平安信用卡张慎：金融行业风险管理新挑战要借助AI的力量

　　平安信用卡中心风险总监张慎近日提出，要面对金融行业风险管理新挑战，必须要借助AI的力量。

　　在平安银行的上半年年报上，零售营收占比首次过半。平安银行零售风险管理部总经理兼信用卡中心风险总监张慎表示，多年来，平安信用卡致力于利用人工智能、大数据算法等手段提高产能，进行风险管理。他判断，未来全球金融业发展的重要方向是速度与个性化，平安信用卡已就此发力。

　　作为今年第一个披露半年报的银行，平安银行零售营收发展势头良好，信用卡流通卡量突破4500万，累计新发卡增速超80%，不仅得益于既有的市场空间，还由于平安信用卡多年来致力于高科技发展路线。

　　平安银行零售风险管理部总经理兼信用卡中心风险总监张慎与我们分享了平安信用卡的科技发展之路。他曾在美国老牌金融企业运通公司积累了十五年的工作经验，在加入平安银行的六年多里，又推动实施了多个创新项目。他会如何解读当前中国金融市场，特别是银行业所面临的风险和挑战?

　　08年的金融危机提醒金融业

　　加强监管、注意资产安全并要关注负债比

　　记者：

　　我们中国现在的金融风控的这个圈子里面，有一批人被叫做运通系，您就是其中之一。2008年的金融危机虽然已经过去10年，大家依然是心有余悸。那个时候您也是还在运通工作，能不能给我们回忆一下那个时候发生了什么事情?

　　张慎：

　　当时压力非常大，从大概2007年3月开始，大概到2009年，经济形势是直线下滑。那么做风险(业务)呢，每天都要看风险指标。看着每天的指标都是往上走，所以当时的压力是非常大的，一方面是要把风险指标压下去，让损失降到最低。另一方面，运通是以客户服务为著名的一家公司，特别注重客户体验，就如何平衡我们各种各样风控的手段和客户体验，特别在那个形势之下压力是非常大的。

　　记者：

　　应对那样的一波风险，经过了那个危机之后，美国整个风险控制和金融业得到了什么教训?

　　张慎：

　　现在回想起来，大概对整个美国风险管理、整个行业，我觉得可能有三个很大的改变。第一个就是监管加强。第二件事就是说房贷还是会出事;我觉得对国内的人来讲，可能最关键的一点就是，大家现在都觉得房贷是最安全的一类资产，永远不会出事。 那你想想十年前整个2007、2008年的这经济危机，其实最根本的原因就是房贷的风险大幅上升，最终形成了经济危机。第三，其实这是从技术的角度讲，整个风险行业需要学习的一件事情，一定要看全民的负债比。美国的全民的负债比，如果你看那条曲线到了2007、2008年，已经大概到了120%。在正常的时候大概是(百分之)八十几。再看看国内，我们的统计方式都不一样，但是那条曲线其实长得非常像：就是一直在过去十年直线上升。 　　

　　记者：

　　现在是多少了?

　　张慎：

　　现在有两个口径，一个官方口径大概是(百分之)四十几，那么有些经济学家提出说我们的中间统计有些问题，认为已经到了(百分之)七十几、八十几了。其实想想还是有点担心的，负债比上升这么多年，上升得这么快。

　　业务快速增长

　　产能管理和风险管理是最大挑战

　　记者：

　　那您是2012年加入平安的。当时是什么契机要选择回国，加入平安的?

　　张慎：

　　加入平安其实是一个挺有趣的一个过程。有一天一个偶然的机会，我一个朋友来面试平安，是一个非正式的面试，说我们大家一起谈一谈，我就在那里碰到了现在的谢董事长。大家聊了一下午，可以说相谈甚欢。当时并没有想到说他们其实也在面试我，我认为只是大家聊了一下天，就到第二天他们就来邀请我加入。

　　记者：

　　在平安已经六年了，这六年的体会怎么样?伴随着我们国家在风险控制这方面不断地学习、不断地演进，加入了很多新的技术，现在的平安银行，或者说中国的金融风险控制跟当时您在美国您觉得有什么异同?

