人工智能影响的不只是金融领域，还有我们每一个人的生活。

“为经济赋能，为生活添彩”，2019中国国际智能产业博览会即将举办，记者走进马上消费金融，为您打探消费金融领域的智能操作。

人工智能时代的到来，首当其冲发生革命性变化的是医疗、金融、教育三大行业，也是离消费者最近的行业。

以消费金融行业为例，以其小额分散的特点，用户更加下沉，更需要在贷款、审批、客户服务、贷后管理的各个环节不断完善智能化降低自身风险、服务更广泛和更快捷。

数据为王，3秒钟在线审核放贷

马上金融的监控屏幕上，交易数据在快速跳动。“公司日均审批放贷16万笔，放款达3亿元。”马上金融相关负责人介绍。

基于大数据分析，设计了适应新一代消费习惯，最低100元、一般2000元左右、最高不超过5万元的消费信贷产品，并累计投入6亿多元研发建设人工智能服务系统和大数据风险防控系统，实现3秒钟在线审核放贷。“马上消费金融专利数量53项，占全部持牌消费金融公司专利数的60%，遥遥领先。”

　　精准的定位和即花即贷的便捷，使马上消费金融公司仅4年就跻身全国最大的内资金融消费公司，注册用户总数达7000万，实际贷款客户数超过2500万。“单笔平均贷款金额仅2700元，99.8%不超过2万元。额度虽然不大，但对实体经济的间接拉动不可低估。”马上金融创始人兼CEO赵国庆说，每笔贷款背后可能是一台新冰箱、一部新手机或者一个月的培训课程，数据显示，在马上金融贷款购买的手机就有850多万部。

　　26岁的山东潍坊人杨某，月薪4500元左右，在朋友的介绍下，向马上消费金融申请了一笔25800元的贷款，用于支付他的JAVA培训学费。“老师讲的很实用，完成培训后，估计每月工资能涨到6000元，”他告诉记者，一次性拿出两万多元的学费压力略大，但一旦分期就没压力了。“学到的知识都是自己的，早学早受益。”

    而在杨某将身份信息和人脸识别同时上传的一刻，马上金融就开始了对他的全方位风险分析。“对于自然人，马上金融系统可以直接连接央行的征信，也可以对接公安、公积金社保等数十个外部数据源，同时也拥有自建的数据源，利用先进的大数据处理技术，对不同的数据源进行关联和整合之后，系统会从多维度对用户的身份信息、信贷信息，消费信息，社交信息，行为信息等数据源进行分析，”马上金融CTO蒋宁介绍，“行业标准风控只会看征信报告上面少数的几个变量，而马上金融却能通过充分的挖掘征信报告，加工衍生了500多个变量，再通过上千万个样本和深度的机器模型，这样提炼出来的风险识别能力远胜于只看几个重要信息，识别的更加准确。”

自主研发LUMA风控系统  风险也可量化

人脸识别实则是体感智能的一种模式，那这种模式是如何应用在金融领域风控环节的呢？

在马上金融的客户端消费，除填写客户的个人基本信息，姓名，性别手机号码，客户需要上传身份证OCR正反面照片以及面部活体识别，这个过程要用到马上金融独立开发的LUMA风控系统。

LUMA风控系统是马上金融自主研发的信贷审批系统，针对不同的场景、产品可以提供不同的风控策略，对于马上金融来说“优质客户”可以秒级审批通过，“劣质客户”快速的拒绝，在审核标准方面，会审查几方面：复杂网络是否有触发风险标签，是否属于“外部黑名单”，是否有司法在逃等负面的信息，征信记录如何，同时也拥有自建的数据源，利用先进的大数据处理技术，对不同的数据源进行关联和整合之后，系统会从多维度对用户的身份信息、信贷信息，消费信息，社交信息，行为信息等数据源进行分析，提高数据的利用率，这样即便是无信贷记录的群体也可以从多个角度去判定是否可以审批通过。

马上金融依据自己强大的科技能力和分析能力，充分使用最先进的数据分析技术和最前沿的人工智能方法（经典分析法、知识图谱、机器学习、人工神经网络、深度学习等等），他们会挖掘客户数据背后蕴藏的信息，客户和客户之间的关联，提炼客户的行为模式，预测客户未来行为偏好和行为模式，制定最优化的授信策略。

拿人行征信数据举例，虽然各个金融机构都在使用该数据，但一般情况下，他们只会看征信报告上面少数的几个变量，比如是否逾期，是否有房贷，信用历史多长等少数几个指标。马上金融却充分的挖掘征信报告，加工衍生了500多个变量，再通过上千万个样本和深度的机器模型，把征信报告的价值利用到极致，这样提炼出来的风险识别能力远胜于只看几个重要信息。识别的更加准确。例如，在APP上填写证件号码的时间，经过马上金融后期模型发现，填写超过20秒的风险性偏高，很有可能并不是本人在填写，所以才会填写的比较慢，又比如，不同的手机，风险也会不同，一般来说，手机价格高的用户风险会低一些。

一个自然人，在复杂网络当中未触发马上金融LUMA系统的风险标签，外部数据源中没有多头借款、不良贷款表现，无法院被执行的情况发生，属于优质客户类型，这种客户基本可以达到秒级放款，马上金融LUMA审批系统80%--90%都是自动化审批完成的，但一旦有10%--20%在审批中触发到LUMA风控系统的规则则会自动进入到人工审核的环节。等于说这个系统描绘了一副用户风险的画像并且进行了风险的量化，真正做到了“见微知著、风险先知”。

我国的消费金融公司主要分为四大类：商业银行、汽车消费金融公司、消费金融公司和互联网消费金融公司，消费金融在我国的兴起正好赶上了互联网的时代，自带互联网+的基因，配合消费金融公司本身强大的资金实力，让人工智能在金融领域的落地成为现实。未来也必将更加深刻的改变着我们的生活。

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