Capital One歸來的“劉教授”，出走馬上金融，組建了一支80人的大資料風控團隊｜清流對話
劉志軍，誠安聚立總裁，原Capital One統計部資深總監，華人在Capital One達到的最高職位。“劉總在行業內堪稱教授級”，當談到劉志軍時，某信貸機構風控負責人言語中充滿敬佩，“風控上的所有事情，
誠安聚立，一家大資料風控服務商，團隊80人，技術人員60余人，占比75%，天使輪已融資9000萬。目前已服務包括芝麻信用、渤海銀行、銀聯、交通銀行、海融易在內的40餘家信貸機構。
主要產品為SAICE全聚合信審風險量化平臺，整合三方資料來源、身份驗證、反（主觀和團夥）欺詐、信用風險評估，並結合機構產品的具體政策，自動化做出即時信審決策。
7月15日，在朗迪峰會上，清流消費金融專訪了“風控教授”劉志軍，
誠安聚立總裁劉志軍（左一）
從終身副教授到首席統計學家
“統計學非常實用，我帶過的畢業生都不愁找工作”，與其他金融高管出身“行伍”不同，劉志軍是正經的“學院派”，曾在密西西比大學執教統計學十年，
統計學講究的就是實用，在進入企業之前，劉志軍便已小試牛刀，解決電腦並行運算時任務動態分配、説明拉斯維加斯賭場設計賠率、提高炎熱天氣下南部奶牛場奶產量、幫助居民預計年用電量……
“資料分析能解決現實生活中人們所遇到的問題”，在發現、解決問題中，劉志軍樂此不疲，“現在回想起來，這些事情也非常有意思。
2001年，劉志軍離開高校，供職Equifax，“Equifax的建模方法遠遠落後學術界”，學術與企業嚴重脫節，讓剛入職的劉志軍十分詫異，“我把他們的模型全都翻新了一遍，新模型在效果上遠遠好於舊模型。”
Equifax的五年，劉志軍擔任首席統計學家，掌舵Equifax總體建模方法，並負責重大建模專案團隊，給予技術指導。“國內市面上活躍的機器學習、隨機森林、神經網路……這些技術，我在Equifax的時候就已經普遍使用了”，先人一步的技術應用，
“理論有指導意義，但無法直接使用”，從教授到首席統計學家，身份的轉變，劉志軍對統計有了新的認知，“沒有一個模型是完美的，在現實條件下，通常混合建模去解決業務問題。”
金融高管
2005年，在次級市場如魚得水的Capital One，因監管通告，失去融資能力，“監管的通告差點成了Capital One的斷頭鍘，市值下降一半，ABS融資受阻”，Capital One前員工回憶時，
劫後餘生的Capital One痛下決心，轉型銀行，並針對高淨值人群發行信用卡。此時，被Capital One相中的劉志軍，開始接手高淨值人群評估模型的搭建。
“與次級市場只需關注風險不同，高淨值市場更關注用戶行為，風險因素反而變的不重要”，新的業務，陌生的市場，帶來了不小的挑戰，“必須投其所好，讓用戶接受，並且使用你的金融產品。”
價值模型，是劉志軍團隊交付的成果，模型首先會對使用者判別，次級還是高淨值，再將用戶分配不同業務線，次級人群重點評估申請人信用風險，而高淨值人群，則按照其行為特徵，如愛好、消費習慣等，為其推薦合適的金融產品。
價值模型將次級市場信用卡、高淨值人群信用卡整合一起，“用戶申請高淨值信用卡，通過模型評估，發現他不是，會自動推薦次級信用卡產品”，最大限度留住申請使用者，是價值模型的貢獻，劉志軍說到，“以前就會直接拒絕掉。”
2008年，金融危機來襲，憑藉新的價值模型，Capital One成為全美少數信用卡實現盈利的銀行之一，而同期的老牌銀行，花旗、摩根大通……紛紛出現虧損，申請政府財政救助。此時，Capital One開疆擴土，陸續將滙豐銀行北美信用卡業務……盡收囊中，從一家資料公司，一躍成為全美第五大行。
在價值模型上做出突出貢獻後，劉志軍開始領導Capital One整個研發團隊，保證Capital One在模型技術上的領先地位，並嘗試Hadoop等IT技術，儲備大資料風控。
歸國、創業
在消費升級、互聯網金融的發酵下，消費金融呼之欲出。
與Capital One的華人一樣，看到機遇後，劉志軍也在摩拳擦掌、一展抱負。“國外體系比較成熟，新技術代替舊技術成本很高，要改變非常困難”，劉志軍對國內新技術應用充滿期待，“國內對大資料風控比較渴求，體系又是從零開始的，容易推進。”
受趙國慶邀請，劉志軍加入馬上消費金融，出任首席資料官，組建馬上消費金融風控團隊，並負責線上業務。“中國市場對大資料風控是渴求的，不論效率還是效果，大資料風控一定比人工審核要好”，對於大資料風控服務，劉志軍極為看好。
然而，現實總是比理想要殘酷，後因發展步調上出現不一致，2016年，劉志軍選擇離職，並重操老本行，創立誠安聚立。
誠安聚立主要是向信貸機構提供大資料風控服務，如反欺詐、信用評估、即時信審決策等，同時也可提供風控諮詢業務。與目前市面上各風控商唯“資料論”、“模型論”不同，幾十年建模經驗的劉志軍，有著自己的體會，“資料和建模方法都是可以複製的，風控建模能力的好壞在於對業務的理解。”
