網商銀行人工智能總監韓冰：認知智能正成為小微金融核心競爭力
在9月1日開幕的世界人工智能大會(WAIC)上，網商銀行人工智能總監韓冰以“認知驅動的小微金融新模式”為主題，分享了網商銀行在運用人工智能技術解決小微金融行業化難題的最新探索和實踐。
韓冰認為，以知識工程為核心的認知智能技術正在深刻改變小微金融的邏輯。通過計算機視覺、語義理解、知識圖譜等技術的整合，金融機構得以深入行業，對小微建立更“全息”的數字洞察，使得以往“便利性、普及程度、服務深度”無法兼得的小微金融“不可能三角”有望被打破，讓更多小微經營者能享受便捷、普惠、充足的融資服務。
“我們對小微的理解決定了能為其提供金融服務的上限。未來十年，行業化的知識工程將為銀行風控和運營提供全新的視角，成為小微金融服務的核心競爭力。”
向“數據+智能”演進：認知智能挖掘和推理隱性信息
數據是銀行數字化業務開展的核心要素。數據維度越全，質量越高，則越能幫助金融機構準確評估風險，提供相匹配的金融服務。
然而，當前金融機構在數據可得性、有效性和多樣性方面正面臨瓶頸，大數據單軌驅動的風控模式進一步發展面臨困難。韓冰認為，一方面，隨着《數據安全法》等信息保護措施的不斷完善，數據獲取的難度正在加大；另一方面，線下仍有大量未數字化的信息，難以被金融系統直接理解和採信。
“數據獲取的邊際效用正在降低，但現有數據的潛力尚未得到充分釋放。從2018年開始，我們嘗試利用認知智能技術來進一步挖掘數據潛力，從‘確知’慢慢走向‘推理’，我們認為這是解決數據冰山問題的‘破冰’關鍵。”
認知智能是人工智能的高級發展階段，旨在賦予機器數據理解、知識表達、邏輯推理和自主學習的能力，使得機器能夠像人一樣思考，聯想，規劃，進而理解現實世界，並具備行業領域專家的知識積累和運用能力。
“當智能技術與數據結合時，能產生1+1遠大於2的化學反應。我們發現可以依靠深度挖掘、推理和交叉驗證，讓原本不全面的數據變得可用，並且準確率能達到金融級水平。”韓冰表示。
例如，通過多模態信息抽取和自監督學習技術，網商銀行的“百靈”系統已經可以對小微個體的線下經營要素和經營關係進行認知增強，輔助風控決策。以商超為例，網商銀行以圖像檢索算法識別門頭照進行品牌匹配，以遙感、影像分割、POI圈定等技術來確定商户經營位置和商圈，以目標監測算法來識別貨架售賣商品，對經營要素實現了深度還原。這些認知比經營流水提供了更全面的評估視角，商户可以因此獲得更高的信貸額度用於週轉。
據瞭解，認知智能以往主要應用於營銷、商品推薦等電商場景，在金融業務領域落地較少，其難點在於信貸風控對準確率的要求更高，行業細分也更加複雜，認知需要有足夠高的準確率和覆蓋率，才能為金融業務所採信。據韓冰介紹，網商銀行在門頭照和物體時的準確率均達到93%以上，且覆蓋千萬級上用户羣體。
“我們在嘗試拓寬認知智能在小微金融領域的邊界。”
小微金融的未來核心：構建“專家級“行業化知識工程
認知智能的核心是知識工程，即通過圖計算和自然語言處理等技術，構建富含實體、概念、屬性、關係等複雜信息的知識圖譜。這是機器認識和理解世界所依賴的知識體系，也是認知智能的“大腦”。
“小微企業天然具有行業場景，每個行業都有自己的經營邏輯和週期，要素差異巨大。因此，產業知識工程的關鍵點在於如何尋找行業共性，建立統一的構建邏輯，又同時能夠解決不同行業的差異化問題。”韓冰介紹。
為實現多行業知識圖譜的構建和串聯，網商銀行搭建了業內首個面向小微企業的金融場景統一信息抽取框架，將知識工程進一步拆分為知識抽取，知識融合和知識推理三個步驟。在抽取環節，對企業實體、關係、經營屬性和事件進行抽取，實現行業識別及經營屬性補全；在融合環節，通過類目對齊、實體對齊和屬性歸一，構建包含產品、品牌和行業鏈等關鍵信息的產業知識圖譜；在推理環節，則通過知識表示、補全、校驗和關係預測，對企業隱形關係充分挖掘，完善企業關係圖譜。
韓冰表示，目前網商銀行的產業知識工程已經覆蓋了國際體系中的全部96個一級行業類目，300多個二級類目，超過4000萬小微經營者，實現了企業關係預測、供應鏈上下游還原、小微經營狀況及產業風險評估等能力在金融風控中的深度應用。
“在供應鏈金融場景，我們通過圖譜推理算法，融入產業知識進行企業隱性經營關係預測，將一系列弱關係疊加為強關係，可以將兩家本沒有直接交易的企業還原到同一條供應鏈上。這種知識對於穿透經銷網絡，服務下游的小微企業特別有用，能將他們的貸款可得率從30%提升到80%。”
“而基於產業數字洞察，我們還會再讓他們提交一些合同、照片、資產憑證等個性化材料，並使用感知智能技術進自動化識別，通過這些千人千面的‘自證’任務為他們進一步提升額度。”
據瞭解，此前網商銀行發佈的“百靈”智能風控系統，8個月以來已經累計幫助200萬小微通過“自證”的方式獲得額度提升，平均提額幅度達4.5萬。
韓冰認為，小微金融的場景足夠複雜，為認知智能提供了廣闊落地空間，當前網商銀行也還在初期階段。從事實數據逐步轉向淺層推理的過程中，需要不斷與業務，風控磨合，實現正向循環，這也是落地的關鍵。未來，網商銀行將進一步在深度推理和認知可解釋性等方面進行探索，更深度服務實體經濟。