2017年12月21日，乐信（NASDAQ：LX）成功登陆纳斯达克，为当年中国金融科技企业赴美上市潮画上了一个完美的句号。“鹰眼”和“虫洞”等人工智能应用，成为这家公司的显著特征和估值核心。近日，这家企业接受采访称，目前乐信还成立了专门开展人工智能研究的AI Lab（人工智能实验室）。
Alan是乐信人工智能实验室首席研究员，中科院博士、北大博士后。这位人工智能专家主攻方向就是自然语言处理和机器学习。他介绍到，在风控流程上，人工智能已经有了很多成熟应用的业务场景，这使得乐信在批量化放大业务规模的同时，生成的资产也更优质。
人工智能究竟是如何帮助乐信高效风控的呢？
据Alan介绍，人工智能在乐信的应用，从2017年初就开始了。“鹰眼”智能风控引擎是当时搭建的首个智能平台。“鹰眼”是一套区别于传统“人海审核战术”的大数据智能风控系统，可以有效应对互联网消费金融单数多、单笔金额小、全天候等特征。
当用户在乐信旗下的分期乐下单后，其互联网电商行为数据、人脸识别机器指纹验证及外部征信数据等都会自动进入到“鹰眼”引擎中。有了这些大数据，运用人工智能算法和机器学习的手段，“鹰眼”引擎就能够对该用户的还款能力、还款意愿、稳定性等作出评估，并自动完成即时预警、拦截以及分析部署等功能。
一个典型的人工智能落地场景是在欺诈检测上，“鹰眼”引擎采用无监督的学习算法，对于自动识别分期电商的欺诈团伙更加精准。对于电商交易而言，若是产生了10万笔交易，通常不会有10万个订单地址，这些订单总是聚集在若干地址中，传统的在线风控系统很难辨别哪些是正常的地址，哪些是欺诈团伙的地址。
一般来说，欺诈团伙的地址总是具有一定的规律性和相似性，选址会较为聚集。对于那些不太规范、并且靠过往的系统规则很难判断的地址，比如“深圳市南山区”，“广东省深圳南山区”等地址描述虽然不一样，实际上是同一个地址，“鹰眼”智能风控系统采用自然语言算法进行特征提炼，并通过无监督机器学习的方式把地址聚类，可以自动发现可疑的地址，做到更精准地识别欺诈团队，目前的效果非常不错。
在离线业务量异常的捕捉上，人工智能的应用令乐信的风控颗粒度更加精细。乐信的业务遍布在全国很多地区，每天都在获取新的授信用户，并且每天都在审批大量授信额度，在以往的系统中，若是欺诈团队或黑中介通过一些假的资料获骗取授信额度，在一个聚集了大量用户的盘子中，很难发现异常。
但是在现在的“鹰眼”智能风控系统中，能够精确到某个特定的市、某个县、某个行政区、甚至某个住宅片区等颗粒度很小的单位。比如某个行政区平时每天授信是10万笔，但是有一天突然出现了20万笔申请，以往在传统的风控系统中很难发现，人工更是难以检测出异常，但如今的智能风控系统会结合历史数据，发出异常警报，提交风控人员去重点检测。
“鹰眼”引擎的诞生，大大提升了风控效率。据统计，目前“鹰眼”引擎拥有超过5000个风控模型数据变量，已经做到了95%的订单零人工干预，秒级反馈结果；日均处理60万笔订单，这相当于3000名审核员的工作量。
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