人工智能弘犀CRO黄又钢：小微贷款风控模型中的算法探索｜CCF-GAIR 2020
2020年8月7日-9日 ， 第五届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会 ， 于深圳隆重举办 。
此次峰会由中国计算机学会主办 ， 雷锋网、香港中文大学（深圳）联合承办 ， 鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办 。
在大会第三日的「AI金融专场」中 ， 《AI金融评论》邀请了6位最具代表性的顶尖AI金融专家 ， 分享能够代表未来10年风向的智能技术方法论、产品逻辑和风险管理理念；也在2020这个特别的时间节点上 ， 展望他们眼中的「AI金融新十年」 。
华尔街知名建模和风控专家黄又钢参加了此次会议 ， 他曾任摩根大通执行董事和花旗银行高级副总裁 ， 拥有数十年的海外零售银行数据分析经验和前沿算法思维 ， 今年回国与金融界顶尖技术大牛王强博士联合创立了弘犀智能科技有限公司 ， 出任首席风控官 。
以《小微贷款风控模型中的算法探索》为主题 ， 黄又钢和嘉宾及与会朋友们分享了自己在风控实践中的一些心得体会 。
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黄又钢认为 ， 中小微企业解决了国家80%的就业 ， 这些企业的生存和贷款需求问题是需要关心和全力解决 。 但和上市的公司相比 ， 这类企业信息透露不够充分 ， 数据来源纷杂 ， 数据格式不标准 ， 数据更新周期不稳定 ， 导致面向中小微企业的信贷产品难度更高 。 中小微企业信用贷款是一个世界性的难题 ， 除了有国家层面的政策扶助 ， 更需要顶尖人才的智慧和付出 。
在现场 ， 黄又钢主要介绍了集成算法 ， 降维算法、聚类算法和决策树算法 。 他指出 ， 现在弘犀智能建任何模型一定是“双轨模型” ，即两个算法同时进行 。
此外 ， 黄又钢还解释了实操“双轨”建模中的几大过程 ， 详细讲述了人群分类在建模中的重要性 ， 分享了算法探索与创新方面的两个思路 。
以下为黄又钢演讲全文 ， 雷锋网AI金融评论做了不改变原意的整理（关注《AI金融评论》公众号 ， 发送关键词“黄又钢” ， 获取他的演讲PPT 。 ）：
首先 ， 感谢雷锋网提供这样的平台 。
在美国 ， 这样的机会不是很多 ， 各行业封闭得很厉害 。 能够有平台互相交流 ， 特别是看到有这么多年轻的朋友在这里听 ， 真的很好 。
我今天的主题是《小微贷款风险模型中的算法探索》 。 首先 ， 我想谈谈股市和信贷谁更难这个问题 。
股市VS信贷 ， 谁更难？
从人才角度 ， 信贷行业急需人才 。
股票市场比较容易吸引人眼球 ， 高大上的人都选择去那儿 。 不光是中国 ， 美国更是如此 ， 华尔街吸引了全球最高端的人才 。
但是 ， 如果有人选择信用贷款 ， 特别是到小微贷款这个行业 ， 给大家的感觉像是无奈之举 。
而且 ， 两者都是在处理非常复杂的问题 ， 股票市场需要需要考虑几千家上市公司和几千万散户的博弈 ， 而小微贷款也需要考虑到几千万家企业 。
如何判断一家企业的信用、以什么样的利率贷款给企业、如何贷款后收到还款 ， 这些都是非常复杂的问题 ， 需要人才 ， 尤其是顶尖人才去分析 。
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从数据层面 ， 信贷比股票市场更难 ， 信贷行业更需要标准和规范和确切的数据 。
股票市场上 ， 每家公司必须有财报 ， 它的格式和框架是一致的 。 财报的数据是标准的、业绩等信息发布的时间和周期是确定的 ， 我们可以确切的得到股票市场里的许多重要信息 。
和上市的公司相比 ， 小微企业的信息透露不够充分 ， 数据来源纷杂 ， 数据格式不标准 ， 数据更新周期不稳定 ， 导致面向中小微企业的信贷产品难度更高 。 中小微企业信用贷款是一个世界性的难题 。
在股票市场 ， 我们要关注两件事：价格和数量 。 什么价格买？高价买 ， 还是低价买？买多少数量？1千股还是1万股？
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