如何用通俗易懂的方式解释「智能信贷」？

智能是个非常好的词，因为足够普适，什么都可以跟这个词组合。比如智能马桶、智能汽车、智能笔记本、智能手表，当然还包括智能信贷。让我们这帮做依靠技术手段做风控的人着实傲娇了一把，感谢哪些会起名字的人们，我等屌丝高大上了一回。

不考虑吹牛的需求，目前行业中宣传智能信贷概念的公司，普遍向着用数据、算法、系统取代信贷业务中人工的部分的目标前进，持续的投入技术研发围绕数据技术不断提升信贷业务的自动化程度、精细化程度、个性化程度。通过数据、算法、系统相互促进，在整体业务流程中实现更丰富的数据采集点、实现更有节奏的风险管理、实现更优质的用户体验。比如我们采集了大量的用户行为数据，在数据脱敏的情况下使用RNN实现类似于围棋AI中的价值网络来判断用户整体的行为序列所可能产生的结果，来区分正常用户与非正常用户，保护正常用户的金融安全，从技术上讲我们团队产生了高昂的电费- -！

之所以行业会朝这个方向前进，其内因在于业务本身就非常适合技术在其中发挥作用。信贷行业是数据驱动的，整个业务周期会采集大量数据，并产生大量新的数据。信贷行业是低门槛的，只要你有钱有技术一个人都可以做，比如高利贷。信贷行业是流动性强的，因为交易的载体是现金啊。

外因在于整个世界都在慢慢的变成技术驱动的。随着互联网行业的兴起，近10年来人类生产数据的量超过了人类历史的总和，海量的数据催生软件、硬件、算法的性能不断突破上线，便利的数据采集方式、廉价的计算环境、丰富的开源软件支撑着技术能力高速增值。而“On line”的形式使得国家与国家之间的界限变得模糊，知识的获取变得从未如此方便，为金融技术的进化提供了丰富的知识获取渠道与大量的技术从业者，具有高度流动性的金融业务在“On line”的环境下也导致各家机构间的业务壁垒变得更加模糊。最后加上大量资本的涌入，为科技的发展增加加足了燃料，只要创业者的故事能够支撑足够的投资回报率，就可以获得10年前想象不到的庞大资金，帮助建立技术、运营、产品红利，最终创业者们又会反馈给资本高额的汇报，然后再次发生资本对于新的故事的支持。

这些原因使得信贷的业务的竞争从未像今天这样有趣，从技术上讲你所具有的技术别人一样能够具有，从客户上讲你所能碰触的客户别人也一样能够碰触，从资金上我是穷鬼不适合讲这个问题。于是每家机构都在围绕场景通过技术、运营、产品手段共同构建系统性的竞争优势。所以现在行业中的一些大神们提出，风险管理不是一门技术而是一门艺术。因为其需要紧密的链接信贷业务中每一个环节，包括客户挖掘、信贷评估、风险量化、运营管理，不良资产管理、宏观政策以及市场风险、技术研发以及吹牛，从根本上决定一家信贷机构场景的丰富度、价格优势、产品体验、业绩达成情况与合规，而各家的手段又千姿百态。比如：
1、 某农村信贷机构，派人跑去猪圈里属猪。来达到量化农民资产情况的目的。
2、 某消费金融公司，通过住店销售人员采集贷款客户是否光头、是否纹身以及用户在APP上填写申请表单的每一个动作，结合自身算法进行欺诈管控和风险定价。
3、 众多金融公司都鼓吹知识图谱技术，实际上就是把客户的关系性数据进行关联分析，然后发现异常点。（吐槽：这特么跟知识图谱最大的关系就是数据结构类似吧？）
4、 某大型电商公司，结合自身丰富的场景以及海量的用户数据，实现整体风控闭环。
5、 比如有些信贷机构新产品发布时盲目放贷然后死掉了，比如有些机构引入了灰度发布、灰度测试的机制把新产品发布机制拉长到数月甚至一年，但却稳扎稳打的逐步壮大。
6、 比如我们团队，数据多到看不过来，通过穷尽方式程序化提取特征，然后直接靠深度学习算法跑数据。

最后，风险管理是个严肃的系统性的问题。作为技术人员我更感兴趣如何创造新的技术高度、如何写篇高质量的Paper，但作为风险从业人员我们深刻的理解不论是洋枪大炮深度学习，还是大刀长矛肉眼雷达，智能不是目的，赚钱才是硬道理。

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传统银行：强特征风险管理，你的存款、工作、社保、资产、信贷记录等决定你是否能拿到贷款。单笔数额大，服务人群少，很多人没有信用记录没法贷款，例如开货车的老司机。
智能信贷：发贷的一般还是银行，但在通往普通人中间有了智能信贷这么个中间玩意儿，解决什么问题呢？弱特征风险管控，你电话记录、上网记录、开房记录等等都成为了评价你信用风险的特征，多的可达1200个特征，比如用钱宝、读秒、飞贷之类的，个人信用风险评价准确、快速，银行愿意贷款，普通人也有更多能够享受到。
为啥是智能呢？因为这些弱特征太多了，必须有自动化的、可自我学习提升的算法来进行，人来做这1200项弱特征岂不是累死，也没效率，也不准确。