因此，誠安聚立風控模型均為定制化，通常建模人員先瞭解客戶金融業務、核心需求，瞭解資料情況，並據此做出定制化風控模型。“模型搭建速度較快，可在兩天內完成”，誠安聚立建模人員表示，“關鍵在於理解業務後的資料準備，不是隨便一個資料就能用的。”
與美國三大征信局標準化資料相比，國內資料嚴重殘缺。與其他風控公司先集中資料、再做評分不同，誠安聚立需要應用資料來源設置模型，模型採集資料後，輸出評分及重要變數，再對資料來源的評分、變數匯總，計算出總值。
“資料要求非常嚴格，時間、類型……都會對模型評估精度有影響”，劉志軍解釋道。
培育市場
其實早在2014年，金融科技風起時，同盾科技、融360、百融金服等公司均推出大資料風控業務。但信貸機構對此謹小慎微，“看不懂”、“誰都不想把自己的命脈讓別人握著”……信貸機構人士坦言。
“對對資料還可以，至於風控服務還是免了”、“我們花的每一分錢都是自建風控”……機構不信任，大資料風控服務舉步維艱、跌落深潭，要麼出賣資料賺錢謀生，要麼轉戰助貸平臺。
對於市場上各類參差不齊的風控服務商，劉志軍認為問題在於市場教育，“機構不知道如何去評判風控模型的好壞，需要幫助機構的風控團隊建立標準。”據瞭解，為了培育市場，目前誠安聚立也在幫助信貸機構建立風控團隊，“只有讓機構具備甄別風控好壞的能力，才能放心去採用風控產品。”
“大資料發展太快了，各家機構有不同的理解，有滯後，有超前”，看著來來往往眾多信貸機構，劉志軍肯定地說，“但一定是未來的趨勢，所以對教育市場要有耐心。”
是劉志軍團隊交付的成果，模型首先會對使用者判別，次級還是高淨值，再將用戶分配不同業務線，次級人群重點評估申請人信用風險，而高淨值人群，則按照其行為特徵，如愛好、消費習慣等，為其推薦合適的金融產品。價值模型將次級市場信用卡、高淨值人群信用卡整合一起，“用戶申請高淨值信用卡，通過模型評估，發現他不是，會自動推薦次級信用卡產品”，最大限度留住申請使用者，是價值模型的貢獻，劉志軍說到，“以前就會直接拒絕掉。”
2008年，金融危機來襲，憑藉新的價值模型，Capital One成為全美少數信用卡實現盈利的銀行之一，而同期的老牌銀行，花旗、摩根大通……紛紛出現虧損，申請政府財政救助。此時，Capital One開疆擴土，陸續將滙豐銀行北美信用卡業務……盡收囊中，從一家資料公司，一躍成為全美第五大行。
在價值模型上做出突出貢獻後，劉志軍開始領導Capital One整個研發團隊，保證Capital One在模型技術上的領先地位，並嘗試Hadoop等IT技術，儲備大資料風控。
歸國、創業
在消費升級、互聯網金融的發酵下，消費金融呼之欲出。
與Capital One的華人一樣，看到機遇後，劉志軍也在摩拳擦掌、一展抱負。“國外體系比較成熟，新技術代替舊技術成本很高，要改變非常困難”，劉志軍對國內新技術應用充滿期待，“國內對大資料風控比較渴求，體系又是從零開始的，容易推進。”
受趙國慶邀請，劉志軍加入馬上消費金融，出任首席資料官，組建馬上消費金融風控團隊，並負責線上業務。“中國市場對大資料風控是渴求的，不論效率還是效果，大資料風控一定比人工審核要好”，對於大資料風控服務，劉志軍極為看好。
然而，現實總是比理想要殘酷，後因發展步調上出現不一致，2016年，劉志軍選擇離職，並重操老本行，創立誠安聚立。
誠安聚立主要是向信貸機構提供大資料風控服務，如反欺詐、信用評估、即時信審決策等，同時也可提供風控諮詢業務。與目前市面上各風控商唯“資料論”、“模型論”不同，幾十年建模經驗的劉志軍，有著自己的體會，“資料和建模方法都是可以複製的，風控建模能力的好壞在於對業務的理解。”
因此，誠安聚立風控模型均為定制化，通常建模人員先瞭解客戶金融業務、核心需求，瞭解資料情況，並據此做出定制化風控模型。“模型搭建速度較快，可在兩天內完成”，誠安聚立建模人員表示，“關鍵在於理解業務後的資料準備，不是隨便一個資料就能用的。”
與美國三大征信局標準化資料相比，國內資料嚴重殘缺。與其他風控公司先集中資料、再做評分不同，誠安聚立需要應用資料來源設置模型，模型採集資料後，輸出評分及重要變數，再對資料來源的評分、變數匯總，計算出總值。
“資料要求非常嚴格，時間、類型……都會對模型評估精度有影響”，劉志軍解釋道。
培育市場
其實早在2014年，金融科技風起時，同盾科技、融360、百融金服等公司均推出大資料風控業務。但信貸機構對此謹小慎微，“看不懂”、“誰都不想把自己的命脈讓別人握著”……信貸機構人士坦言。
“對對資料還可以，至於風控服務還是免了”、“我們花的每一分錢都是自建風控”……機構不信任，大資料風控服務舉步維艱、跌落深潭，要麼出賣資料賺錢謀生，要麼轉戰助貸平臺。
對於市場上各類參差不齊的風控服務商，劉志軍認為問題在於市場教育，“機構不知道如何去評判風控模型的好壞，需要幫助機構的風控團隊建立標準。”據瞭解，為了培育市場，目前誠安聚立也在幫助信貸機構建立風控團隊，“只有讓機構具備甄別風控好壞的能力，才能放心去採用風控產品。”
“大資料發展太快了，各家機構有不同的理解，有滯後，有超前”，看著來來往往眾多信貸機構，劉志軍肯定地說，“但一定是未來的趨勢，所以對教育市場要有耐心。”