據(jù)官方資料顯示：與過度依賴場景的金融企業(yè)不同，快牛金科的優(yōu)勢在于以技術(shù)為導(dǎo)向，通過挖掘人的互聯(lián)網(wǎng)弱特征數(shù)據(jù)提煉特征工程，并運用大數(shù)據(jù)算法和建模技術(shù)對人進(jìn)行信用畫像和授信服務(wù)。

　　近來人工智能躍升成為科技新風(fēng)口，并運用于各類場景與行業(yè)，人工智能聚焦在技術(shù)、數(shù)據(jù)與場景。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是人工智能的前提和基礎(chǔ)，高質(zhì)量數(shù)據(jù)輸出要作為完成的標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)業(yè)務(wù)場景來看數(shù)據(jù)計算時，要根據(jù)必要的需求來獲取這些所謂實時數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)對于人工智能而言是“血液”。

　　快牛金科CEO倪抒音認(rèn)為，大數(shù)據(jù)結(jié)合人工智能技術(shù)能夠精準(zhǔn)識別并分析年輕人在小額信貸領(lǐng)域的欺詐風(fēng)險和負(fù)債能力，提供完善的貸后方案，并重復(fù)反哺和機器學(xué)習(xí)的過程，在這個閉環(huán)之中，“人”才是最核心的關(guān)鍵因素。

　　隨著90后超前消費觀念的崛起，傳統(tǒng)信貸體系已無法滿足年輕人日益升高的消費和負(fù)債需求。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2019年中國消費信貸市場規(guī)模預(yù)計將達(dá)到41.1萬億元，約4億初級白領(lǐng)、藍(lán)領(lǐng)用戶的信貸需求亟待支持。

　　倪抒音在發(fā)布會中表示：“中國在過去十年以及未來的十年之內(nèi)，正在面臨著爆發(fā)的人口紅利期，這一人口紅利并沒有在過去的幾十年里被消耗殆盡，而是發(fā)生了轉(zhuǎn)變。對比美國，中國金融服務(wù)在下沉的滲透率以及覆蓋的頻率這兩個層面上遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于發(fā)達(dá)國家，在中國，還有大量的普通年輕人沒有享受到信貸服務(wù)。

　　我們的傳統(tǒng)金融機構(gòu)一直以來所采用的金融數(shù)據(jù)算法是一個可見的、清晰的、可辨別的、因果關(guān)系的數(shù)據(jù)算法——過去在我們的行為數(shù)據(jù)體系里面，只能掌握一個人的基本特征，可以辨別他的收入、支出、負(fù)債、身份、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)等，但今天，有大量的年輕人是不具備這些特征的。

　　與傳統(tǒng)金融通過強特征來捕捉一個人的行為記錄不同，快牛金科科學(xué)家團隊自研的風(fēng)控模型捕捉了數(shù)百萬年輕人在線上的行為特征，在合作伙伴的數(shù)據(jù)庫中對數(shù)百萬人群的弱變量特征進(jìn)行建模，再用上百萬的用戶行為來進(jìn)行驗證，針對這些弱特征變量進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、捕捉、抽樣分析和最終建模。”

　　倪抒音認(rèn)為，金融的本質(zhì)并不是完全基于某一個場景來劃分金融服務(wù)，更多的是基于“人”來進(jìn)行授信。這個人有什么樣的特征，才決定了最終對這個人進(jìn)行信用評估和授信行為的根本。

　　人工智能技術(shù)提供技術(shù)輸出

　　據(jù)快牛金科公布的信息顯示，快牛金科已經(jīng)成為多家頂級數(shù)據(jù)服務(wù)商的聯(lián)合建模試驗室成員，擁有BATJ獨家數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)合作商高達(dá)上百家。集團自研的“元方”大數(shù)據(jù)云風(fēng)控每天處理高達(dá)百萬條申貸信息，并將樣本拿到數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行訓(xùn)練，實現(xiàn)與數(shù)據(jù)商的底層數(shù)據(jù)聯(lián)合建模。

　　據(jù)了解，快牛金科技術(shù)團隊擁有網(wǎng)絡(luò)安全反欺詐和網(wǎng)絡(luò)安全算法經(jīng)驗，在海量數(shù)據(jù)的清洗和篩選、特征工程提取、建模設(shè)計和人工智能算法領(lǐng)域平均8年以上技術(shù)背景。技術(shù)團隊規(guī)模與集團總?cè)藬?shù)占比高達(dá)60%，并將在未來繼續(xù)擴大研發(fā)規(guī)模，為銀行機構(gòu)制定小額信貸解決方案，幫助城商行、農(nóng)商行在獲客、風(fēng)控、貸后管理等環(huán)節(jié)提供客制化技術(shù)輸出。快牛金科瞄準(zhǔn)了傳統(tǒng)金融目前通過海量弱數(shù)據(jù)特征沒有辦法服務(wù)到的那些near-prime人群，通過對他們的數(shù)據(jù)清洗、解構(gòu)、分析和解讀，最終能夠幫助傳統(tǒng)金融機構(gòu)進(jìn)行大量的資金下沉和服務(wù)下沉，以此服務(wù)更為廣闊的信貸人群。