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可信链:清华北大人大精英与20年银行风控专家用

时间:2019-09-05

  

可信链:清华北大人大精英与20年银行风控专家用区块链与AI改变银行风控

  之所以能集合这样一个能力全面、颇有亮点又颇具行业经验的团队,数字引擎CEO文木源表示,大家都很看好在银行风控这一传统领域应用区块链、人工智能这些新技术的巨大机会。

  最近银监会下发的《银行业金融机构数据治理指引》,对于各个层面的传统银行运用新技术做风控,也会有很大的推进作用。”

  然而,有这样一群来自清华北大人大等名校的精英,与20余年银行风控经验的专家一道,偏偏要用区块链与AI这些“现代”技术,为银行风控领域带来新的变革。这家公司名叫“数字引擎”。

  同时,与传统的银行风控场景相结合,商业模式清晰可见。这一落地性,在区块链项目中是非常少见的。

  此外,许多区块链项目没有重视解决“上链数据是否真实”的刚性问题。例如,一些二手交易类的区块链项目,号称运用了区块链不可篡改的特性,但面对“如何保证卖家一开始提交的信息就是真实的”这一基本问题时,却很难找到答案。

  可信链选择银行风控领域做为落地场景,充分发挥了区块链“信息不可篡改”的优势,增强了风控的公信力;

  文木源表示,数字引擎团队从2017年末开始与民生银行总行风控部门接触,“他们非常重视,进行了很多次交流和测试,推进得也很快,完全不是大银行通常的办事风格。”

  银行风控听起来是一个非常“古典”的领域,似乎与互联网大潮无关,甚至属于互联网浸润之前的“史前”时代。

  其次,运用基于Emercoin区块链的高安全性KV存储架构,保证了链上的企业信用数据一经存证即无法篡改,即使数字引擎自身也无可能,充分发挥了区块链技术“自证可信”的特性,保证了链上数据的公信力;

  目前企业风控领域的痛点,文木源总结为“三个缺乏”,即缺乏权威、缺乏公信、缺乏分析。企查查、企信宝等为代表的“查企业”网站,其数据均来源于网上抓取,难以证明其权威性。

  “这是一个已经存在多年的商业模式,对于我们的竞争力我也有信心。”文木源表示,“我们2018年的目标是大型商业银行 2家、城市商业银行5家、非银机构50家、企业100家。”

  对于数字引擎的商业模式,文木源介绍,一是银行对授信企业的风控服务,全国性银行、地方银行都有需求;二是非银机构有企业尽职调查、风险监测的需求;三是企业自身也要评估供应商、合作伙伴。

  “中国金融领域80%以上的钱在银行,而每年光是企业信贷的风险敞口就达到15万亿左右。银行风控相对于互联网企业还比较落后,蕴藏着巨大的商业机会。我认为越传统的金融领域越有机会,在银行风控领域运用区块链和AI,很有‘钱’途! ”

  针对这些问题,数字引擎的“可信链”产品,首先通过有资质机构接入国家部委授权的权威、深度信用数据,使上链数据的权威性、可靠性有保障;

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  “在今年初进行的盲测中,我们无法知道民生银行有哪些授信企业,更无法知道它们中有哪些是发生了不良的企业,这些信息银行对外是高度保密的”,文木源说,“我们完全使用我们的风险模型输出风险企业名单,民生内部再与其实际的不良企业名单进行比对。”

  要评判一个区块链项目的好坏,落地性是第一位的。不少“空气”类项目,往往愿景美好,但在可预期的时间内实现起来几乎没有可能性。

  最后,结合银行风控专业经验的、基于深度学习技术的神经网络风险分析模型,做到了自适应、自学习、自演化,将大数据转化为银行风控可接纳的风控结果。

  据文木源说,给民生银行提供的方案使用区块链技术做为存储底层,没有在对接的层面显现出来,这样既保证链上存证的企业信用数据任何一方无法篡改、更具公信力,也让大型金融机构接纳起来没有困难。

  现在国内企业普遍面临融资难、融资慢的问题,即使于对获得授信的企业,也常因无法随借随还而面临巨额的过桥贷款压力。这个问题归根结底,是由于企业难以快速、及时地让银行了解、信服自己的风险状况和信用状况。

  “我们几个人几乎是一拍即合”,文木源说,“大家觉得应用区块链和AI给传统银行做风控,是一个可做的商业模式,而且时机很对。

  “民生银行总行风控部数据中心对我们进行过测试,效果很好。”对于银行应用的实际案例,文木源如是说。

  数字引擎的团队,有来自清华大学复杂系统实验室的CTO,来自北京大学中国经济研究中心、师从著名经济学家周其仁教授的CPO(首席产品官),和拥有20余年银行风控经验、来自四大行之一的CRO(首席风险官)。

  的确,以银行为代表的大型金融机构,付费能力非常强劲,而且可持续性好,国内光是白手起家靠做银行科技业务上市的A股公司就不下10家。

  尤其是近两年,随着监管层对银行大数据风控建设的重视,以及以微众银行为代表的互联网巨头的巨大冲击,传统银行确实大幅增加了在新技术风控领域的投入,商机可谓空前。

  数字引擎放上可信链的数据,来源于有资质机构接入的、国家部委授权的权威、深度信用数据,较好地保障了上链数据的权威性和可靠性,这在区块链项目中亦不多见。

  其大数据风控模型,涵盖了企业财务、人事、组织与管理、政策、法律、保障措施等方面,涉及300多个维度、5000多项指标、2万多个字段。

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  展望未来,文木源表示,无需中间机构的、闪电传输的、无条件可信的“企业信用证”,是团队追求的目标。

  “区块链要跑步入场,不过还在找落地的应用场景。”一位知名投资人如是说。相信这也代表了当下多数投资人的想法。

  “基于区块链和AI技术,我们就可以做出实时自证的企业信用证,让企业融资成本比现在下降50%以上、速度可快到线分钟审批。”文木源说。

  数字引擎的CEO文木源,毕业于中国人民大学——国内金融圈校友人脉最为深厚的高校之一。高考保送来到人大求学的他,有近10年的创业经历。谈到数字引擎的源起,他说:

  这些中心化的网站,也无法避免“受贿假设”,即有可能受利益驱动而抹掉对企业不利的存证信息,比如不利的新闻等。此外,对于各类企业风险信息,它们所做的也只是简单的归类和罗列,并没有形成风险模型,无法形成可供参考的研判结论。

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