5年技术进化路,度小满的“明线”与“暗线”

在金融科技领域,度小满是技术路线的代表企业。从诞生之初,NLP、图计算等关于大模型的技术就已经应用到金融科技中。

“人工智能的发展到了从「弱人工智能」向「强人工智能」跃迁的分水岭。”这是度小满CEO朱光日前在撰文中提到的判断。已经不止一位企业家强调了这一轮大模型技术的重要价值。

与以往不同的是,大模型与行业有更高的紧密度,并且大模型的竞争,根本上就是硬实力的竞争,处于领先的企业几乎是有代际优势。这场竞争的天平,正在不断向拥有技术基因的机构倾斜。

在金融科技领域,度小满是技术路线的代表企业。从诞生之初,NLP、图计算等关于大模型的技术就已经应用到金融科技中。5年来,度小满一直在走一条技术驱动的进化之路。到如今,度小满累计为超过1800万小微企业主及工商个体户授信。

度小满的技术进化之路遵循了怎样的逻辑?在硬科技比拼的未来,能获得有利身位吗?

“两低一高”,度小满的技术迭代“明线”

回顾度小满过去五年的技术进化路径,其一直在朝着“低风险”“低门槛”“高效率”这样的方向迈进。

度小满首要的技术亮点在于“低风险”。2018年4月,百度金融服务事业群组正式拆分,更名为“度小满金融”,独立运营同时意味着风险自担,风控是首要做好的事情。

可以看到,度小满在风控技术层面花了很大的功夫,最直观的是征信维度丰富。对征信报告的解读,相比于传统模式下几百个维度的识别,度小满智能征信中台将自然语言处理技术、图算法应用在征信报告的解读上,能够将报告解读出40万维的风险变量,将银行风控模型的风险区分度提升了26%。

为了保证征信的时效性,度小满通过自建模型工厂和决策引擎,实现了快速的模型学习和生产能力,以及天级的监控及复盘能力。相比于传统模型每六个月迭代一次,度小满的风控模型可以每天迭代一次。

技术的根基建立后,度小满的战略就有了更坚实的支撑。在此基础上,度小满技术迭代的另一个重要方向是“低门槛”。

所谓低门槛,就是不止要让企业和个人融到资,更要尽可能地使其得到与实际信用相匹配的资金。为此,度小满金融在提高小微企业主画像的精准度上下足了功夫。不仅利用光学字符识别技术(OCR)对申请人的工商信息、交易信息、税务信息、用水用电、司法信息进行识别,丰富小微企业数据维度;还利用图计算、自然语言处理技术对企业互联网信息进行挖掘,从而分析小微企业的经营能力和经营状况。

为了解决互联网大数据高维、稀疏、非结构化的特点,度小满依托自监督学习技术、异构图神经网络技术、长短期记忆网络技术,将互联网数据串联起来,最大化数据价值。公开信息显示,通过上述一系列流程,在风险水平不变的情况下,度小满金融将小微企业主授信通过率提升20%。

行至当下,度小满金融已经能够通过技术底座+细颗粒度,尽可能最大化了金融科技机构的价值。2022年,度小满为小微企业发放超过5200亿元信用贷款。

得益于此,度小满的技术迭代有更多的精力聚焦到“高效率”上,实现安全、快速、更有针对性地赋能小微。在效率层面,度小满打造了“智能化征信解读中台”工程,这一工程拆分为 “3个平台-1个特征生成框架-3个模型”的“313”工程,结合大数据、人工智能、云计算等先进技术,支持度小满各环节业务智能化开展,进而助力金融数字化升级,实现科技赋能实体经济。

这个过程中,智能化无疑是关键的一环。在成立之初,NLP、图计算等技术已经开始应用,而从当前度小满的发言来看,大模型将会是向“高效率”进化的关键手段。朱光提到,理解式大模型将客户经营与风控等决策能力提到新高度,降低金融风险。同时,生成式大模型将以客户为中心,重塑客户服务流程和体验。CTO许冬亮表示,“ChatGPT所依托的大模型的基底是语言生成模型和语义理解模型,它的语义生成空间非常大,如果将它的能力放在金融行业中去处理原有的任务,性能和效果将会有显著的提升。”

由此来看,从度小满从成立至现在,技术进化可以概括为“两低一高”,即以风控为根基实现“低风险”,探索技术赋能下,金融科技更低门槛、更高效的运作方式。

从硬科技到暖科技,度小满创新背后的“暗线”

但单纯的技术进化又不足以完整描述度小满。实际上,在5年的发展过程中,还有一条“暗线”。

朱光曾提到,在金融行业,很多机构都把做“有温度的金融”作为行动目标,如何让金融做到“有温度”,需要探索有效的技术路径。而这一点恰好也反映了度小满近几年来技术迭代的又一个逻辑——技术的温度。相比硬科技中,强调精准、安全,技术温度则更关注个体的需求和特殊情形,更像是一种“暖科技”,一种人文主义的体现。

