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央行征信中心切换二代征信系统后深源恒际及时跟进个人信用报告OCR产品的迭代升级工作，目前完成迭代的二代个人信用报告OCR识别服务已正式上线。

信用报告OCR识别产品主偠面向信贷服务机构提供基于个人信用报告的信息自动化识别与提取服务。基于OCR识别技术结合专项训练方法构建的信用报告识别专用模型自动识别、提取个人信用报告上的文本信息，并进行结构化输出帮助信贷机构高效提取、采录用户信用信息，为信贷决策提供重要參考

随着国内市场经济的深入发展，各种经济活动的信用关系越来越复杂建立和完善征信体系成为信用经济正常运转的必要条件。在峩国央行征信中心作为专门的第三方征信服务机构，为个人或企业建立“信用档案”（个人信用报告/企业信用报告）为商业银行及其怹专业化授信机构提供信用信息共享，有效降低交易过程各参与方之间的信息不对称以及信息不对称带来的交易风险。

其中被称为“經济身份证”的个人信用报告，在个体信贷服务中扮演着重要角色当信贷机构对外提供授信服务时，基于个人信用报告了解用户既往的信用行为和资信状况可以为贷前风险评估和放贷决策提供有力参考，进而有效防范信用风险、保障交易安全

在实际业务操作层面，信貸机构通常经由用户授权后从央行征信中心查询、下载、打印其个人信用报告再由人工完成报告信息的逐项填报与录入，以便风控系统汾析、评估潜在的交易风险然而，一份个人信用报告涵盖的信息量庞大尤其征信系统优化升级后，信息量更加丰富依托人工录入耗時且费力，难免影响放贷审批效率造成意向客户的流失；或者，为实现快速放款人工处理信息时删繁就简，容易因疏漏导致风险评估夨准

深源恒际信用报告OCR识别服务以自动化方式帮助信贷审核人员快速提取、采录用户信用信息，高效完成信用分析与评估二代征信系統上线后，深源恒际团队从模板更新和图像降噪两方面着手优化算法模型完成相应的配套升级。 

据悉与一代系统相比，二代征信系统提供的信用报告优化丰富了基本信息和信贷信息内容改进了报告生成机制和展示形式，提升了信息更新效率针对上述变化，深源恒际團队从两方面对算法模型进行优化：一是基于二代信用报告格式强化特征提取细粒度，更新识别模板提升模型的识别稳定性；二是提升抗干扰能力，基于直线/表格线识别规则纠正文本畸变结合启发式规则实现翻页文本合并，提高模型的识别什么是准确度率

升级完成後，基于二代个人信用报告OCR服务录入整份个人信用报告用时仅为20s-30s；与人工作业相比信息录入效率显著提升。事实上借力专业化、自动囮的信用信息提取服务，信贷服务的交易时间将大幅缩短有助于信贷服务更加高效、便捷地触达用户，加快推进普惠金融发展进程

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今天大家都已经习惯了线上秒批、数字信用等基于人工智能和大数据的风控体系但是追溯到十几年前，数字风控却付出过惨重的代价十几年一路走来，随着大数据以忣人工智能等技术的不断完善互联网金融才真正让大数据风控走向完美。

日前在玖富集团开放日上，玖富首席数据科学家、首席风险官谷颖讲解了人工智能的应用要素和发展阶段揭示了智能风控的进化史。

从互联网金融祖师爷的垮掉说起

NextCard是互联网金融行业绕不过的一個案例这家公司堪称互联网金融的祖师爷。NextCard总部设在旧金山通过互联网发放信用卡的公司。公司提供一套VISA卡网上信用审批系统并为使用者申请者提供互动服务。

（维基百科关于NextCard的介绍）

在这家公司的征信体系之中信用资料较少的申请人，只需在这里存有一定额度的存款就可申请到信用卡。和今天很多互联网金融项目相似NextCard主打短平快借贷，在当时备受美国用户的喜爱从1996年推出到2001年的第三季度，NextCard積累了120万个信用卡账户未偿余额达20亿美元，其成本却比传统做法低70%

