明特量化苏建成：智能量子引擎 助力普惠金融

　　目前，中国已成为金融科技发展最快的国家，如何更一步探索普惠金融路径成为行业热门话题。11月18日，由中国人民大学中国财政金融政策研究中心旗下金融风险管理工作室主办的“2017中国金融风险经理年度总论坛”在北京隆重举办，中国平安、明特量化、IBM、百融金服等数百家行业代表性企业齐聚。

　　论坛已经持续举办十三届，被誉为国内最大的风险管理精英盛会。本届论坛就信用风险管理、零售小微与普惠金融、金融市场业务与风险管理等七大议题展开讨论，论坛持续2天，并设置了6个专题分论坛。 11月19日，拥有弗吉尼亚理工大学系统工程博士学位的北京明特量化信息技术有限公司(以下简称“明特量化”)CRO苏建成，应邀出席“科技、互联网和金融风险管理”分论坛并作专题分享。他提到，中国在利用金融科技解决普惠金融方面的实践，为解决普惠金融这个全球的共性难题提供了可行的路径。如何借助中国经验帮助其他国家也是当前明特量化在思考的问题。

　　    

　　(明特量化CRO苏建成应邀作行业分享)

　　国外普惠金融存在巨大市场

　　根据世界银行的数据显示，目前全世界有二十多亿人无法得到金融服务，贫穷家庭里面有50%以上的成年人是没有银行帐号。

　　“每个现代化国家都特别注重普惠金融。”拥有海外金融市场及风险、征信等金融科技从业经验的苏建成曾长期与各国政府及金融机构接触，他提到，普惠金融的概念最早是由联合国提出，目的就是让更多的人能够享受到金融服务和借贷服务。几十年来，在联合国的大力推动下，普惠金融得到了很多国家的认可，在普惠金融是解决贫穷，发展经济的重要解决方法方面达成了共识。

　　曾先后就职于美国CapitalOne、花旗银行、摩根大通等机构的苏建成介绍说，根据他长年从事消费金融的经验，不同国家存在不同的监管环境和数据资源，有效获取使用数据和运用他们的科技、支付系统，数据安全、信息基础设施来解决问题的方式是不一样，这也给行业带来了巨大的市锄遇。

　　世界银行提出了2020年实现普惠金融的目标，旨在让大部分人能够有机会接受到金融服务。随着近几年普惠金融的快速发展，很多国家投入巨大的物力和人力及政府支持来提供发展，根据世界银行每四年的行业报告，可以看出近几年发展中国家包括东南亚、中南美洲、非洲在普惠金融方面有了长足的发展。

　　苏建成表示，国内的很多经验和成功案例都可以复制到海外，中国的技术和行业解决方案都可以应用到很多金融服务普及欠发达的国家。

　　中国普惠金融的挑战与机遇

　　谈及中国普惠金融的技术，苏建成认为中国有以下几个挑战：一是国内征信不健全，市场上有大量的第三方数据但存在质量良莠不齐的问题。二是缺乏专业知识，仅为逐利而闯入的“野蛮人”，制造了一些乱象，引起了不好的社会影响。三是数据服务，金融服务的高速发展下，普通消费者的个人隐私如何得到保护。四是未来政府监管存在一定的不确定性。

　　同时他谈到，以上的挑战使得行业机遇和风险并存。在中国，政府对金融创新的支持，智能手机的高度普及，网上交易和支付等基础设施的完善，大数据和机器学习对高维非结构化的数据处理，实体认证为代表的反欺诈技术的成熟，让新金融科技公司能够有效甄别客户的欺诈和信用风险，给传统上无法获得金融服务的人群提供借贷机会。

　　明特量化“智能量子引擎”系统

　　据介绍，目前明特量化已经积累了上千万的注册用户，在海量数据的支撑下能够对大样本的用户数据进行分析，能够保证优质用户享受到更优的服务、更大的额度和更低的利率。

　　苏建成表示，未来金融科技企业的竞争会因为产品的精细化运作而更加分化，使得不同特质的人群可以享受到不同的服务。

　　为此，明特量化借助科技金融、数据推演等技术创新，已经自主研发了独具特色的全流程智能金融服务体系“智能量子引擎”，涵盖了“变量引擎、定量引擎、 筹量引擎、盘量引擎”四大模块，可以智能化的满足在线信贷的全部流程需求。在评估第三方数据和服务上，苏建成建议，在确保服务提供方的合规性之外，要看他们的数据覆盖率和准确系数，数据来源是否和客群的业务相关。

　　“明特量化全流程的每一个环节都是量化的，都是基于数据的，把多种维度的数据结合新科技，可以保证在没有征信记录情况将坏账降至合理范围内，能够做出准确的判断并提供相关的金融服务。”

　　苏建成表示，对于当前业内普遍存在的多头借贷问题，明特量化的“智能量子引擎”也有相对的应对方案，通过内部的系统评比，将客户分级，每一级设置相应的风险敏感度，并密切关注边界客户人群的增加和表现变化。