据悉,小赢科技风控团队与哥伦比亚大学于2018年8月21日风控技术交流项目正式启动。旨在帮助项目参与的哥伦比亚大学的学生在教授和小赢科技风险管理部模型团队的指导和帮助下完成数据建模。据悉,第一期的合作已于12月31日结束。目前,双方将于今年5月28日正式启动第二期技术交流合作,就风控领域数据建模等专业问题展开进一步深入的实践与交流。

技术和风控 打造工业界“real-world data”

哥伦比亚大学位于美国纽约曼哈顿,是著名的常春藤八校之一。在此次项目合作交流中,小赢科技提供工业界百纬度数据,真实数据往往带有特征稀疏、正负样本不平衡和极端值等问题,这些富有挑战性的任务给项目组成员提供了宝贵的实践机会。不仅如此,小赢科技凭借在消费金融行业具有领先的数据能力和建模技术,逐步打造了完备的数据驱动的风控体系。同时,利用多个评分卡预测模型评估客群全周期的逾期风险,可清楚的呈现违约概率及风险排序、评定还款的未来表现。打造了一个工业界的“real-world data”,为哥伦比亚大学的学生提供了富有挑战性的锻炼与考验。

工业&高校技术合作 推动产业创新

据了解,小赢科技创建的WinSAFE智赢风控体系,从机制、文化、团队、技术、数据等多重角度,用智能决策引擎、数据引擎、反欺诈模型、信用模型、抵押物估值模型等一系列紧密咬合的“零件”,组成彼此数据流相通、互相牵制的精密体系,在确保安全性和运营效率的基础上,大大提升了用户体验。据小赢科技的风控团队成员介绍,本次小赢科技与哥伦比亚大学合作项目主要成果包括:无监督学习客群细分、不平衡样本(欠采样/过采样)方法、机器算法实践。其中,风险预测一般使用有监督方式与无监督方式,本次项目有监督学习部分尝试使用了目前最为领先的几种机器学习算法,Boosting的算法在预测逾期率上有突出的表现。尝试使用无监督学习方式如K-means、DBSCAN、Mean Shift算法实现客群细分与风险评价,达到了良好的效果,未来可用于客群评级和交叉销售。目前,由于匹配率低数据缺失现象严重。未来会考虑将解决数据缺失,提高模型预测能力作为小赢科技与哥大合作的一大主题。

“对小赢科技而言,哥大项目成员在特征工程、模型算法等方面提供了学科前沿的信息,给予小赢科技不同于业界传统技术的新的启发。提供了新颖的的建模思路和宝贵的实践经验。这种工业界和高校的技术合作模式可以在整体上加速产业的创新,推动风控在金融领域发挥更大的作用。” 小赢科技风控模型团队负责人吴晓春说。