率最低達(dá)到3.65%的小微金融服務(wù)。這也是度小滿金融對(duì)去年底推出的「小微加油站」計(jì)劃的一次升級(jí)——在保持超低利率的前提下，貸款規(guī)模還將擴(kuò)大一倍。

貸得出、利率低，“小微加油站”計(jì)劃背后是一系列挑戰(zhàn)：比如抵押物不足，需要嚴(yán)把風(fēng)險(xiǎn)關(guān)；許多小微企業(yè)主征信記錄空白，信用評(píng)級(jí)困難。如何讓這些可能本身信用很好，但未能被風(fēng)控系統(tǒng)精準(zhǔn)識(shí)別的小微客戶，也能享用到優(yōu)質(zhì)金融服務(wù)？度小滿的大膽離不開(kāi)一個(gè)關(guān)鍵詞：技術(shù)中臺(tái)。

度小滿數(shù)據(jù)智能應(yīng)用部總經(jīng)理、技術(shù)委員會(huì)執(zhí)行主席楊青認(rèn)為，相較于聚焦風(fēng)控維度的評(píng)估，「技術(shù)中臺(tái)」是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一種能力，為精細(xì)化運(yùn)營(yíng)提供參考依據(jù)?！凹夹g(shù)中臺(tái)”不僅可以帶來(lái)風(fēng)控效果的提升，而且可以結(jié)合場(chǎng)景，滿足不同金融業(yè)務(wù)的需求。

楊青所說(shuō)的技術(shù)中臺(tái)，是指將包括征信報(bào)告、互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)在內(nèi)的各類數(shù)據(jù)，以及NLP、知識(shí)圖譜、圖算法、因果推斷等算法集成起來(lái)提供一體化的服務(wù)——幫助平臺(tái)更高效地描繪出精準(zhǔn)、全面的用戶畫(huà)像，并提供與之相匹配的策略支持。

重新理解用戶

怎樣才能讓征信數(shù)據(jù)有限甚至空白的優(yōu)質(zhì)小微企業(yè)主，能夠被金融機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn)并提供服務(wù)，就要重新認(rèn)識(shí)用戶。主要分為三步：

第一步，挖掘存量信息。傳統(tǒng)征信報(bào)告中其實(shí)有大量?jī)r(jià)值信息未能被充分挖掘，度小滿利用NLP自然語(yǔ)言處理技術(shù)和圖計(jì)算對(duì)征信報(bào)告進(jìn)行識(shí)別，將原本的幾十、幾百個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，擴(kuò)大到了40多萬(wàn)個(gè)維度，從中可以提取出很多的價(jià)值變量，大概覆蓋 95% 的業(yè)務(wù)需求，提升信貸效率的同時(shí)使風(fēng)險(xiǎn)降低了25%。比如借助時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，發(fā)掘隱藏在征信報(bào)告時(shí)序信息背后的行為特點(diǎn)，找到以貸養(yǎng)貸的潛在風(fēng)險(xiǎn)；利用圖機(jī)器學(xué)習(xí)，洞察數(shù)據(jù)或事物之間的隱藏關(guān)系，對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估也非常有幫助。

第二步，豐富增量信息。度小滿將原本不受重視的弱金融屬性數(shù)據(jù)，借助技術(shù)手段進(jìn)行分析評(píng)級(jí)，達(dá)到輔助征信的效果，比如某位借款人可能是首次貸款，風(fēng)險(xiǎn)未知，但結(jié)合他某一段時(shí)間內(nèi)一直在某一個(gè)公司工作的行為數(shù)據(jù)，可以初步給出穩(wěn)定性高的標(biāo)簽。此外，OCR文本識(shí)別也可以豐富小微企業(yè)數(shù)據(jù)維度，對(duì)申請(qǐng)人的工商信息、交易信息、稅務(wù)信息、司法信息進(jìn)行識(shí)別，增加用戶畫(huà)像的精準(zhǔn)度，結(jié)合AI算法，能夠?qū)τ脩籼峤坏膱D像資料進(jìn)行防篡改檢測(cè)，進(jìn)而降低欺詐風(fēng)險(xiǎn)。