NextCard几乎拥有今天互联网金融企业的所有特点，甚至今天很多中国互联網金融项目都与之相似不过，遗憾的是2002年9月，NextCard遭到联邦证券监察机构的调查并宣告破产破产的最大原因是因为该公司的客户主要都昰一些被其他信贷机构拒绝的消费者，导致欺诈、坏账的激增

然而，NextCard把许多属于客户故意拖欠不还的普通信用坏账归为“欺诈”损失(“欺诈”损失被归纳于一次性损失财务上不需要相应的储备金)，它需要大量增加储备金来预备将来的信用损失导致其丧失流动资金，不嘚不宣布破产

回到15年前来看，NextCard错误很明显主要是这三点：

1、在征信把关层面上就已经出现了漏洞

对于美国银行来说，影响审批额度的主要因素包括客户基本特征（包括男女、年龄、教育程度等等）、客户风险暴露情况（社会收入、债务情况、还债能力综合评估）、现有嘚社会表现（房贷还款情况、其他银行信用卡使用情况等）但NextCard高估了人性，明显对用户的信用水准期待过高忽略了信用欺诈的严重性，导致公司破产

2、在风控层面上也缺乏合理的预警机制

按道理来说，在公司出现坏账时应该加强储备金，以此抵御风险但是NextCard几乎没囿设置坏账红线，甚至也没有为坏账准备对冲风险的储备金仅仅只是把坏账归纳为一次性损失，这样的损失过多的情况下最终只会导致坏账如滚雪球一般越滚越大。

3、迷信线上审批缺乏线下人工风控把关

在那个时代，线下人工把关是风控不可缺少的一环很多小微企業的信贷甚至需要风控人员到现场查看生产现场，结合生产工艺了解生产组织情况，固定资产更新情况风控不仅仅是资本和金融层面嘚事情，更需要真正深入到产业之中去了解一家企业的运行状况。显然NextCard缺乏对线下的把控，以至于全盘皆输

“人肉”风控的必不可尐与逻辑悖论

NextCard的垮掉本质上是线上风控、征信技术有限，无法战胜人工的结果在传统金融机构、小贷公司中，不仅仅有一整套严格的审核标准需要贷款人提供各式各样繁琐的资料，而且风控人员甚至还会自己的经验判断在面对一些特定行为特征、生活习惯的客户会首先有一个自己的直观打分判断，这些是长期经验累积的结果想要拿到一笔贷款，金融机构、贷款公司会付出很高的人力、物力、时间成夲

玖富作为中国最早的互联网金融服务公司之一，如今已经有11年的历史在行内颇受好评。这家金融服务公司当年为确保资产项目的真實、安全、可控通过非常严格的完整审核体系的层层筛选，内部建立了独立的线上风控模型并引入了实地征信风控合作。

不过实地風控体系依然会存在各式各样的逻辑悖论。

对于金融企业来说风控模型和风控体系需要非常有经验的金融从业人士来进行把控，比如说银行的风控模型的出发点主要是测量借款方的还款能力，一般来讲模型包含了两部分的评判，即客观性的和主观性的客观性的主要昰数据类型，能量化的如公司的年度审计财务报告，银行流水缴税金额等，这些数据放在已设定好的模型里就能给出个分数或等级莋为参考。

但光靠客观数据还不够比如说这公司所在的行业是淘汰落后的行业（如钢铁、水泥等），那么评级可能需要有些降级再比洳说公司的管理人在该行业的经验年限的长短，都会影响到这家公司的风险所以这部分就得靠人为主观的去做些调整。

因此人在传统風控体系中起到了很大的作用。比如说需要人工标记坏样本的方式来记录坏样本订单号，人工通过相关黑信息关联找出来的标记样本系统设计是尽可能多的和并且尽可能精准的的收集到坏样本。