　　张慎：

　　平安相对来讲是一个新的公司，有两点对我来讲印象深刻。第一个就是平安在科技上的投入，特别是在新科技的投入。大家现在想想，包括人工智能、大数据学习算法，平安在这方面的投入力度之大，可能是很多传统银行，无论是国内还是国外不好想象的。第二，就是发展速度之快，平安的增长速度去掉一个0，是国外的增长速度。我们的增长速度是70%，你觉得很正常的，国外可能把那个零去掉，7%，很真实。在国外很多传统的银行很难想象出你可以这样年复一年，非常飞快的速度在发展。

　　记者：

　　讲到飞快的增长速度，其实在过去半年信用卡业务上也能看出来。能不能讲一下在过去半年信用卡业务增长的幅度?

　　张慎：

　　我们上半年发卡大概发了900万张左右，这个增长速度已经非常快了。

　　记者：

　　这样快速的业务增长，其实在风险监控上会带来很多挑战。现在您觉得面对的最大的风险挑战是什么?你们做了什么样的事情去应对这些?

　　张慎：

　　我们现在最大的两个挑战，两方面，第一就是产能的问题。所有发卡的销售队伍把申请件带进来以后，我们作为审批团队，不仅要审得好，还要审得快。我们团队在人力不增加的情况，如何达到这样一个又快又好的标准。第二大挑战，做风险管理，最终目标是保证资产质量。快其实很容易，我把大家都放进来，怎么保证在快的基础上，客户的质量能够得到保证。 　　

　　记者：

　　那么你们有什么相应的措施应对这些挑战?

　　张慎：

　　我们提出了一个口号叫风险管理3.0，大概意思就是在过去3到5年，实现了一个转型，叫从1.0到2.0的转型，就从人工作业、规则为主的一套风险管理的体系，上升到以模型为主、系统决策相辅，伴随在一起形成风险(控制)2.0。什么叫3.0?就是未来几年的挑战。3.0主要是两大块。第一块就是我们所有东西全部智能化。第二，就是我们从简单的风险管理，到价值管理这样一个提升的过程。

　　刚才我们讲到了两大挑战，第一是产能。产能通过人工智能,我们把很多本来人工作业的东西不仅仅转化为系统决策，还有一部分比较复杂，今天人工的作业，我们可以达到一个新的地步，叫人机合一。简简单单地给客户打一个电话，不一定百分之百是人打，也不一定百分之百是机器在打，很可能是人在机器的辅助之下来实现这样一个跟客户沟通的过程，我们叫做人机合一。通过这样一个过程来提升我们的产能、提升我们的效率。

　　那么从质量的角度讲，我个人认为，人工智能就是大数据和机器学习为基础在各个方面的应用，来提升我们风险决策的精准度，来帮助我们实现第二个目标，就是如何面对在快速发展的情况下，保证资产质量的这样一个标准。

　　平安银行改善既有的模型，

　　并进行新技术的探索

　　记者：

　　您刚刚讲到风险管理，能不能再详细一点给我们划分一下，其实这些风险管理是从哪些方面着手的?

　　张慎：

　　从信用卡的角度讲，我们现在主要注重在四个方面。第一个当然是最重要的，就是信用风险的管理。信用卡。讲穿了其实就是一个短期的贷款。一定有一个客户还不还钱的问题。信用风险的管理对我们来讲是第一大块。第二大块，随着现在社交媒体、网络的发展，第二大块我们叫伪冒风险。不仅是个人，其实有很多犯罪团伙也在做伪冒攻击银行。第三块我们叫做操作风险。整个银行的运转之中有很多操作动作，如何保证它做到位，不出风险，是我们要管理的很重要的一块。最后一块，平安银行信用卡中心也在慢慢开始做大规模的收单业务，收单风险也是我们信用卡管理的很重要的一部分。

　　记者：

　　您具体聊一聊人工智能AI技术在风险管理方面的应用。平安银行在这方面的研究投入在整个世界范围内都是领先的，现在平安银行的AI技术具体是怎么结合的呢?