第三步，提升風(fēng)控效率。度小滿將低代碼開(kāi)發(fā)應(yīng)用在金融和互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，構(gòu)建了自助、可視化操作的低代碼平臺(tái)，讓迭代更新耗時(shí)的風(fēng)控策略模型，單次迭代由月、周級(jí)到小時(shí)級(jí)，年均已支持10萬(wàn)條策略上線，滿足金融機(jī)構(gòu)高效洞察用戶、敏捷風(fēng)控的需求。

數(shù)據(jù)壁壘+效率壁壘，為小微企業(yè)主搭建了一條通向普惠金融的真實(shí)通道。

不斷降低服務(wù)成本

以往也有小微企業(yè)能夠從傳統(tǒng)銀行或互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)貸到款，但由于風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)相對(duì)較高，缺乏質(zhì)抵押物，會(huì)被設(shè)定更高的利息水平，高昂成本同樣令人發(fā)愁。

由此可見(jiàn)，借到錢(qián)只是一個(gè)維度，如果不能降低經(jīng)營(yíng)成本，同樣無(wú)法起到長(zhǎng)期普惠的效果。

為了突破成本關(guān)卡，度小滿從兩個(gè)技術(shù)方向努力，讓金融服務(wù)“惠而不貴”：

首先是借助RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）技術(shù)，智能語(yǔ)音機(jī)器人能夠替代客服、信用審核、語(yǔ)音質(zhì)檢、貸后管理等業(yè)務(wù)中六成以上的重復(fù)性工作，為金融機(jī)構(gòu)降低服務(wù)成本。

目前，度小滿語(yǔ)音機(jī)器人人機(jī)交流的準(zhǔn)確率可達(dá)90%，實(shí)現(xiàn)多輪復(fù)雜對(duì)話，發(fā)音自然，用戶無(wú)感率達(dá)到99%。2019年11月，度小滿的“基于人工智能技術(shù)的智能語(yǔ)音機(jī)器人金融應(yīng)用”、“基于人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能風(fēng)控平臺(tái)金融服務(wù)”項(xiàng)目已經(jīng)成功入選了北京金融科技應(yīng)用首批試點(diǎn)。

其次，前沿的AI算法降低轉(zhuǎn)化成本。比如借助因果推斷模型，能夠分析用戶面對(duì)不同額度、價(jià)格時(shí)的內(nèi)在原因，預(yù)判優(yōu)惠力度的轉(zhuǎn)化效果，從而更有效地指導(dǎo)服務(wù)，目前已經(jīng)將整體運(yùn)營(yíng)效率提升了20%，每個(gè)月節(jié)省一千多萬(wàn)的優(yōu)惠券成本，更好地讓利給小微客戶。

小微企業(yè)遍布地域廣泛、數(shù)量眾多，這些努力在降低經(jīng)營(yíng)成本上效果明顯，才讓金融機(jī)構(gòu)邁過(guò)成本關(guān)，普惠金融的故事才能真正開(kāi)始。

成立三年以來(lái)，度小滿致力于用科技為更多人提供值得信賴的金融服務(wù)，通過(guò)人工智能等技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用，持續(xù)降低小微企業(yè)整體融資成本，2020年新冠肺炎疫情以來(lái)，度小滿服務(wù)的小微客戶，平均利率下降14%，人均放款額增加65%。目前，度小滿已累計(jì)服務(wù)小微企業(yè)主、個(gè)體工商戶超1000萬(wàn)，其中六成是“員工在5人以下”的小店主。

隨著小微企業(yè)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)中扮演著越來(lái)越重要的角色，小微金融市場(chǎng)必將有巨大的增長(zhǎng)潛力，度小滿打造的“技術(shù)中臺(tái)”應(yīng)用前景值得期待。

編輯：fqj