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      1. 科技賦能金融智能風控2.0將到來

        來源:南方網 作者: 日期:2018-03-15 編輯:admin       發送給好友     打印     收藏    返回首頁    

        人工智能大時代背景下,越來越多的金融機構在不斷演化發展,科技賦能在金融機構的演化變更中起到了越來越重要的作用,包括:提升作業效率、降低金融風險、提高服務質量等多方面,從而讓更多的終端客戶或者小微企業得到便捷的金融服務,踐行了國家實現普惠金融的方針。

         
        防范金融風險方面,金融機構在進入智能風控2.0時代,不僅自己積極建立強大的團隊和科技能力,也和像同盾科技這樣的第三方智能風控解決方案提供商進行合作,解決諸如:交易欺詐、網貸申請欺詐、信貸全生命周期風險管理、客戶價值分析、逾期客戶管理等場景的痛點及問題。
         
        智能風控2.0時代體現在人工智能、云計算等技術相互融合,加速向全場景進行滲透,對金融機構前中后臺的工作模式進行重塑,實現由傳統流程向新型以改善用戶體驗、挖掘客戶潛在價值的模式進行轉變。智能風控2.0時代的典型特點就是動態思維、實時風控、人機交互及個性化。
         
        時空背景
         
        從去年開始行業強監管政策接連下發,開始呈現隨時監管、持續監管的態勢,以往野蠻生長的金融機構開始進入良性發展的階段,增量市場走向存量市場,銀行、保險、汽車金融、互聯網金融等機構等紛紛擁抱智能風控。
         
        迎接2.0時代,同盾向金融機構提供綜合的端到端解決方案及底層技術能力同盾科技是國內領先的第三方智能風控解決方案提供商,已經為非銀信貸、銀行、保險、基金理財、三方支付、航旅&電商、O2O&游戲&社交平臺等超過10000家行業客戶提供高效智能的風險管理解決方案及底層技術能力。這其中包括:
         
        一、 體系化和全生命周期的解決方案
         
        欺詐風險
         
        欺詐風險分幾大類:作弊、賬號欺詐、交易欺詐、信貸申請欺詐,同盾都針對性地提供了反欺詐產品,通過實時風險分析引擎可以在毫秒級識別欺詐分子的活動。同盾科技的實時風險分析引擎可以基于經驗策略外加機器學習模型組合的方式,基于數千個基礎維度組合出來的數百萬的指標之上進行篩選和計算,更重要的是,同盾科技的實時風險分析引擎可以根據客戶業務的增長而線性擴展,并同時支持超過5000家互聯網企業的反欺詐請求,每日的請求量達到數億次。目前,同盾的主機房已經擁有超過 3000臺的物理服務器、上萬臺的虛擬機來支持所有客戶的計算需求。
         
        這里需要特別指出的是,欺詐風險的對抗也不是完全可以依賴于機器,機器目前還只是幫助人完成大量重復且基礎的工作,一些深度對抗還是需要仰仗在這個行業多年形成的經驗。同盾科技的反欺詐團隊有超過200人,許多都是來自于頂級互聯網公司以及海外安全團隊,有著多年在甲方對抗欺詐風險的經驗,同時基于10000余家客戶的對抗服務的乙方經驗,可以為客戶搭建一套完整的反欺詐產品及運營體系。
         
        整個體系里也包括黑產情報分析,基于業務及對抗數據的異常預警,對抗場景效果的實時監控,基于人工智能及策略專家的攻擊處置方案的快速生成和部署,檢測算法和策略的全生命周期管理、全網黑產有價資源的持續挖掘和對抗等技術及運營方案。在這個體系下,快速有效的攻擊發現和處置方案實施能夠有效的限制黑產攻擊套利時間,能夠極大提高攻擊者的資金成本,從而實現對黑產的有效嚇阻和打擊。
         
        過去四年多,同盾科技為超過300家的傳統銀行、保險機構、汽車金融機構提供過反欺詐產品及服務。
         
        信貸風控
         
        隨著普惠金融的深入,金融機構的信貸人群越來越下沉,信貸活動越來越多在網上發生,這對傳統金融機構的風險管理制度是一個非常大的挑戰。如何深度滲透產業鏈各個環節,滿足場景化需求,不僅僅為客戶提供全面性的風控服務,減少經營風險,也協助其將流量和數據轉變為資產,深度挖掘產業鏈上潛在的價值,結合應用層引發更多商業變革,是諸多金融機構面臨的巨大困難。
         
        同盾科技為金融機構提供了一整套完善的信貸風控解決方案,根據合作客戶的業務發展規劃、所在區域特點以及產品線特點等,綜合分析用戶的線上線下行為、交易表現及金融屬性信息;并通過結合大數據的方式,提供基于貸前準入策略、貸前申請反欺詐、授信準入核驗、信用評分模型、授信定價模型、貸后監控、逾期管理等貼合客戶業務發展需求的多樣化組合式定制風險管理解決方案。
         
        為迎接智能風控2.0時代,針對信貸科技領域同盾推出了信貸保鏢,提供客戶的全信貸生命周期的一鍵式工作平臺。信貸保鏢取得了兩個行業性的巨大突破,一是在技術層面,產品體系高度集成、二是在戰略層面,進行風控管理前瞻性和主動性的探索。
         
        除此之外,同盾科技還提供三方信息核驗、地址驗真、地址團伙分析、等信貸領域相關的基礎產品。
         
        同盾科技用在信貸建模咨詢領域也有布局,目前擁有來自于FICO、Experian、以及銀行零售風險分析的專家人才近百人,已經為超過100家的銀行包括建設銀行、浦發銀行、浙商銀行、渤海銀行、北京銀行等提供涉及貸前、貸中、貸后、客戶價值分析、交叉銷售、默客激活等場景的定制化、專業化咨詢分析服務,貼合客戶實際落地需求。
         
