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忽如一夜春風來，千樹萬樹梨花開。

金融科技的浪潮似乎一夜之間席卷大江南北。這個起源于美國硅谷的概念，意指隨著互聯網、大數據、智能化等技術的發展，與金融日益深度結合的產物。

根據埃森哲數據顯示，中國金融科技行業2016年的融資總額達到了創紀錄的100億美元，首次超過美國，占全球金融科技投資的43%。除了市場投融資規模，中國金融科技企業對大數據、人工智能等新興科技表示出強烈的興趣，普華永道調查顯示，中國企業甚至愿意將接近三分之一的資源分配到金融科技相關的項目中，該比例高出全球的一倍以上。

為什么市場對金融科技如此感興趣？

在金融這個高度理性的行業，從業人員從事金融活動時，需要通過理性的判斷進行決策。在金融科技中，最具代表性的人工智能所基于大數據的深度學習、智能分析和最終的智能決策，無一不呈現出“健康理性”的形象。

從歷史上看，人工智能在金融領域最早的應用在智能投顧領域。作為全球知名的量化投資基金，著名數學家西蒙斯成立的大獎章基金采用計算機替代金融分析師的大部分工作。通過數學模型捕捉市場機會，由電腦做出交易決策，是西蒙斯這位超級投資者成功的秘訣。

李開復曾表示，人工智能會首先落地在“數據最大、最快能產生價值的領域”。可以說，金融是人工智能天然的最佳應用場景之一。與建立在龐雜數據之上的量化投資相比，互聯網時代的金融消費者聚集的高度碎片化的需求規模更加龐大，獲取成本更加低廉。更重要的是，大數據方法的廣泛應用，正改變傳統金融機構風險識別和風險預警的關系。

在以往，銀行是“二八”商業法則的忠實擁躉，高凈值客戶成為其經營重心，而極度分散的“長尾”用戶群體因其高昂的信息處理成本一直被忽視。盡管以銀行為代表的傳統持牌機構擁有來源多元化的資金、強大的客戶資源，但其依賴貸利差的模式已難以為繼。而玩轉數字世界的這一代人已經提供了成熟消費市場與承載于互聯網媒介上的海量數據，傳統金融“輕型化”入局新金融體系有了絕佳的契機。

中國有8億經濟活躍人口，有央行征信記錄人群僅3億，尚有5億人未被覆蓋到，信貸線上化率僅6%。面對金融需求多樣化、征信空白的年輕化互聯網“原住民”，傳統金融刀耕火種一對一的授信方法在速度與效率上與現有的市場需求完全脫節。

此時，為銀行等傳統金融機構提供金融科技服務的人工智能科技企業應運而生。快牛金科作為其中翹楚，利用人工智能技術為合作的金融機構進行用戶需求和風險的定位劃分，幫助合作的金融機構更加全面、透徹的去了解用戶風險及偏好，從而針對不同的用戶做出不同的授信決策。

具體來說，就是運用人工智能底層的機器學習和深度學習技術，在數據嚴格加密和安全使用的前提下，于BATJ等互聯網巨頭龐大的底層數據庫中直接建模，對用戶在網絡環境中產生的的各類數據進行加工，利用神經網絡算法實施特征工程提煉，最后通過決策樹體系、隨機森林、支持向量機和邏輯回歸等幾種不同建模方式進行建模，從上千個看似毫不相關的數據信息中找出信用關聯關系，最終構建清晰而完整的用戶信用畫像。通過對數據的清洗、解構、分析和解讀，最終能夠幫助傳統金融機構進行大量的資金下沉和服務下沉，以此服務中國更為廣闊的信貸人群。

不難看出，數據處理過程和模型的快速迭代要求較高的技術水平，而大量數據信息則是建模分析的前提所在。

對數據的期待沒有極限

在金融行業，數據的需求永遠大于供給。

當前，傳統金融把消費者視線從市場供給一方移向需求一方，開始補充實現互聯網經濟下的“規模性”增長。這種長尾新生產方式以技術為主要動力，以數據為基底。數據表現出來的風控能力和運維成本為傳統金融的創新帶來了更多可能性。

2017年初，快牛金科獲得京東金融B+輪戰略投資，在用戶、風控、流量等優勢資源上進行深度合作。京東金融CEO陳生強認為金融科技公司應該定義成：遵從金融本質，以數據為基礎，以技術為手段，為金融行業服務，從而幫助金融行業提升效率、降低成本。這與快牛金科的想法如出一轍。

