這些年，數(shù)據(jù)科學(xué)家這個(gè)新職業(yè)物種出現(xiàn)在了現(xiàn)代商業(yè)文明中，運(yùn)用大數(shù)據(jù)與科學(xué)方法解決業(yè)務(wù)實(shí)際問(wèn)題變了數(shù)據(jù)科學(xué)家的“掌上魔法球”。通過(guò)大數(shù)據(jù)與人工智能的魔力，他們改變了商業(yè)玩法，讓傳統(tǒng)行業(yè)有了新的生命力。

雖然，數(shù)據(jù)與科學(xué)家的融合催生了數(shù)據(jù)科學(xué)家這個(gè)“高大上”的名詞，但回歸業(yè)務(wù)本源，他們依舊是在企業(yè)中利用技術(shù)解決問(wèn)題的、樸素的實(shí)操者。不過(guò)，想要真實(shí)地了解數(shù)據(jù)科學(xué)家，就必須通過(guò)這些“魔法師”自己的嘴了來(lái)講述。于是，8月盛夏，在上海360金融的總部，我們專訪了首席數(shù)據(jù)科學(xué)家沈赟博士，讓他告訴讀者們，他和團(tuán)隊(duì)是如何利用數(shù)據(jù)科學(xué)在金融風(fēng)控領(lǐng)域施法布道。

歷經(jīng)AI周期

“什么機(jī)緣巧合之下與數(shù)據(jù)科學(xué)結(jié)緣的？”面對(duì)我們拋出的第一個(gè)問(wèn)題，已在360金融擔(dān)任首席數(shù)據(jù)科學(xué)家的沈赟博士馬上打開(kāi)了自己的話匣子。

沈赟從小就接觸電腦，之后興趣使然，一直學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)，直到今天，從事了一份與數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的工作。1996年，沈赟的父母給他買了一臺(tái)電腦，從此他便愛(ài)上了這個(gè)電子玩物。

“一方面是打游戲，另一方面，我也愛(ài)編程，當(dāng)時(shí)還用古老的帕斯卡語(yǔ)言，不過(guò)初中就編出了小型數(shù)據(jù)庫(kù)了。”說(shuō)到兒時(shí)與計(jì)算機(jī)結(jié)緣的過(guò)程，沈赟露出自豪的笑容。

電腦在90年代后期進(jìn)入中國(guó)家庭，見(jiàn)證了中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的誕生、發(fā)展與崛起，陪伴了80后一代人的年輕歲月，并進(jìn)入屬于他們的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)(IT)的大時(shí)代。直至今日，伴隨著DT（大數(shù)據(jù)）時(shí)代的到來(lái)，電腦依然成為人工智能技術(shù)的載體。

沈赟在2002年從江蘇常州考入了上海交大的計(jì)算機(jī)系，學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)，并在大四那年參與了雙學(xué)位的留學(xué)項(xiàng)目，前往柏林科技大學(xué)繼續(xù)深造。與現(xiàn)在火爆的機(jī)器學(xué)習(xí)課程不同，當(dāng)時(shí)沈赟選擇的機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是熱門專業(yè)，當(dāng)被問(wèn)到為什么學(xué)習(xí)那個(gè)當(dāng)時(shí)的大冷門課程時(shí)，他說(shuō)：“聽(tīng)大家說(shuō)這個(gè)門課比較難，涉及很多復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式和編程技巧，每年能通過(guò)考試的人也不多，我覺(jué)得比較有挑戰(zhàn)性。”

機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)早在上世紀(jì)中期就已經(jīng)出現(xiàn)，并在80年代實(shí)現(xiàn)復(fù)興，進(jìn)入計(jì)算機(jī)科學(xué)的主流世界。但當(dāng)時(shí)受限于算力無(wú)法驅(qū)動(dòng)算法，數(shù)據(jù)量較小，發(fā)展一度停滯。在很長(zhǎng)的一段時(shí)間（上世紀(jì)80年代至2006年Jeffery Hinton提出深度學(xué)習(xí)），學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的課程大多門可羅雀。2010年之后，深度學(xué)習(xí)的崛起促成了機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)興，并演繹出了人工智能的第三次浪潮。

沈赟說(shuō)自己完整地經(jīng)歷了一輪人工智能的周期，此話非常確切。研究生畢業(yè)之后，做游戲、建網(wǎng)站才是當(dāng)時(shí)互聯(lián)網(wǎng)的熱門職業(yè)，再三考慮之后，沈赟回到柏林的校園，在柏林科技大學(xué)繼續(xù)攻讀博士，方向定在了計(jì)算機(jī)科學(xué)的理論研究。

在德國(guó)，沈赟曾結(jié)識(shí)了不少大牛，其中就包括LSTM（長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)）的發(fā)明者之一的Sepp Hochreiter。Sepp Hochreiter和沈赟一樣，也是一位歷經(jīng)人工智能周期的研究人員。起初，Sepp研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起家，并在90年代初通過(guò)畢業(yè)論文首次提出了LSTM?？上г旎?，在人工智能的第二次寒冬中（貫穿90年代，直到21世紀(jì)初的幾年），他轉(zhuǎn)向了對(duì)于支持向量機(jī)（SVM）等領(lǐng)域的研究。

