近日，360 金融宣布，将全面升级 360 金融大脑，推出针对银行、消费金融、互联网金融的差异化服务，并在原有产品的基础上，增加“多头共债指数”、“个人资质评估”、“设备风险指数”、“社交关系指数”和营销定价类产品。
此前，360 金融大脑已推出四款产品“360信用分”、“黑灰名单”、“借贷意愿分”、“资金饥渴分”，提供智慧金融服务，助力金融机构提升数字化服务水平。
循序渐进的金融大脑“三级火箭”
360 金融大脑定位为面向金融行业的数据技术大中台，基于 AI、大数据、金融云等底层技术，提供智能营销、智能风控、智能客服、智能催收等一整套完整的能力体系。
360 金融表示，目前其将主要集中精力打磨‘一级火箭’——数据智能产品，希望为金融行业提供高精度数据产品和信息服务。”据透露，在“一级火箭”的基础上，未来 360 金融大脑还将沿着二级、三级的路径演进。
图数据库破解金融行业痛点
值得注意的是，虽然 AI、大数据、云都是通用技术，从事相关技术的专业公司随处可见，但是由于拥有沉淀多年的海量数据，360 金融大脑的技术在金融场景中具有独特优势。凭借 20 亿节点数据和 180 亿边数据，360 金融大脑构建出庞大的社交网络图数据库。
具体来说，360 金融大脑优化了单一类型节点网络和二分图网络的混合存储结构，提取用户子网信息，并拓展了子网的节点属性信息至上百个维度，包括用户的基本属性、行为属性、授信状态、借款状态、逾期状态、高/低质量标签以及多头标签等。这样的优化使得图特征的计算更加实时高效，ms 级别内能衍生出几百维图特征，提供更加实时的风险维度。
基于 360 金融自有数据衍生的图特征具有高覆盖率和高准确率的特点，360 金融大脑拓宽了图特征的应用面，在保证特征可靠性的基础上，帮助金融机构更实时地甄别风险用户，进行智能风控。
迭代创新的AI算法
除数据能力外，360 金融大脑最核心的优势在于 AI 算法，也就是机器学习、深度学习的能力。目前在金融大脑中，主要应用算法包括 Xgboost、GBDT、Random Forest、Logistic Regression、深度网络、GBST、DRL 等。
其中，梯度提升生存树（GBST）是360金融大脑的独门绝技。以统计方法中的生存分析理论为基础，结合机器学习 GBDT 的 Boosting 算法思想，360 金融大脑开创性地构建了 GBST 梯度生存树模型。相比于传统模型，GBST 可以在客户生存时间分布未知的情况下，利用客户的基本特征，输出每个客户的长期生存曲线，计算出客户在每个时间段的违约概率，帮助决策者进行更加长期的风险决策。
此外，360 金融大脑还用到了深度强化学习。通过采集与用户多次交互得到的反馈，金融大脑对用户的理解更加深刻，对风险的判断更加精准，有助于形成综合更优的金融决策。
庞大的图数据库和多元前沿的 AI 算法，已经在 360 借条产品上效果初显。据 2019 年一季度财报，360 金融旗下产品 360 借条促成贷款的 M3+逾期率仅为 0.94%，其中由于欺诈造成的坏账率仅为 0.2%。
