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    3. 新聞資訊 News
      金融風控體系的人工智能應用
      發布日期:2017-2-14                      來源:
      科技從未如此接地氣,AI成為大眾共同關注的熱門。李開復曾公開表明,過去兩年所有的投資決策,都由人工智能來輔助完成;百度宣布將人工智能列為未來十年最重要的戰略方向。
      譽存科技,一家專注挖掘金融領域企業大數據的公司,創新業務應用,如用戶畫像、信用風險、操作風險、實時風控、時序分析等。
      2016年,以機器學習和深度學習為基礎的風控體系人工智能應用——風險監控平臺上線,整合了貸前多維風險調查、貸中關聯關系復核、以及貸后風險實時監控等一系列風險管理功能,系統性地解決了金融機構迫切需要的全息畫像需求和風險管理滯后的痛點。
       
      1、打破信息孤島
      數據源——智慧爬蟲——海量數據高頻計算

      關鍵詞:企業身份驗證
      金融機構在選擇風控產品時,第一關注的就是這家公司的數據存量,數據從哪里來,因為海量高質數據是提高算法精準度最有效的手段之一。
      目前,譽存科技的數據主要有三種來源:
      自籌數據:在互聯網上部署爬蟲引擎,通過不間斷運行,并與本地數據庫實現交互對比。
      公共數據:公共數據開放平臺獲取想要的數據。
      對接數據:和產業鏈上游平臺,如電信、其他權威數據部門建立合作關系。
      針對海量數據的多源異構特點,譽存科技采取符合Visa和PayPal數據存儲及數據庫安全管理的規范標準,數據在獲取完成后、入庫存儲前,必須經過數據清洗和其他方式的數據預處理,確保入庫存儲的數據符合管理和調用的規范。
      眾所周知的只是冰山一角,在面對用戶的“已知”查詢時,平臺會對孤立點信息進行擴展查詢,極力解決“信息孤島”問題。并不止步于7500萬+的企業大數據,持續更新的百萬黑名單數據庫匹配對比,還對企業關聯人及其對外投資任職進行剖析,科學地對企業身份進行一個多角度的驗證。
       
      2、秒級定律
      時效性——數學算法——動態多維信用畫像

      關鍵詞:動態監控 風險大盤
      擁有海量數據僅是第一步,就瞬息萬變的市場“未知”層面來說,數據處理有一個著名的“1秒定律”,我們還得對數據的實時采集、實時加工、實時分發提出更高要求。一個直觀的例子就是“地震數據的時效往往只有幾秒鐘,在此之后就基本失去意義了。”
      而這同樣適用于風云變幻的金融市場,上一秒還顯示正常交易的企業,下一秒可能就出現危機苗頭;貸前沒有問題的企業,貸款一到賬可能就投入了某個錯誤的資本決策。
      傳統重報告輕監控的風控模式終將被信息社會淘汰!
      風險監控平臺可即時監測企業本身全維度信息變化。通過隨機森林、邏輯回歸等判別模型,時間序列等趨勢分析技術,平臺的風險大盤功能模塊不僅能讓用戶看到實時風險異動預警,還有基于全局業務數據的趨勢分析。
       
      3、作出風險預測
      風險事件——關聯分析——風險傳染模型

      關鍵詞:關聯網絡 機器學習
      金融作為人類的重要活動更是關系的活動,要看清本質、抓住先機的關鍵就在關系的梳理。鑒于此,風險監控平臺核心的亮點之一就是關聯網絡。
      關聯網絡基于機器學習與深度學習的模型訓練,根據用戶提交的數據處理請求,自動匹配最優算法,深挖多個關鍵維度的關聯關系,智能識別關聯數據中的共通點和差異化。系統默認數據即為機器的記憶,指令驅動記憶回顧,并拓展自我優化。隨著交互的加深,機器思維轉為智能化見解。
      簡單來講就是,通過"建立標準——采集樣本——特征提取-——模型訓練"等關鍵流程建立病毒流感傳染模型,抽取異常關鍵詞,形成風險事件,追蹤事件的傳導路徑,最終實現風險預測。
       
      4、寫在最后
      風險監控平臺作為一款由計算智能向認知智能發展的產品,對金融機構的風控體系架構有著重要的作用。其效果功力,在很大程度上也取決于使用者經驗,應用經驗越豐富,計算結果越精確。
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