沈赟說(shuō)：“我讀碩士的時(shí)候認(rèn)識(shí)了Sepp Hochreiter，他正好是我教授的研究組里的博士后，并在柏林科技大學(xué)擔(dān)任助理教授，當(dāng)時(shí)他研究的是在學(xué)術(shù)圈很流行，且比較容易發(fā)論文的SVM。”

2010年之后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)興讓90年代發(fā)明LSTM的Sepp Hochreiter封神，成為了AI技術(shù)圈的絕對(duì)大牛。而沈赟博士畢業(yè)之后，投入工業(yè)界，開(kāi)始將博士時(shí)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)控制和AI技術(shù)的本領(lǐng)應(yīng)用在高頻交易、風(fēng)險(xiǎn)控制等金融領(lǐng)域中。

在經(jīng)歷了多個(gè)人工智能的金融應(yīng)用項(xiàng)目之后，沈赟選擇加入360金融，將自己在大數(shù)據(jù)風(fēng)控領(lǐng)域的理論與經(jīng)驗(yàn)積累應(yīng)用到商業(yè)實(shí)戰(zhàn)中。當(dāng)時(shí)，伴隨著中國(guó)人均可支配收入的增長(zhǎng)和較高的儲(chǔ)蓄率，中國(guó)消費(fèi)市場(chǎng)被廣泛看好，在線消費(fèi)信貸一時(shí)間成為互聯(lián)網(wǎng)巨頭們搶籌布局的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。談及為何在眾多橄欖枝中選擇了360金融，沈赟說(shuō)， 360金融有很強(qiáng)的科技基因且發(fā)展勢(shì)頭好，在這里，能夠從0到1搭建整個(gè)人工智能的風(fēng)控模型平臺(tái)。

金融風(fēng)控的數(shù)據(jù)科學(xué)之道

沈赟加入360金融并擔(dān)任首席數(shù)據(jù)科學(xué)家之后，通過(guò)大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)幫助公司控制與管理業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

事實(shí)上，風(fēng)控的核心就來(lái)自于人的信用，但在征信領(lǐng)域，中國(guó)還有長(zhǎng)的路要走。據(jù)沈赟介紹，中國(guó)有大量的征信未覆蓋人群，這就需要用技術(shù)方式挖掘信息，并給出個(gè)人的信用評(píng)級(jí)。沈赟說(shuō)：“我們做的就是通過(guò)用戶數(shù)據(jù)來(lái)判定信用風(fēng)險(xiǎn)，然后決定是否授信。”

對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)如何賦能信貸業(yè)務(wù)，沈赟解釋到：“信貸產(chǎn)品的大數(shù)據(jù)風(fēng)控分為貸前、貸中和貸后三個(gè)階段，每個(gè)階段都需要大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的參與。”

從貸前主要涉及用技術(shù)的方式判斷是否給借貸者授信，其中分為反欺詐和信用風(fēng)險(xiǎn)判斷兩大塊。反欺詐需要辨別出以騙款為目的黑色產(chǎn)業(yè)，在這方面，沈赟團(tuán)隊(duì)通過(guò)構(gòu)建關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，以知識(shí)圖譜等形式找出風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。以抱團(tuán)欺詐為例，沈赟團(tuán)隊(duì)在GPS的一個(gè)精度范圍內(nèi)對(duì)借貸者與群體進(jìn)行分析，他說(shuō)：“如果一個(gè)借款申請(qǐng)，出現(xiàn)在同一個(gè)地理位置，并且連接在同一個(gè)Wifi或者4G信號(hào)基站，就很有可能被判定為抱團(tuán)欺詐風(fēng)險(xiǎn)；另外，我們還參考手機(jī)聯(lián)系人的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，如果同一批申請(qǐng)人存在相同的聯(lián)系人關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，可能也存在欺詐風(fēng)險(xiǎn)”。同時(shí)，360金融還會(huì)維護(hù)諸如黑中介電話號(hào)碼庫(kù)之類的數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)通訊記錄與聯(lián)系人關(guān)系，找到與黑中介關(guān)聯(lián)上的人，并認(rèn)作潛在的欺詐風(fēng)險(xiǎn)。

在貸前的信用評(píng)分中，沈赟利用歷史數(shù)據(jù)作為有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的測(cè)試數(shù)據(jù)集，將借貸人群區(qū)分為好人與壞人。之后，通過(guò)規(guī)則條件、用戶分層，用分類器將用戶做信用分的區(qū)分，以拒絕低信用分的用戶，提供高額度給優(yōu)質(zhì)信用分用戶。

