马上消费观点：用人工智能提升大数据学习能力

　　今年的两会，“人工智能”首次被写入政府工作报告，引发了各行业的高度关注，其释放的产业机遇也正在被加速抢占。着眼于金融领域，无论是传统金融还是消费金融，近年来都已经开始将人工智能应用于支付、风控、量化投资等多个环节。3月24日，第二届中国消费金融风险管理高峰论坛在上海举行，马上消费金融高级数据总监李届悦受邀出席，并就“人工智能+大数据”为风控带来的创新和机遇话题与其他与会嘉宾进行了一场高端对话。

　　马上消费金融高级数据总监李届悦

　　所谓大数据，不仅是量大也在于数据维度多，对于在实际工作中如何判断与使用多少维度合适的问题，李届悦表示，在大数据模型建立初期，数据量越大、维度越多越好，更重要的是要不断地运用人工智能等软技术、硬技术来提升数据架构，提升模型的学习能力、验证能力，在这个过程中，摒弃掉效果不太好的维度或者用数据代替低纬度，剔除一些导致误差比较高的数据。

　　在消费金融领域，不同的场景有不同的用户人群，因为用户属性不同，导致数据的类型和维度也不同，有些用户数据是金融强相关的，但也会有很多白户，没有太多金融类数据，只能通过非结构化的、非金融类的数据去验证。对此，李届悦说，“我们很喜欢非结构化的数据，也喜欢非金融类的数据，因为金融类的数据特别重要，所以大家都拿金融类的数据，但一家公司能否比其他公司做得好，要看他怎么利用非结构化、非金融化的数据。一个人的信用，不只是金融信用，信用跟每个人的生活方式、生活习惯都是息息相关的，大多数的数据其实都是非结构化的，所谓结构化的数据也都是在非结构化的基础上加工的，如何对非结构化的数据进行处理非常重要，要尽量360度判断用户的信用风险。

　　李届悦表示，马上消费金融作为一家持消费金融牌照的金融机构，始终把风控摆在第一位，但目前，中国的社会信用基础还相对薄弱，依然存在较明显的数据壁垒问题，需要多方努力，在保护用户隐私的基础上共同推进信息共享机制的形成，建立一个更加公平公开公正的金融环境，把金融产品带给每一个需要的人。