8月24日，上海新顏人工智能科技有限公司（以下簡稱“新顏科技”）與上海交通大學合作成立的人工智能金融科技聯合實驗室正式掛牌。
據瞭解，該實驗室將通過雲計算、機器學習等技術，在智能風控領域建立先進的人工智能核心技術體系，為金融機構和企業提供智能風控服務。具體來說，上海交大將在其中提供理論支撐，新顏科技提供樣本數據用以模型的訓練、測試、研究等環節。
實際上，在金融科技大躍進時代，眾多互聯網金融公司、消費金融公司均開始介入金融科技市場，向銀行、持牌消費金融公司等輸出風控模型、反欺詐等技術服務。而像新顏科技這類第三方大數據風控服務商更是佔據了金融科技服務市場的主流。
“互金、消金公司在初期一般缺乏數據時還是依賴諮詢公司提供可靠模型，他們本身是做金融業務的，輸出技術方面不如第三方大數據風控服務商有優勢。”一位信用管理系教授告訴新流財經，這類公司可以根據更加全面的數據維度作為建立風控模型的基礎，所以在提供風控及反欺詐解決方案等方面，是有一定出路的。
作為中立的第三方風控服務商，新顏科技目前還將人工智能應用在了產品的方方面面。
新顏科技CEO黃向前告訴新流財經，目前新顏科技已向興業消費金融、馬上消費金融、京東金融、360金融、你我貸等互聯網金融公司提供金融風控服務，總的合作機構超過2000家。
此外，新顏科技還推出了自己的移動端產品新顏APP，不僅滿足了B端商戶在線下獲客時，對用戶風控把控不足的需求，可以通過APP實時的獲取用戶授權信息，以便做出相應的決策；還滿足了C端用戶的信用自查需求，通過查詢自己的信用狀況，來尋找適合自己的金融產品。
近期，新流財經專訪了新顏科技CEO黃向前，以下是專訪內容：
新顏科技CEO黃向前
新流財經：新顏科技為金融機構提供哪些服務？
黃向前：新顏主要為金融機構提供風控服務，此外，人工智能也應用在了新顏產品的各個層面。比如，新顏通過機器學習打造的“信用雷達”核心產品，可以為客戶輸出定製化借貸風控模型及諮詢解決方案，同時整合千萬級的信貸不良記錄開展金融反欺詐服務。
基於這些產品，加上我們的機器學習技術，可以更加精準的預測未來用戶的逾期概率，通過這些高新技術的運用，我們可以為消費信貸公司提供更加高效化、智能化的風控服務，把好風控每一關。
新流財經：新顏科技目前與哪些金融機構在合作？
黃向前：過去新顏將互聯網金融公司、消費金融公司作為核心客群，今年則著重開拓大型持牌機構，主攻銀行類客戶。
目前，已經向興業消費金融、馬上消費金融、海爾消費金融、杭銀消費金融、捷信消費金融等持牌消金機構提供金融風控服務， 還累積了諸如宜信、360金融、掌眾金融、京東金融、蘇寧金融、搜狗金融、國美金融、你我貸、人人貸等頭部互聯網金融公司，還有一些業內知名機構諸如讀秒、小黑魚、PPmoney、萬達普惠等。目前已經合作了超過2000家機構。
新流財經：可否詳細介紹一下新顏科技的產品？
黃向前：目前在市面上，新顏科技主要有兩個產品運用比較廣泛, 一個是信用雷達，一個是負面探針。
信用雷達提供了比較綜合的信用報告，包含申請人的評分、多頭情況、逾期和負債情況，同時也提供建議的授信額度, 通過實時分析用戶的跨平臺信貸申請和履約行為，幫助商戶評估用戶信用風險；針對不同的場景，我們也提供了該場景下特有的報告維度。
負面探針主要分為洗白和拉黑兩個子產品，洗白產品主要是為解決業內黑名單誤殺率很高的情況，同時也篩選出來了歷史信貸記錄較好的客群；拉黑產品是實時更新的黑名單庫，一旦用戶發生逾期，將會被第一時間拉入黑名單中，而用戶將逾期的借款還上之後，會被移出黑名單，同時打上逾期又還款的標識。
此外，在某些特定場景下，我們還有其它幾個產品也比較受歡迎，比如逾期檔案和共債檔案，可以提供申請人在網貸、消金機構的歷史逾期記錄和當前負債情況。
