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海量总裁沈立勤:互联网+大数据+科技将成金融核心引擎

3月24日,海量创始人、总裁沈立勤女士受邀参与在上海举行的“2016互联网创新金融CEO峰会”,并发表“基于大数据的风控创新”主题演讲。记者对海量在金融领域的大数据技术及应用等方面产生了浓厚兴趣,会后对沈立勤进行了深度采访。

海量总裁沈立勤:互联网+大数据+科技将成金融核心引擎

海量信息技术有限公司创始人、总裁沈立勤在2016互联网创新金融CEO峰会演讲

让计算机读懂中文是海量核心竞争力

沈立勤学金融出身,毕业后在中信证券从事股票发行上市工作。由于那时缺乏投资情报分析系统,不少投资人因此损失巨大。如果把数据进行整理、挖掘,以建模形式形成情报,就能使投资者在信息完全对称的情况下进行决策。于是她在1999年创立了海量信息技术有限公司(现为海量信息技术股份有限公司,以下简称海量)。

“在当时,人们还不理解‘海量’这个词语的意思。我去工商局注册的时候,人家就问我,‘你们公司的人都很能喝吗?’”沈立勤笑着告诉记者,“一开始,我们把这事儿想简单了,认为无非是把数据搜集起来提供给大家。但很快就发现,行业里有些基础难题还没有解决,比如说‘中文分词’技术。数据搜集起来要被人检索,那么首先需要做分词。我们都知道,语义分析的最小单位是词,与英文的行文不同,中文里词与词之间是没有空格的,是否是一个词,不是文字紧邻决定的,而是要计算上下文语意来判断,比如‘隆重庆祝‘就是一个词,而不是‘重庆‘,再比如‘民生’,是‘国计民生’,还是‘民生银行’?如果没有中文分词,那就会有太多歧义。当时,我们找遍了中国的大专院校、研究机构,寻找中文分词的解决办法,但都说做不了,只好自己披挂上阵。”

海量的技术之路正是从解决“中文分词”这个基础难题开始的。迎难而上,敢“啃硬骨头”,从词到短语、实体、句子、篇章,海量一干就是十几年,至今已取得几十项专利,苹果、微软等都是海量的客户,确立了海量基于中文智能语义分析的核心竞争力——让计算机读懂中文。

然而,涉及金融行业的应用,仅仅拥有让计算机读懂中文的能力是远远不够的,还要具备行业知识库和业务模型。

海量构造 “基于知识网络的大数据风控”模型

近年来,一方面随着政府“大数据政策”的深化,对公数据公开透明化程度日益提高,诸如企业诉讼、政府惩罚、食品、药监等政府类数据,以及招投标、企业荣誉等企业类数据都会在网络上及时发布,而且信息种类越来越丰富。另一方面智能手机的普及,使得所有人在不同的网络空间里可以随时随地发布数据,而企业由于自身经营需求,也会在网络上发布有关投融资、产品、品牌、招聘合作等各种信息,海量的大数据平台会实时抓取互联网上这些公开数据进行分析。

当下金融行业,由于贷款的主体从国有大型企业和政府正在向小微企业和个人转移,需要及时有效的风控手段,海量从互联网金融企业整个生态系统的各个利益相关方入手,构造价值网络。全面、及时、准确的从全网采集数据。凭借5000余台服务器集群、数以百万级的信源和知识库以及专业的运营团队,运用海量中文智能计算技术,以及自有专利“判定图”技术,对数据进行采集、清洗、粒化,通过“知识发现引擎”与同行专家共同建设金融领域知识库。为信息增值打上业务标签,将非结构数据转化为结构数据,运用运筹学的原理进行建模、自动发现风险情报,推送给业务人员,系统同时记录业务人员的反馈,不断优化训练模型,有力保障金融业务的安全和良性发展。

沈立勤介绍,海量提供的既不是传统意义的软件系统,也不是SaaS服务,而是DaaS。作为一家以互联网公开数据为基础的行业情报服务商,海量发布了针对金融行业的海量大数据风控平台,改善了金融机构风控工作现状中数据缺少、无法验证、效率低下等不足。目前已为恒丰银行、海航资本、民生信托、搜易贷等多家金融机构提供服务,实现了风控工作的主动发现、交叉证认、高时效、高效率等价值。沈立勤表示,“数据本身具有价值,但是数据应用价值更高,海量正是以基于平台的深度洞察来服务相关细分领域。”

未来发展展望

谈到与行业发展密切相关最前沿的区块链技术,沈立勤非常认同区块链技术的核心理念。她表示,海量现在的做法与区块链技术的原理一致,海量获取的互联网的公开数据具有去中心化、集体维护、高度透明、去信任、匿名等特征,呈现连续性、整体性、动力性。用他证的方法解决自证的问题。区块链不仅是一种技术,更是一种新式的金融监管理念,它不追求局部,而是保障全局,同时对整个社会的智能化、信用化起到积极的推动作用。

谈到未来金融发展的关键问题,沈立勤认为未来科技将是金融发展的第一动力,金融的创新将围绕技术全面展开。为了迎接这一机遇和挑战,海量在该领域进行了投入和布局:公司专门成立智能研究中心、与国内清华大学、天津大学等著名学府合作成立联合实验室以及基于海量平台投资多家金融科技创新公司,“海量非常看好这个市场,未来的投入也会更大、果断、积极!”

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责任编辑:王培

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