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 long16 2019-04-24

近年來,大數(shù)據(jù)與金融的深度融合,為金融服務實體經(jīng)濟提供了更多可能性。尤其是大數(shù)據(jù)技術在金融風控領域的應用與創(chuàng)新,構建出更加豐富的數(shù)據(jù)維度體系,有效彌補傳統(tǒng)風控的不足,從根本降低金融企業(yè)的風險和運營成本,為金融持續(xù)發(fā)展注入長足動力。

打造大數(shù)據(jù)風控體系,都需要具備哪些能力

風控作為金融的根本,很大程度上決定了金融服務經(jīng)濟的廣度和深度,甚至直接關系到金融機構的生死。而互聯(lián)網(wǎng)金融科技時代,大數(shù)據(jù)風控的崛起與創(chuàng)新,正在日新月異革新式提升風控效率。

深耕金融科技領域的服務商阿爾法象認為,構建大數(shù)據(jù)風控體系具備四方面能力:多元數(shù)據(jù)處理與分析能力、大數(shù)據(jù)AI建模能力、反欺詐識別能力以及模型持續(xù)優(yōu)化與升級能力。

阿爾法象構建大數(shù)據(jù)風控體系具備四方面能力:多元數(shù)據(jù)處理與分析能力、大數(shù)據(jù)AI建模能力、反欺詐識別能力以及模型持續(xù)優(yōu)化與升級能力。

打造大數(shù)據(jù)風控體系,都需要具備哪些能力

多元數(shù)據(jù)處理與分析,構建大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)

數(shù)據(jù)源的廣度和行業(yè)垂直度直接影響著風控系統(tǒng)的精準性。一般金融科技平臺的數(shù)據(jù)來源主要是平臺自身金融數(shù)據(jù)的積累,以及行業(yè)內(nèi)大數(shù)據(jù)平臺的合作資源數(shù)據(jù),如人行征信、同盾科技、中智誠、聚信立等國內(nèi)外30余家第三方征信機構數(shù)據(jù),同時還可以整合運營商、電商平臺、社保、公積金等多維數(shù)據(jù)。

通過對海量的多元化數(shù)據(jù)進行采集、整理、分析和挖掘,衍生更大規(guī)模的變量數(shù)據(jù),構建全新的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng),規(guī)避單一數(shù)據(jù)導致的樣本偏頗,為模型的研發(fā)和大數(shù)據(jù)風控系統(tǒng)提供扎實基礎。

打造大數(shù)據(jù)風控體系,都需要具備哪些能力

機器學習模型,自動化智能風控及授信

依托于機器學習智能技術及人工智能算法,基于行業(yè)內(nèi)海量信貸實戰(zhàn)交易數(shù)據(jù),對集群借貸行為進行建模分析,為金融機構提供主動偵測欺詐、甄別申請人履約能力、預測申請人償貸能力與意愿服務,幫助金融機構實現(xiàn)高效、低本的商業(yè)運營模式。

機器學習模型是人工智能與信貸業(yè)務的完美結合,實現(xiàn)大數(shù)據(jù)風控系統(tǒng)自動化審核與授信,輕松應對業(yè)務爆發(fā)式增長。大數(shù)據(jù)AI模型經(jīng)過?量數(shù)據(jù)測試和調(diào)優(yōu),具有成熟、穩(wěn)定的特點。依托機器學習模型,大數(shù)據(jù)風控系統(tǒng)每天至少可以容納2億資產(chǎn)。

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反欺詐精準識別,構建大數(shù)據(jù)風控防火墻

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展,也催生了黑灰色產(chǎn)業(yè)鏈,并呈現(xiàn)出隱蔽性強、手段多樣化等特征。據(jù)業(yè)內(nèi)人士統(tǒng)計,近年來我國網(wǎng)絡黑產(chǎn)年產(chǎn)值近千億元,黑產(chǎn)從業(yè)者總計超過160萬人?!把蛎h”無處不在,給金融業(yè)造成直接嚴重損失。

構建大數(shù)據(jù)風控系統(tǒng),應結合當前網(wǎng)絡黑產(chǎn)的欺詐特征,基于機器學習模型、大數(shù)據(jù)關聯(lián)分析和多樣智能算法,通過OCR識別、四要素驗證等方式的身份識別,以及黑名單篩選、身份真實性判斷、行為異常檢測、多頭公債檢測、團伙欺詐識別等技術手段,信貸業(yè)務提供貸前、貸中、貸后全流程反欺詐服務。全方位大數(shù)據(jù)技術掃描去黑,筑立堅固的反欺詐防護盾。多條規(guī)則交叉驗證,讓欺詐無處遁形。

在反欺詐中,團伙欺詐識別技術難度相對更大。利用知識圖譜技術分析、特征工程算法及模式識別技術,以多維大數(shù)據(jù)形成的多層網(wǎng)絡神經(jīng)為基礎,深度挖掘聚類算法,檢測數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律并建立數(shù)據(jù)間的關聯(lián)性,劃分出具有高集群內(nèi)一致性的少數(shù)集群,例如,活動時間同步的一組聚集的IP地址、手機號碼等,檢測各種潛伏的團伙欺詐,防范于未然。

打造大數(shù)據(jù)風控體系,都需要具備哪些能力

模型及策略優(yōu)化迭代,不斷提升大數(shù)據(jù)精準風控能力

網(wǎng)絡黑產(chǎn)瞬息萬變,金融科技正面臨日益嚴峻的挑戰(zhàn)。阿爾法象作為大數(shù)據(jù)風控系統(tǒng)的委托開發(fā)商,肩負金融客戶的希望與行業(yè)擔當。對業(yè)務秉承嚴謹態(tài)度,對風控懷有敬畏之心,對科研學無止境,是阿爾法象立足金融科技領域,迅速成長的根本。阿爾法象將運用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術不斷對風控模型及風控策略進行優(yōu)化,迭代升級,提高模型的精準度,提升行業(yè)客戶體驗,不斷提升大數(shù)據(jù)精準風控能力。

打造大數(shù)據(jù)風控體系,都需要具備哪些能力

阿爾法象是提供互聯(lián)網(wǎng)金融軟件系統(tǒng)的高新技術企業(yè)。通過運用人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等科技手段,持續(xù)輸出業(yè)務流程智能化管理、AI機審、大數(shù)據(jù)風控、企業(yè)運營管理等全生命周期的金融業(yè)務解決方案,助力新金融合規(guī)、可持續(xù)發(fā)展。

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