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据易观发布的《 2019 中国金融科技专题分析》显示， 2018 年中国金融科技市场规模达到 115 万亿元， 2020 年将超过 157 万亿元。

经过多年发展的金融科技行业，不仅诞生出了众多互联网金融企业，也推进了传统金融行业的不断变革。在这其中，演化出了移动支付、互联网银行、智能投顾等业态。

金融体系中的科技因素，也在发生着变化。从原先传统IT软硬件辅助金融、提升效率，到如今大数据、云计算、人工智能等新兴科技赋能金融，创造出了各类全新业务生态。

科技对于金融的价值，逐渐从辅助地位上升至影响未来发展的关键因素。但不可否认的是，新兴技术具有生命周期，而且必然受到强监管，这对金融科技企业来说，既要在监管下稳步进行，也要不断结合新技术，做好风险防范。

2019 年科创板的落地，也为金融科技企业开辟了一条新的上市路径。“科创板是‘改革试验田’，我们相信国家的改革决心与力度，也相信未来金融科技企业能够成为用科技赋能实体经济的先锋。”拍拍贷副总裁陈磊说。

当行业趋于稳定，一切都将回归本质。如何将新兴技术落地，赋能金融?同时在技术不断更迭的状况下，金融科技企业将如何自我迭代，紧跟趋势?科创板对于金融科技企业又有哪些实际意义?

在本月锌财经金融科技主题月的第一场分享活动上，锌财经创始人潘越飞邀请了拍拍贷副总裁陈磊对上述问题作出解答。

拍拍贷成立于 2007 年，自创立以来，在金融科技和智慧金融领域持续投入，研发了依托集大数据、云计算和人工智能等为一体的“魔镜”大数据风控系统，借助 12 年积累的海量数据，从上千个维度对超过 1400 万借款人进行综合风险评估，能够更好地预测借款逾期率，从而严格控制借款风险。截至 2019 年 3 月底，拍拍贷的累计注册用户超过 9386 万人。

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面对大数据、云计算、人工智能等新兴技术，金融科技企业如何应用到具体服务场景中?对用户来说，能感知到哪些变化呢?

陈磊

ABCD(AI/Blockchain/Cloud computing/Big Data)技术围绕数据的获取、存储、计算、挖掘和决策服务，金融科技企业使用这些技术来实现基于数据的业务服务，例如拍拍贷AI技术帮助用户自动识别卡证信息、帮助风控系统提取关键特征，大数据技术帮助实现了决策流程的自动化和高速化。

从用户来看，技术的应用使得金融服务能够渗透到更广泛的群体，用户需求也被更好的洞察，服务更加便利化、及时化、个性化和智能化，用户获取金融服务的效率得到提升，用户和金融科技企业的距离被拉近。

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从贷前获客、反欺诈到贷中审核再到贷后催收，拍拍贷搭建了一套怎样的全流程体系?技术在其中起到了哪些作用?

陈磊

目前，拍拍贷的科技能力已经覆盖了借贷业务流程中完整的贷前、贷中、贷后三个环节。在贷前有AI加持的精准获客、智能反欺诈、全自动化审核;在贷中有智能风控系统、智能质检;在贷后有贷后模型体系、智能催收，此外还有智能客服等。技术在业务全流程的应用覆盖了用户的整个生命周期，在其中主要解决了性能和效率两大问题。

拍拍贷智能客服机器人

图片来源于受访者

在具体业务中，技术有时辅助人工，有时则可以起到部分或完全替代人工的作用。

以客服机器人为例，拍拍贷研发了基于自然语言处理和深度学习的智能客服机器人，其所采用的LSTM+Hierarchical Attention模型，效果比SVM模型提高约30%，在验证集上准确率95%，能够有效查别用户情绪，智能搜索知识图谱，在多轮对话中高效解答客户疑问。

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风控往往是金融科技企业的核心，拍拍贷引入了哪些技术，提升风控能力?

陈磊

风控的本质是风险和收益的平衡，背后的关键是对金融产品与用户匹配的风险评估，给出合适的额度和定价。

拍拍贷在复杂数据的使用，特别是多模态和时序数据挖掘上采用了深度学习来实现特征的自动提取;在模型算法上引入了集成学习和迁移学习，来充分利用弱数据和其他场景数据，同时自研的AutoML也帮助模型的快速开发和上线，在线学习的使用使得模型上线后能够自动迭代演进，对抗衰减。 

风控技术的应用有一个从基础架构、到算法再到领域能力的延伸。在基础架构层面，拍拍贷注重大数据平台的建设，从离线的到在线的，从批处理到流式计算，使得风控流程的字段、规则以及工作流得到精准实现和高性能服务。

举个例子，在贷前风控中，拍拍贷的“明镜”智能反欺诈系统和“魔镜”大数据风控系统高效运行，可以通过可视化关系网络精准识别欺诈风险，并在 1 分钟内自动完成信用和审批决策。

贷后催收是风控流程中很重要的一环，而过去的催收都是以人工为主，在拍拍贷应用了智能催收技术后，我们可以做到：帮助催收人员快速筛选有意向还款的用户，提高催收效率;针对高风险用户，在还款日临近前提醒，降低入催率;逾期天数在 10 天内的案件，直接移交给机器人进行催收。以实际产出来看，拍拍贷智能催收机器人已经成功回收了数亿元逾期款项，催收逾期天数在 3 天内的案件时，机器人的回款率能实现人工的90%以上。