        這里要提一下的是,同盾在貸前風險管理流程里集成了復雜網絡分析,可以監測群體欺詐風險,幫助信用卡及車貸客戶發現多起團隊欺詐案件。經過3年試煉與調優,已迭代至復雜網絡4.0。多年來,同盾科技在可擴展性的算法方面做了深入的探索,在關系網絡分析中融合組合、數值和統計思維,積累了一些經驗和技巧,比如局部網絡探索、高階抽樣法、稀疏化、圖分割、如拉普拉斯范式、高斯-馬爾可夫隨機場中取樣等。再復雜龐大的網絡也可以實現毫秒級分析并輸出決策結果:輸出關聯風險分量化核心指標、分析核心成員/中介、展示群體行為特征、支持靈活配置策略。
         
        同盾申請欺詐評分,通過客戶結果反饋,同盾評分20分以上平均幫信貸機構拒絕11%申請的量,在被拒絕客戶里面覆蓋了超過96%的欺詐分子,效果得到客戶的一致好評。
         
        在信貸交互流程端,同盾推出了智能信審,這一產品面向貸前的信用審查和風險評測。用人工智能技術將人工信審復雜化、機械化、無標準化的弊端,變得簡單化、流程化和標準化,大大提高了效率,大大提高了信審員的審核效率,延伸了他們的能力,使得傳統信審工作在精準性、高效性和體驗性上得以大幅提升。
         
        貸后管理
         
        貸后管理是整個智能風控閉環中非常重要的一步,其中又以逾期催收為最大的痛點。傳統逾期催收始終面臨著人工成本高、業務量大、社會矛盾多等問題。基于此,同盾推出了智能催收產品——逾期管家。
         
        逾期管家是基于智能決策和智能語音的機器催收平臺,背后有同盾強大的技術團隊和數據生態系統作為支撐,適用于銀行、電商、新金融和保險等各類場景,將貸后催收的各個標準化業務進行全面的智能化改造。
         
        智能催收也開始邁向了2.0時代,同盾除了提供常規性的提醒、催收服務外,還可提供催收管理平臺、失聯查找、線上仲裁等催收增值產品&服務,以滿足企業的多樣化和深度需求。同盾正著手通過人工智能技術來提升整個催收行業的效率,通過與第三方公司合作不斷拓展催收新渠道、引進逾期代償模式、與國家資信機構合作進行聯合懲戒等方式,不斷為金融企業及機構的貸后逾期管理做科技賦能。
         
        二、技術能力輸出
         
        同盾于2017年在行業內首倡AaaS——智能分析即服務的風控理念,將風控產品“云”化。我們可以看到越來越多的金融機構和互聯網企業開始認識到這個理念在成本及效果上的優勢,通過和第三方專業公司進行合作,降低自身的風險成本,促進業務轉型。同時,為了滿足不同金融機構客戶的需求,同盾也提供私有化部署及整體端到端的解決方案。
         
        經過多年的努力,同盾完全自主打造了強大的技術能力,沉淀了包括:機器學習平臺、風險決策引擎、流式計算平臺、大數據平臺、復雜網絡圖分析等一系列的基礎工具&平臺,2017年起,同盾開始逐步向客戶開放技術平臺能力,獲得金融機構客戶的一致好評。2018年,同盾科技將全面開放底層技術平臺,向全金融行業輸出技術和計算能力。這里簡要介紹如下:
         
        機器學習平臺,建立標準化的模型全生命周期管理,包括數據讀取、數據處理、特征工程、模型訓練、模型測試、模型部署、模型運行和監控,降低建模進入門檻,減少大量人工操作出錯的可能,大幅提升模型上線效率。其中,模型的并行運算,可以利用大的資源池,在多臺服務器上并行運行多個模型、多種算法,對結果進行自動比對選取最優,快速完成模型的開發,同盾的機器學習平臺支持自動調參和訓練,根據特定的算法,進行參數的自動調整,直到找出最優組合為止。
         
        同盾的機器學習平臺也支持了自動挖掘有效變量,通過無監督機器學習模型自動挖掘出有效的變量,并應用到建模中。
         
        內置模型平臺,支持一鍵部署,模型開發完成后,可以一鍵部署到線上生產環境。可視化的建模平臺,內置多種常用機器學習算法,包括監督型、無監督型、及半監督型算,通過簡單的拖拉拽及參數配置,就能完成模型的開發,即使初級的建模人員也能快速開發出高質量的機器學習模型。
         
        流計算平臺,可以實現事件驅動,實時處理和計算,無需等待數據積累到一定程度;非阻塞型的異步處理機制,支持毫秒級處理,支持千億/日級別的并發請求量處理;同盾的流計算平臺也支持水平擴展,可以支持上千萬/秒的吞吐量。
         
        終極愿景:打造健康金融科技生態、更好服務實體經濟盡管智能風控沒有改變金融的內核&本質,但是已經重塑了整個產業鏈。金融機構利用智能風控改變了用戶價值的認知、創新了服務流程、降低風險控制成本,促進了自身轉型升級和產品創新,拓展了金融服務的時空邊界,未來甚至會引發企業文化、組織管理、基礎設施建設以及體制方面的突破。
         
        當然,智能風控的愿景是進入一個智能交互、人機協作的新時代,實現傳統金融機構和互聯網企業跨界融合,推動建設兼具包容性和競爭性的金融生態環境,為服務實體經濟和普惠金融,打造一個現代金融體系而努力。
         
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