　　张慎：

　　第一就是在模型方面，我们的模型不仅使用了一些像逻辑回归、决策树等传统的、统计类的统计模型，我们还使用了很多现在比较流行的机器学习模型。在这个基础上，我们采用了现在行业上最流行的叫 模型集成 的技术，把各类模型综合在一起，简单说有点像一个投票的方式来决定最终风险管控是什么样的。第二个，大家可能现在比较熟悉，人脸识别，我们是在行业最早大规模使用人脸识别技术，从2015年开始，销售条线大规模上线(人脸识别)。到现在为止，我们已经使用超过三千万次的应用，效果还非常好。

　　在这基础上呢，我们现在还在进一步的新技术的探索，比如说语音识别。现在很多客户打电话到这个客服来，经常会问一串问题，我们叫做核身。核身的目的是我要保证打电话来，真的是你，是这个客户，而不是一个坏人冒充。从安全的角度讲这是对的，银行对用户安全的保护，从客户的体验来讲不是非常好：我打个电话是要解决问题的，你问我一二三四五六，有这个问题。如果语音识别的技术上线以后，我把你的语音留存下来了，下次你再打电话进来，我就把两段语音比对一下。发觉说其实我可以确认就是你，我不需要再问你一连串的问题。从客户的体验来讲是个非常大的提升，但是从安全的角度讲我没有任何损失。

　　第三个，现在大家喜欢用手机，像我们的手机银行也是非常有口碑的。我们也面临一个问题，你操作，你要消费。从安全的角度讲，我要确认说操作手机的确实是你，不是你的手机掉了，被坏人拾去了再用。怎么用呢?现在有指纹、有人脸、有密码，实在不行再问你一些问题，这些来说都是一个输入的过程。我们现在在用一个叫无感的技术正在探索，通过你使用手机的方式、你在手机上触屏的力度、你怎么滑动，所有这些东西，其实都可以成为一个数据。从后台通过(分析)这一类的数据，我可以做个判断。这都是在后台操作的一些东西，(从)客户的角度讲他是无感的。(无感技术)不仅提升风险管理，也提升客户体验。 　　

　　记者：

　　这些是用AI技术来做信用卡风控能做到的，但是传统的(手段)没办法达到的?

　　张慎：

　　是的，AI我个人认为是大数据和机器学习算法在实际中的应用。大数据是有两个方面，一是我们处理海量数据的能力得到大幅提升，另外一个很重要的部分就是把一些非传统的数据使用运算得出。

　　人脸识别其实本身有了深度学习这样一个新的算法以后，才可以实现画面和画面的比较来确认相似度。在这两个基础之上，我们把它应用到我们的安全领域：人脸识别、无感认知这些应用之中，才能够做到。

　　未来金融业发展的两个特点：快速与个性化

　　记者：

　　在整个全球范围内现在有什么更领先的(金融)技术，我们也是值得学习的?它未来的发展趋势会是怎么样?

　　张慎：

　　具体的技术很难讲，因为其实这都是每一家自己的竞争优势。但总的来讲，在今天这个大形势之下，特别是现在社交媒体、电商的冲击之下，其实对金融业的客户体验本身有很大的提升，在我看来至少有两样，第一：快。电商为什么好?我今天下单，下午就收到了，客户觉得这是很好，从金融的角度讲就是怎样做到实时化;第二，客户提升体验的要求就是，个性化。甚至希望说在我做任何事情之前，银行已经非常了解说，我是谁?我的需求是什么?甚至说在我都还不知道我的需求是什么的情况下，你可以通过数据预测到说想做这件事情。实时化、个性化在全世界的范围内，其实大家都在朝这两个方向发展。其实我刚才讲所有这些东西，数据是最最基础的一件事情：我要做得好，需要对客户有足够的了解;第二件事就是对一些新算法的投入，我说要把决策做得更精准。现在大家都是模型驱动，新的算法可以让我们的模型做的更好、做的更精准。第三个方向，有了数据有了决策，你怎么把这个决策实施出来，就需要有一套非常强的系统来做。数据、算法、系统，大的方向就是朝这三个方向来努力。

　　以上就是此次记者与平安信用卡张慎谈论的有关AI与金融的相关内容。