這些產品能在很大程度上輔助解決央行覆蓋不到的人群的徵信問題，為平臺提供高價值的數據維度，幫助平臺提升風控的準確度，有助於打破數據孤島的現狀。
新流財經：新顏科技的反欺詐產品和市場同類產品相比，有何優勢？
黃向前： 新顏的反欺詐產品主要是基於設備指紋和複雜網絡的反欺詐。相比市面上同類型的反欺詐產品，新顏做到了信貸數據和反欺詐的有機結合。比如說，在一個申請人的社交圖譜中，我們不僅能對申請人自身的用戶畫像做出評判，還能對關聯網絡的各個節點做出評估；形象點說，就是新顏可以基於申請人自身的數據進行反欺詐，同時也繪製了一張關係網，並且能對關係網上的各個節點進行著色。
新顏不僅可以給合作伙伴提供標準化的產品， 還可以輸出定製化、場景化的分析服務。這也是我們服務的一大特色。
新流財經：我們瞭解到新顏科技今年還有推出決策引擎類產品，向金融機構輸出風控解決方案。如今市場上，很多金融科技公司均已推出這類服務，請問新顏的優勢在哪些方面？
黃向前：首先，新顏的決策引擎在數據安全上做足了功夫，無論是通過SaaS訪問還是私有化部署，均能有效的防止用戶數據洩露，客戶策略配置規則也加密在本地存儲，不會外洩；
其次，這套決策引擎支持外部數據源接入，具備數據泵特性，即客戶可以同時接入外部風控數據與新顏決策引擎，不存在兼容問題；
第三，這套決策引擎具有更新功能，新顏科技會根據醫美、汽車貸款等特定消費場景或金融產品，持續更新優化相應的風控模型與數據參數。這也是未來決策引擎產品能否持續提升風控效果的基礎。
新流財經：新顏科技與上海交大合作成立的人工智能金融科技聯合實驗室，在人工智能模型方面，會做哪些深入研究？這些研究會為消費金融領域帶來哪些新的應用嘗試？
黃向前：上海交大基於人工智能等技術在深度過程學習方面的深入研究，在信貸預測方面的應用將會為新顏科技在智能風控領域提供理論支撐。新顏科技將向上海交通大學提供樣本數據用以模型的訓練、測試、研究等環節。
我們在大量使用大數據、雲計算和其他一些技術提供風控，但是現在還是單向的，就是金融機構需要風控服務，需要外部數據幫忙做一些有效的模型和算法，讓機構的放貸風險降低。
但是在這種情況下，對做金融科技的公司來說，他們對信貸人群的瞭解還是很少。隨著人工智能技術的發展，比如人臉識別、虹膜識別，測謊儀等，互聯網金融機構和傳統金融機構往秒貸發展的時候，會更多的與做人工智能解決方案的公司合作，在整個過程中直接參與和個體的交互，利用更多人工智能的技術。
隨著人工智能技術的發展，不僅會在大數據、模型、算法方面做深入的研究，也會通過人本身的狀態、心情、情緒波動看反欺詐的情況，這個就會有大量的人工智能技術在裡面，我們可能通過一個手機終端設備就可以採集到和人相關的授權信息回來，通過數據分析和模型，以一定的算法分析得出一個結論。這個人提供的數據也許是真的，但是這個人的狀態根據分析有欺詐的傾向，我們後期會有很多類似的探索和實踐。
新流財經：新顏科技下一階段的發展方向？
黃向前：未來，新顏科技將不斷加碼人工智能等技術應用與產品革新，此次與交大成立聯合實驗室，相信依託新顏在行業內和上海交大在學術界的優勢互補，能夠更加有力地拓展人工智能在信貸風控領域的研究和應用。
新顏也會深度研究一些特定的技術領域，如複雜網絡、自然語言處理等，這些都需要大量的人力、數據和硬件的投入，新顏科技也會力爭在新的領域成為頭部玩家。
技術的發展是不可逆的，未來新的技術會帶來新的變革，正如互聯網信貸為大數據風控帶來了發展的土壤，大數據風控也為互聯網信貸建立了新的模式。
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