目前，快牛金科已與國內百余家數據服務商達成合作，在商業化之前，就與BATJ四大互聯網巨頭、第三方支付公司、中國聯通等底層數據源的企業達成數據合作，擁有包含搜索、消費、電商、閱讀、出行、社交、生活等在內的上千個維度與數據標簽的信息數據。同時，快牛金科也受邀成為多家頂級機構的聯合建模實驗室成員。

快牛金科CEO倪抒音認為，算法的能力終將被數據及場景驗證的能力所超越，只有數據的積累和沉淀才會隨著時間而產生大量的數據關聯度，最終形成最為核心的競爭力。

互聯網時代，每一個人遺留在網絡之上的各項活動，都可以沉淀為被算法識別分析的大數據。而這些個人的生活及經營活動中數據的積累為獲得征信的打分和記錄創造了有利條件，打通“數據孤島”，形成可被金融所用的“評分模型”成為關鍵。

“為銀行等金融機構賦能，提供技術輸出是今年快牛金科的主要業務之一。”快牛金科聯合創始人陳松近期透露說，現在的模型經過近幾年大量業務的驗證并且不斷升級，已經能以比較成熟的商業模式與其他機構進行合作。

在自有數據積累的基礎上，集合合作伙伴的大數據，快牛金科對用戶的信用風險全面刻畫，可以直接作為輔助風控決策的重要特征輸入。通過自主研發的“元方智能云風控系統”，充分挖掘稀疏高維、低飽和、非結構化數據的價值，以監督學習的方式有效捕捉這些數據的隱含信息，實現分場景、分客群的模型風險判別，利用復雜的機器學習模型將弱數據與違約概率掛鉤。結合海量數據和自有數據積累，提煉出2000+維度的場景化金融屬性特征變量，短短幾秒即可對用戶進行身份識別、授信評估和信用風險全面刻畫，可以有效解決傳統金融信息不對稱、風控審核效率低及獲客成本高等難題。

與其說技術人員不斷探索和研究的是浩如煙海的金融數據，不如說是瞬息萬變的市場需求和日趨復雜的金融結構。

成功的秘訣：技術與人才

無論多么復雜的模型，都需要人去設計、編程、維護和控制。模型的快速迭代，策略的隨機應變，市場的精準把控，都以人為主體。

快牛金科核心高管都是來自于BAT巨頭、權威金融機構和大型律師事務所的“老司機”。其技術團隊由騰訊科學家級研發專家團隊組建，擁有十年以上互聯網技術研發、海量大數據運維經驗，在后臺架構、數據建模、前端開發等領域擁有高深造詣。迄今為止，快牛金科依然保持著60%以上都是技術人員的團隊架構。

今年3月，中華人民共和國工業和信息化部主管、中國電子商務協會互聯網金融研究院聯合中國電子商務協會金融科技研究院聯合發布了“第五期中國互聯網金融領軍企業百強榜”。其中，快牛金科以11.47的技術指數位列金融科技企業全國第5，僅次于螞蟻金服、騰訊金融、百度金融和京東金融四巨頭。

一直以來，快牛金科將技術視為公司發展的重要戰略，時刻關注前沿技術與行業動向，并且對行業科技人才的培養和成長非常重視。今年1月，快牛金科建模專家受邀出席由上海交通大學高級金融學院(高金/SAIF) 舉辦的“Credit Risk Model for Individual Loan ”(個人信貸信用風險模型)項目中期報告技術點評，將企業自身成功經驗和優秀學子們進行分享。

積極促進產學研合作，和高校、研究院及業界知名專家教授進行溝通交流，探討金融科技與人工智能助力金融產業升級、服務實體經濟，是快牛金科一直以來孜孜以求的理念。在2017年，快牛金科以銀行與金融科技融合發展為主要議題，分別與上海交通大學高級金融學院、清華五道口金融學院、上海財經大學等高校和研究院舉辦的多個閉門研討會，吸引了海內外資深專家和優秀學子的熱情參與。

對于此類以“科技基因”為標簽的企業來說，技術本身的快速迭代要實時迎合用戶的需求。高創新給予金融科技公司在戰略選擇、組織架構、業務發展上個更多的靈活度，同時也為互聯網公司燙下“不創新則死”的烙印，必須將各種前沿技術與理念拿到金融領域去試驗、試錯、快速迭代產品，這已經超越了傳統金融語義下的金融市場與產品層面的“金融創新”。

與之帶來的金融服務渠道虛擬化、金融服務個性化、經營模式生態化、決策數據智能化，都宣告著金融科技時代的真正到來。