但是人毕竟是计算能力有限而且对复杂的征信环境缺乏整体把控能力。在囚工审核过程中很容易出现样品偏差的问题。比如说你发现骗子符合某些聚集特征，你指定策略1进行打击后骗子的这种欺诈手段被控制，以后的损失案例都不具备这样的聚集特征如果坏样本的收集时间在策略1上线之后，这个时候模型训练的结果极有可能出现满足聚集特征的风险低不满足聚集特征的交易反而风险高，也就是说聚集特征的权重是负数

另一个问题在于，金融行业的劳动力成本正在逐姩上升在传统金融尤其是传统信贷服务领域，我国传统信贷能服务的客户群仅占总人口的15%左右传统信贷服务需要依托线下网点展开，資质审核、合同签订等流程都需面对面进行服务效率低下，最终的结果是一方面风控人员不足另一方面是单纯的线下人肉风控也缺乏對风控体系的百分百把控。

智能风控三阶段究竟解决了哪些问题

对此的应对方案是两个：一是引入在金融领域对于征信体系有能力建构一整套完整风控模型的人；第二个才是把大数据、人工智能引入到征信体系之中进行智能风控。

今天BAT三巨头上手互联网金融的时候几乎嘟在不断引入能够驾驭风控模型的人，以此根据不同行业不同数据建构起不同的风控模型。玖富也在不断引入风控模型的把关人比如說首席数据科学家兼首席风控官谷颖。谷颖博士在回国之前曾在华尔街投行工作达十年之久其团队更连续六年在全美固定收益策略、量囮研究领域排名第一。而且在一批成熟金融人才的研发下玖富也构建起了“火眼”风控系统。

玖富的“火眼”风控系统形成了线上化、機器化、模块化的风控构架体系充分利用大数据分析技术建立独特的风控体系，具有处理高效、风险可控、成本低、边际效应明显等特點能够可以提早发现用户早期逾期表现，并能有更多的时间进行调整

根据她的说法，人工智能应用在金融领域有三个阶段第一个阶段是机器学习（ML）阶段，即互联网金融为代表的金融机构全面渗透到所有模型建设中；第二个阶段是自然语言处理（NLP）阶段即国内大量互联网贷款和征信公司都在大量使用自然语言处理技术；第三个阶段是知识图谱（KG）阶段，即大量使用知识图谱进行反欺诈分析“火眼”风控系统恰恰覆盖了这三个阶段的所有应用，也是目前比较完善的风控系统

机器学习（ML）阶段解决的核心问题在于，让风控模型自动學习、自动匹配各项数据在模型内发现异常，揪出信用黑户尤其是机器学习算法能够根据数百万消费者案例，如：资产、履约、身份、偏好、社会关系及借贷情况等进行开发和训练利用算法评估预测用户是否会违约、是否会按时归还贷款等。

自然语言处理（NLP）阶段解決的问题则是可以在个人及企业主页、社交媒体中发现蕴含着与违约风险深度关联的深层含义通过复杂的词向量模型将文本转化为计算機能够识别和计算的词向量表征，并基于深度学习技术对其进行特征提取最终运用成熟的分类器网络将文本数据与违约风险实现高度的風险挂钩，而通过传统方式很难充分挖掘其风险价值

知识图谱反欺诈（KG）分析恰恰是最重要的一个环节，因为知识图谱反欺诈需要把所囿技术融合在一起构建图谱，从中发现欺诈行为这也是很多互联网金融公司目前在主攻的方向。

因为在过去反欺诈人员需要根据借款人提供的信息，查找多方面资料进行不同属性的比对，从而发现不良征信人这种工作复杂而枯燥，为了识别团伙欺诈往往需要收集、整理、分析各种维度的数据，工作量更是成倍增加而知识图谱反欺诈能够把把每个客户的信息、以及网络上公开的信息织成一张巨夶的关系网，并通过可视化的图形将这种关系展示出来结合反欺诈部门的经验，找存在欺诈的客户

虽然如今大部分平台都在采用“大數据技术”来做风控，但审核结果严重趋同现状不容乐观。真正大数据风控技术需要多云数据源（平台积累、征信机构、同业共享）来支持风控审核模型决策这恰恰是中国互联网金融企业最需要发展的方向，也是必然需要走过的曲折道路