進(jìn)入貸中環(huán)節(jié)之后，沈赟團(tuán)隊(duì)則需要?jiǎng)討B(tài)通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整用戶的貸款額度與利率，通過(guò)數(shù)據(jù)為互聯(lián)網(wǎng)用戶運(yùn)營(yíng)提供策略。

最后一個(gè)環(huán)節(jié)叫貸后，這是一個(gè)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)輔助收款的過(guò)程。沈赟介紹，團(tuán)隊(duì)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以判斷用戶還款能力，并將用戶分類，比如容易收款的用戶、不容易收款的用戶，他們就會(huì)通過(guò)不同的運(yùn)營(yíng)方式進(jìn)行催收。

在沈赟博士的一套嚴(yán)密的數(shù)據(jù)科學(xué)風(fēng)控術(shù)下，360金融的借貸保持了健康的增長(zhǎng)。在360金融披露的2019年第二季度業(yè)績(jī)報(bào)告中，授信用戶達(dá)到了1923萬(wàn)，同比增長(zhǎng)了169%，累計(jì)借款人達(dá)1254萬(wàn)人，同比漲幅為167%，超90天的逾期率僅為1.02%。

在賦能業(yè)務(wù)的同時(shí)，360金融的數(shù)據(jù)科學(xué)能力也對(duì)外輸出，將獲客、反欺詐、風(fēng)控以及貸后管理能力輸出給了多家金融機(jī)構(gòu)，完成貸前、貸中、貸后的流程優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)降本提效。這些數(shù)字和成績(jī)的背后是沈赟博士和團(tuán)隊(duì)的努力。

難以左右的宏觀變量

沈赟說(shuō)自己很看好數(shù)據(jù)科學(xué)在應(yīng)用層面的發(fā)展，越來(lái)越多的商業(yè)應(yīng)用會(huì)反哺理論研究，因?yàn)槠髽I(yè)和政府層面的商業(yè)投資會(huì)持續(xù)支持研發(fā)，就會(huì)相對(duì)地形成一個(gè)正向循環(huán)。

既然在金融風(fēng)控領(lǐng)域，數(shù)據(jù)科學(xué)具有如此“魔力”，那又有什么是沈赟無(wú)法左右的呢？

沈赟調(diào)整了看待問(wèn)題的格局，從宏觀的角度闡述到：雖然數(shù)據(jù)科學(xué)助力了金融業(yè)務(wù)在中國(guó)的發(fā)展，但也存在一些非可逆性因素對(duì)行業(yè)的影響，而首當(dāng)其沖的就是債務(wù)周期。在世界上大量的發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)都出現(xiàn)過(guò)信貸或債務(wù)周期性的風(fēng)險(xiǎn)，而如此的宏觀與系統(tǒng)性的變量是一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家難以把握的。

最近，沈赟在讀著名投資人達(dá)里奧的《債務(wù)周期：我的應(yīng)對(duì)原則》一書，書中達(dá)里奧對(duì)于債務(wù)周期提出了自己的解析與思考，并從影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的生產(chǎn)率和長(zhǎng)短債務(wù)周期的角度構(gòu)建了自己的避險(xiǎn)模型。

當(dāng)面對(duì)這些無(wú)法左右的宏觀變量時(shí)，沈赟選擇了沉寂與思考，他說(shuō)：“因?yàn)槟壳斑@個(gè)行業(yè)還沒(méi)有碰到信貸周期的問(wèn)題，但未來(lái)可能會(huì)碰到，所以，需要從中去學(xué)習(xí)一些經(jīng)驗(yàn)。”

當(dāng)數(shù)據(jù)科學(xué)乘著人工智能的第三波浪潮迅速被各行各業(yè)廣泛應(yīng)用時(shí)，我們是否想象過(guò)非技術(shù)的宏觀變量呢？這也正是數(shù)據(jù)科學(xué)家們正在試圖理解與解答的問(wèn)題。

數(shù)據(jù)科學(xué)50人成員

沈赟博士，現(xiàn)任360金融首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，曾在知名互金機(jī)構(gòu)與量化交易公司擔(dān)任數(shù)據(jù)科學(xué)家。柏林科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士，在人工智能、應(yīng)用數(shù)學(xué)與量化金融多個(gè)領(lǐng)域的國(guó)際頂級(jí)學(xué)習(xí)期刊和會(huì)議上發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文。具備深厚的機(jī)器學(xué)習(xí)與金融數(shù)學(xué)的理論功底，在量化策略研發(fā)與互金風(fēng)險(xiǎn)控制領(lǐng)域有著超過(guò)10年以上的研究與實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。

關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)50人

“數(shù)據(jù)科學(xué)50人”項(xiàng)目是由第一財(cái)經(jīng)旗下DT財(cái)經(jīng)發(fā)起的中國(guó)頂尖數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)者的系列專訪與社群組織，從數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域選出最具代表性的50位先鋒進(jìn)行深度專訪，50人由DT財(cái)經(jīng)獨(dú)立評(píng)審并發(fā)布。