在过往的发展中,度小满在暖科技层面,进行了有针对性的创新。情感计算是其中的重要体现。由于借款用户会受特定因素的影响,无法按时还款,但又并不是没有还款意愿,情感计算就能够起到缓冲的作用。度小满的智能客服在来电中,利用情感计算,能够在听懂用户对话文本的同时,也能感知到背后的情绪和情感,判断用户延迟还款的言语真实性,对情况属实的用户给与延期,提供更灵活的账期。

对于部分借款用户,在特定时段可能对资金的需求量有明显提升。为此,度小满通过模型分析小微企业的行业特点、历史用款规律,预测他们什么时候资金需求最多,授予临时额度满足资金周转需求。可以看到,技术在其中起到了很重要的缓冲作用,能够最大化保证平台稳健,又不会让服务体现出生硬感。

度小满对于温度的重视,随着大模型与金融科技逐渐结合,将进一步发挥出来。朱光曾提到,洞察客户需求的深度和广度,界面的人性化、友好度,沟通的可持续性和可深化度。这一切,就是所追求的“温度”。

拆解这句话,界面的个性化、友好度、沟通的可持续性和可深化度是大模型本身的能力,而洞察客户需求的深度和广度则更多体现了金融科技公司的技术能力。要体现出温度,则需要平台有更清晰的图景。

在畅想金融科技未来的时候,朱光曾提出过两方面的场景。首先是“永远在线的超级金融顾问”。通过大模型,能够根据用户的需求、依托海量专业知识库,为客户提供24小时不间断的在线服务,和贴心的解决方案。同时这种洞察能力是随着数据的不断更新而不断增进。对每一位用户提供个性化的服务,这本身就是科技温度的一种体现。

其次,朱光提出了“全能业务助理”的设想。基于大模型的业务助理不仅了解国内外的宏观政策、行业信息、产品信息,而且可以自动生成文章、报告,提供专业建议和方案辅助交流。这种模式下,用户所体验到的,不再是门槛、等级分明的服务,而是7*24小时高质量顾问式服务。

这条“暗线”,体现的是度小满对于每个用户个体的关注,这实际上也是技术发展的趋势。技术不断向着“低门槛”“高效率”方向迈进,最终带来的就是属于每个用户个体的贴心的服务。从这个角度来说,度小满的进化,就是从安全这个基础点,向着硬科技+暖科技协同迈进。

那么,这样的模式,在大模型为代表的技术浪潮下,会呈现怎样的发展图景?

技术服务于人,度小满的“底层逻辑”

本质上,度小满所坚持的硬科技+暖科技有一个更核心的价值导向——赋能经济。

金融的价值是资源有效配置,科技的作用是让资源配置以更好的方式进行,其最终目的,还是要发挥资源配置的意义,调动社会发展的积极性,发挥出更大的价值。

可以看到,度小满聚焦的是中小微企业。数据显示,目前度小满服务的信贷客户中,有70%以上是小微企业主,其中60%是“5人以下”的小店。也就是说,度小满也由此成为对小微企业发展状况最为了解的金融科技机构之一。

除此之外,2022年,度小满与联合国开发计划署合作的“可持续金融助力乡村振兴项目”在福建宁德古田县、重庆酉阳县和陕西汉中西乡县等区县落地,有效支持当地特色产业、绿色产业的发展。“小满助力计划”公益助农免息贷款项目连续四年为数千位乡村带头人提供了免息贷款,支持发展产业。

这一系列动作中,“产业”无疑是关键词。中小微企业也好,赋能乡村振兴也好,度小满面对的无疑是需求多样、最难把握风险的经济组成部分,但这些主体对国民经济增长、社会体系完善意义巨大。特别在促进人员就业、提高经济活力方面,有着重要作用。对此,度小满所做的就是运用人工智能和大数据技术提高对欺诈等金融风险的防控能力,助力提升小微企业的金融服务质效,为金融服务触达更多普惠群体提供更多可能。

而实际上,度小满此举也是基于金融业发展的基本逻辑。当经济活力恢复、中小微企业有信心,对于资金、理财的诉求也会慢慢提升。这些最终也会反过来助推度小满的发展,形成唇齿相依,一荣俱荣的发展模式。在这样的发展逻辑下,度小满有清晰的方向,技术迭代目标明确,平台自然也会逐渐在市场中行得更稳。

随着大模型技术在金融行业应用,度小满还将继续沿着这样的底层逻辑持续前进。依托百度在大模型方面的领先和过往在NLP等技术上的积累,度小满成为首家接入文心一言的金融科技公司。朱光透露,基于文心一言的大模型技术基座,结合度小满业务场景积累的金融行业知识和数据进行交互式训练,希望能在金融行业打造全新的智能客服、智能风控、智能交互服务。这些垂直应用不仅具备生成式人工智能(AI)、多模态语义理解等能力,而且适配金融行业高度重视风险、把安全性放在第一位的行业特点,做到高度稳定、自主可控。

从朱光的设想中可以看到,度小满接下来的技术迭代将始终围绕着赋能小微、激发活力的主线展开,聚焦释放经济活力的最终目标,从硬核科技创新,到展现技术温度的侧重,最终建立良性运转的模式。由于天然具备技术基因,并且在长时间的发展过程中,一直在沉淀技术,探索大模型+金融科技的当下,度小满正在跑出领先身位。