中国机器学习及其应用研讨会：李炫熠分享《秦苍科技人工智能在消费金融领域的应用与实践》

11月2日，第十六届中国机器学习及其应用研讨会(MLA16)在南京大学仙林校区召开。秦苍科技联合创始人兼CTO李炫熠，做了主题为“秦苍科技人工智能在消费金融领域的应用与实践”的演讲。


为了促进智能信息处理领域同行间的交流，陆汝钤院士发起组织了"智能信息处理系列研讨会"。“机器学习及其应用”研讨会自2002年开始，先后在复旦大学、南京大学、清华大学等知名高校举办。

第十六届MLA研讨会邀请了海内外从事机器学习及相关领域的10余位专家与会进行学术交流。特邀专家包括高尉博士(南京大学计算机科学与技术系)、何洋波博士(北京大学数学科学学院)、何晓东博士(京东AI)、谭剑博士(阿里巴巴达摩院)、熊辉教授(百度)等。


作为买单侠联合创始人&CTO，同时也是南大校友，李炫熠很荣幸参加了此次会议，并且做了主题为“秦苍科技人工智能在消费金融领域的应用与实践”的演讲。

上海秦苍信息科技有限公司(Omni Prime Inc.)是国内领先的金融科技公司，为年轻人的白领和蓝领提供消费金融服务。旗下现有“买单侠”、“活力花”、“星计划”系列产品。

“买单侠” 面向中国年轻蓝领用户，提供移动端消费分期服务。

“活力花” 为年轻白领提供线上消费分期服务。

“星计划” 为医美商户和年轻女性用户提供分期服务。


传统的风控方式，例如银行信用卡审核，在做决策的时候，最多用到50个数据点，这50个数据点大部分来自人民银行征信数据，是征信的强变量。在决策模型的使用上，用的是逻辑回归这样的线性模型。对于没有人民银行征信数据的薄文件人群来说，小规模的数据量和简单模型很难精准地区分薄文件人群的好坏。

买单侠已经用四年多的技术沉淀积累了一套较完善的金融解决方案——“八爪鱼”智能信贷技术。

在整个消费金融环节中，通过用户自主提交的有限信息，比如姓名身份证银行卡，将这些有限的变量迅速的延展成上万的变量，同时基于历史数据，对用户进行建模，运用监督学习和无监督学习的算法，以及社交网络的分析，最终应用在信用评分，反欺诈以及一些金融产品的优化等业务场景中。平均2.8分钟完成审核放款，技术实力行业领先。


最后，李炫熠说到，人工智能的应用正在迅速改变我们所生活的世界，而科研是应用的根基和源泉。秦苍科技连续数年参与赞助南京大学举办的MLA，衷心希望中国的人工智能科研走向全球领先。