人工智能的自动信用评估方法和系统

随着国家对金融交易领域的放宽，人们的贷款途径快速增多，贷款方式更加灵活。特别是中小企业或个人的小额贷款请求，在各大互联网平台上即可得到资金批准。但是，由于经常存在逾期不还贷款风险，资金方需要大量工作人员对贷款请求人的信用信息进行提前调查和评估。



传统的贷款审核需要审查贷款申请人提交的各种书面材料，并与请求人面谈等方式以获取较为全面的信用评价。但很多互联网金融平台收到贷款请求人的贷款申请后，会向贷款申请人打电话，核实所填信息是否真实，我们称之为“电核”。比如：贷款申请人申请贷款时填写的家庭地址是“北京朝阳区将府家园”，信审员为了核实信息会打电话给申请人提问诸如“您家附近有什么公园”、 “您家附近有什么商场”等问题，根据用户的回答判断申请人是否熟悉该地点、是否是乱填的地址。信审员会根据这些审核信息，评估贷款请求人的信用，从而决定是否发放贷款。这种简便、快捷的审核方式为小额贷款人提供了很大的便利，使得金融平台的贷款业务快速增加。



然而，这种人工电话审核需要高度依赖信审员的经验和主观判断。一名没有经验的新手信审员很难向贷款人提出合适的问题，也很难有效的判断贷款人是否是欺诈用户。这种信审质量的不可控，会影响申请人的信用评级和公司的效益。



除了以上的问题，人工审核还存在着人工成本高、效率低；流程不规范、不标准，在审核过程有很多不确定性的因素，比如信审员的主观心情、信审员的客观技能水平等。基于以上的因素，我们需要发明一种基于人工智能的自动信用评估方法和系统。



大家都知道，宜信是最擅长依靠科技去解决金融服务之中的问题的，所以早在2018年8月，来自普信恒业科技发展（北京）有限公司的赵普就发明了这套系统，并申请了这项技术的专利。




我们可以看到这套系统是根据用户输入的信息，触发应向用户提问的问题，智能控制对话流程，自动向用户提问，使用一台机器即可同时处理多用户的大量申请单，减少人工和时间成本，极大地提高了信审的效率。然后，评估用户回答的状况，结合当前语境，再判断是否继续提问，评估用户的信用风险，实现网络贷款用户信用的智能审核，不再依赖信审员的主观因素，评审过程更标准化，结果更可信，能够更客观的获得用户的信用风险。




这套系统之所以成功，我们可以看到优点有很多：

1、系统能够自动出题。通常的人工电话审核都是信审员准备问题，并在对话中向申请人提问，根据进件人的回答判断申请人的信息是否属实。而本系统则是根据用户的基本信息和模板自动生成一份专属于当前申请人的候选问题集，极大减少了人工搜索问题的时间成本。

2、通过人工智能控制对话流程。现有的技术通常通过信审员来控制对话的流程，先问什么再问什么，并且问题之间是有逻辑性的。若用户回答坐地铁上班，那么接下来可以提问坐地铁需要多久，但不能提问坐公交车需要多久。而这个系统则通过人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言理解技术来感知上下文，从而控制整个对话的流程。

3、自动评估。系统通过人工智能技术自动对用户进行评级，全程不需要人工参与，更客观、更标准，解决了现有技术中信审员对用户信用风险进行评估时，高度依赖信审员经验，同时也受信审员情感、心情等主管因素影响，标准不统一、流程不规范的技术问题。



最终通过这套系统实现了网络贷款用户信用的智能审核，不再依赖信审员的主观因素，评审过程更标准化，结果更可信，能够更客观的获得用户的信用风险。