對銀行而言，數據是最寶貴的彈藥，但這間成立剛滿兩年的新創，卻能深入民生銀行和招商銀行這兩大中國銀行的核心風險控制系統，因為團隊成員過去在搜尋引擎、電商、圖像辨識等領域累積的人工智慧技術，正是目前金融機構最缺乏的。
看金融領域的機會，決定走向創業之路
氪信（CreditX）是專門將AI技術用於金融服務的技術輸出新創，於2015年12月成立、總部位於上海，儘管目前氪信團隊規模還不到五十人、成立也剛滿兩年，但已完成B輪融資、金額累計近億元人民幣。乘著人工智慧浪口，再搭上銀行面對科技巨頭進軍金融業備感壓力、不得不積極導入新技術，讓氪信迅速竄起。
氪信的共同創辦人朱明杰本身也是機器學習專家，曾在微軟亞洲研究院、雅虎、eBay、中國旅遊網攜程等企業待過，不過擁有令人稱羨的高薪和工作，他為何選擇不確定性高的創業路？
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「數據是金融服務的核心，代表風險和信用，但這些還做得不夠好，」他說，當時看見金融市場還有很多「能輕鬆達到的目標（low-hanging fruit）」，便毅然決定離職創業，找來在微軟研究院、雅虎和eBay等擅長機器學習的前同事，將過去應用在搜尋引擎、圖像辨識、電商薦購系統的AI技術，移植到金融風險控管模型中。
機器學習進入風控，讓「弱數據」變有用
目前全球主流的金融機構大多採用美國信用評分系統FICO，其主要透過借款紀錄、收入、年齡、房地產、車子等計算出信用等級，台灣也是採這套標準，但這在中國行不通。朱明杰說明，中國可能只有15%的人有信用紀錄，絕大部分的人缺少這些數據，銀行受限於成本和人力，沒辦法服務到缺乏信用分數的族群，因此這些人過去想借錢，只能透過高利貸。
不過在機器學習出現後，其他和個人息息相關的「弱數據」皆成為推算信用分數的可用資料，尤其中國的行動支付無所不在，大量由手機產生的數據（如工作地點、線上購買行為），都變成可判斷用戶是好人還是壞人的參考資料。
例如，微眾銀行判斷風險的方式之一，就是從用戶的微信朋友圈判定該用戶騙錢的機率有多高，從用戶的App使用習慣，也能判定出這人是否是正常人。朱明杰舉例，如果一個人的手機裝了幾十個借貸的App，從早上九點到下午六點都在用，那可能就是職業詐騙，反過來說，如果大多使用新聞和遊戲App，那可能是正常人。
朱明杰指出，這些都是僅有簡單數學模型的FICO辦不到的，要用到非結構式的弱數據，就必須使用更深度的機器學習模式，而這正是他們擅長的。
不只替銀行導入數據分析引擎，也提供FinTech新創SaaS服務
將自己定位成中立、獨立機構的氪信，目前合作夥伴分為三種。
第一種是傳統銀行，中國前十大銀行的民生和招商銀行都是他們的客戶。朱明杰指出，由於銀行監管嚴格、數據不能流出，因此他們會派人進入銀行內部，提供銀行一套分析數據的引擎並教會他們，另外，他們也提供用戶App使用習慣、興趣偏好等外部數據給銀行，讓他們的數據更完整。
再來是互聯網金融機構，也就是面向消費者的FinTech新創，P2P平台點融網就是其合作夥伴之一。朱明杰表示，這類新創由於不是銀行起家、也不像科技公司有充裕的技術人力，「缺技術也缺數據」，因此他們也推出整套風險評估的SaaS服務，從數據分析到信用評等計算，都在氪信的雲端上完成，而服務團隊只要設下風險控管策略就行，例如五百分以上貸款一千元、六百分以上貸款兩千元。
最後是芝麻信用、眾安保險這類有濃厚技術背景的巨頭，雙方合作偏向數據交換。儘管這類的網路巨頭也有很強的技術，但朱明杰認為，氪信的優勢在於他們本身並不提供金融服務、和銀行及金融機構間沒有利益衝突，反而能在to B市場站穩利基。
不做業務、要建立中國信用體系
既然這塊餅這麼大，氪信有考慮自己跳下來做借貸嗎？對他們而言，氪信作為「技術輸出公司」的定位一直很清楚，「我們的基因是做技術的，去做業務不舒服。」朱明杰毫不猶豫地說，「我們想做的，是幫助把大陸的信用體系建立起來。」
