刚上市不久的Upstart利用基于GPU的机器学习扩展消费贷款业务。
在经历了两次转折并面对未来更多机会时，Upstart机器学习副总裁Grant Schneider感到如今的贷款业务与以往完全不同。
Grant Schneider参与创建的AI模型能够以较低的利率批准更多的个人贷款，而其依据的并非传统银行的信贷价值评估规则。
更重要的是，他帮助这家最近在美国上市的硅谷初创企业，在俄亥俄州哥伦布市成功地建立了一座新的AI研发中心。
改变命运的导师
Schneider的职业生涯能够搭上这班AI“快车”，得益于两次简单的命运转折。
Schneider 表示：“2009年经济萧条时，我即将从俄亥俄州立大学金融专业毕业，当时没有找到金融方面的工作。一位导师说服我选修了一些统计学的课程。”
结果他拿到了统计学的辅修学历，继而又成为了统计学硕士，最终在2014年拿到了博士学位。当时机器学习正是计算领域最炙手可热的技术。
Schneider 说：“当我在一篇新闻报道中注意到Upstart时，给他们发了一封邮件，没想到得到了回复。当时我就被这个团队震撼了。”
运用大数据实现突破
于是，Schneider成为了Upstart的一名数据科学家。他的工作是试验如何处理公司网站上的在线贷款请求。他使用公开数据集训练AI模型，同时这家初创企业在逐渐地建立专属数据库。
在首次尝试使用Upstart自身的数据来训练模型时，就取得了重大突破。Schneider表示：“一夜之间，我们的审批率几乎翻了一倍。显然，这个方法提高了获得信贷的概率。”
随着业务的发展，Upstart收集了更多的数据。这些数据帮助提高了模型的精度，因此能够让更多借款人以较低的利率获得贷款。由此，也带来了更多的业务。
充分利用AI的良性循环
这家初创公司意识到自己正在利用AI的良性循环迅速发展。
Schneider表示：“AI模型最酷的地方在于，能够直接考虑我们可以提供的利率并进行计算。因此，随着我们在建模方面的改进，获得信贷的概率也随之提高，而这成为了团队的强大动力。”
借款人也可从中获益。根据美国消费者金融保护局（U.S. Consumer Financial Protection Bureau）的研究报告，到目前为止，有超过62万人获得了由Upstart模型批准的个人贷款，总金额为78亿美元，比传统信贷模式批准的贷款多出约27%，利率比平均利率低16%。
这些数据涵盖了所有人口群体，不分年龄、种族或民族。Schneider 说道：“我们的AI模型比传统方法更加接近真实的信贷价值，因此减少了偏差。”
梅开二度
随着公司的发展，这家硅谷企业开始寻找第二个可以扩大研发团队的地点。根据调研，Schneider的母校所在地是一个极佳的科技人才来源地。于是，这位俄亥俄州立大学的毕业生又回到了美国的中西部地区。
在哥伦布市的成功远远超出了Schneider的预期。几年后，原本140人的办公室，已经发展到近250人，其中主要是AI、软件工程和运营方面的人才。Schneider计划，在不久之后要将人数翻倍至500人。
Schneider表示：“公司最初只是一个牙医诊所楼下的房间，人数只有20个人。现在和从前相比，有着天壤之别”
通过GPU缩短测试时间
Upstart拥有近十种AI建模技术和近百种用例的经验。如今，公司通过神经网络和梯度提升树（gradient-boosted trees）获得大部分收益。
这些模型从数百万笔交易数据中追踪多达1,600个变量。因此，Upstart可以使用数十亿个数据点来测试竞争的模型。
Schneider表示：“以前这些对比测试在CPU上运行，需要一天以上的时间。通过研究发现，将这项工作转移到GPU上，即可将时间缩短5倍。”
如今，Upstart在几个小时内就能训练和评估新的机器学习模型，而这在以前需要数天时间。
强强联手
考虑到公司未来的发展，公司研究人员尝试使用NVIDIA RAPIDS——一个能够将数据科学工作迅速转移到GPU的库。
Schneider对团队从NVIDIA解决方案架构师那里获得的“强大客户支持”给予了高度评价。
“能有专家帮我们的研究团队解决问题真是太好了。能与了解这项技术的内在原理且态度积极的合作伙伴开展合作，可以让我们专注于业务问题，并进行有益于最终用户的模型改进。” Schneider说道。
AI银行业务的初期阶段
这家初创企业在搭载GPU的笔记本电脑上建立和测试各种模型。如今，公司使用云来处理规模更大的AI工作。但Schneider认为，未来的趋势可能是将一些工作放回到公司自己的系统上。
尽管Upstart在去年12月成功上市，但该公司现在仍处于起步阶段，比如，Upstart在去年9月才开始提供汽车贷款。
Schneider认为在全球疫情期间上市“是一个超乎想象和令人兴奋的经历，也是一块验证我们多年工作成果的里程碑。目前，公司仍处于整个生命周期的初期，未来还有更多令人兴奋的事情。我们还远未达到能够完美预测未来的程度，但这正是我们努力的目标。”
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