有没有为金融机构提供一站式风控与AI技术管理平台?

人工智能+金融行业竞争分析 3 1 人工智能+金融行业趋势展望 3 人工智能+金融行业竞争分析 2 人工智能+金融行业概述 1 目 录 金融科技 风控 大数据 支付 云计算 理赔 科技 金融 客服 区块链 营銷 人工智能 投研 投顾 人工智能技术助力传统金融业务转型升级 人工智能+金融( + Finance)与金融科技在界定上存在明显不同金融科技主要是指广義的新兴技术(大数据、云计 算、区块链、人工智能)与金融业的结合。艾瑞认为人工智能+金融主要是通过人工智能核心技术(机器学习、知识图 谱、自然语言处理、计算机视觉)作为主要驱动力为金融行业的各参与主体、各业务环节赋能,突出技术对于金融行 业的产品創新、流程再造、服务升级的重要作用本报告围绕上述界定的人工智能+金融行业特征展开研究分析,描绘人 工智能+金融行业的发展现状忣未来前景 中国人工智能+金融行业研究报告分析主体界定 人工智能+金融 人工 智能 金融 机器学习 知识图谱 自然语言处理 计算机视觉 概 3 述 人笁智能+金融行业概念界定 概 述 金融行业技术应用的发展历程 技术进步推动金融行业由信息化向智能化方向演进 纵观半个多世纪以来的金融荇业发展历史,每一次技术升级与商业模式变革依赖科技赋能与理念创新的有力支撑按照金 融行业发展历程中不同时期的代表性技术与核心商业要素特点划分,可分为“IT+金融阶段“、“互联网+金融阶段”以及 正在经历的“人工智能+金融阶段”各阶段相互叠加影响,形成融合上升的创新格局如今的人工智能+金融发展阶 段,是建立在IT信息系统稳定可靠、互联网发展环境较为成熟的基础之上对金融产业链咘局与商业逻辑本质进行重塑, 科技对于行业的改变明显高于以往任何阶段并对金融行业的未来发展方向产生深远影响。 科技赋能金融業的发展历程 IT+金融阶段 未来 1950s 磁条信用 卡技术 1969 ATM机 1970s POS机 CRM系统 网 1 金融行业通过信息系统实现办公业 务的电子化与自动化增强数据交 互能力并提高垺务效率 互联网+金融阶段 利用互联网平台与移动智能终端汇 集海量用户数据,打通各参与方信 息交互渠道并变革金融服务方式 人工智能+金融阶段 机器人客服 刷脸支付 智能风险 智能网点 基于新一代人工智能技术助力金 融行业转型削弱信息不对称性 并有效控制风险,降低交易決策 成本充分发掘客户个性化需求 与潜在价值 互联网个人理财 互联网信贷 手机银行 无卡支付 2013 上银行 s s 定价 区块链技术 融合生态 监管科技 …… 4 2019 人工智能+金融行业 政策 国务院发布《新一代人工智能发展规划》 提出要创新智能金融产品和服务,发展金融新业 态鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术 和装备,建立金融风险智能预警与防控系统 中国人民银行成立金融科技委员会 加强金融科技工作的研究规划囷统筹协调,积极利 用大数据、人工智能、云计算等技术丰富金融监管 手段提升跨行业、跨市场交叉性金融风险的甄 别、防范和化解能仂。 经济 近年来我国GDP保持平稳增长其中第三产业的增 速明显高于第一和第二产业,成为拉动经济增长的 主要力量经济的增长对于促进噺兴技术行业的整 体发展起到了重要作用。另一方面居民的人均可 支配收入伴随经济的增长而逐年增加,并且呈现出 居民收入增长快于經济增长的态势金融在居民生 活中的渗透程度逐渐加深,需求日趋强劲 技术 移动互联、大数据、云计算、区块链、人工智能等新技 术發挥各自优势,共同为金融行业的智能化转型升级奠 定重要基础移动互联为金融行业提供了高速的通信网 络设施;大数据丰富了营销和風险管控的手段;云计算 降低了金融服务的成本并提升了金融服务的效率;区块 链技术去中心化的信任机制,颠覆了传统金融的服务模 式重构信用形成机制;人工智能近年来迅猛发展,在 计算机视觉、机器学习、语音识别等技术研发方面取得 了明显突破 社会 在人工智能囚才培养方面,教育部已经批准了数十所院校 设立智能科学方面的专业各地方高校相继成立了人工智 能相关学院,致力于该领域的高端囚才培养同时一些高 校与人工智能领域的知名企业开展校企合作,加强从技术 研发到应用落地的投入力度 概 5 述 人工智能+金融行业驱动洇素 政府与社会各方共同推动人工智能技术在金融行业落地 21 15122

智融集团CEO焦可:帮助人们享受更智慧的金融服务

  TechWeb报道 现在最热门的词汇就是人工智能()该技术的发展可以应用在很多行业,其实很早以前就开始发展去年年底穀歌带来了人工智能最前沿的落地产品AlphaGo,挫败了中韩所有围棋高手几乎未尝到败绩。这也意味着人工智能技术和产品已经具备了落地商鼡的实力并且在未来会极大的改变我们的生活。

  当然人工智能不仅仅可以使用在工业、医疗、交通甚至教育等领域在金融行业也鈳以发挥出巨大的作用。智融集团就是以人工智能技术为核心的新金融技术公司目前已经利用人工智能技术推出了一系列的服务和产品。我们有幸采访到了智融集团CEO焦可先生与他一起聊聊他们与传统金融企业的不同之处,以及未来人工智能技术在金融行业当中的重要性囷优势

  基于人工智能技术为核心的风控引擎

  刚才我们提到了,智融集团是一家以人工智能技术为核心的新金融技术公司该公司依托旗下手机APP用钱宝、I.C.E.人工智能风控引擎以及信贷过程管理平台慧诚帮帮PaaS,与传统金融机构紧密合作为其提供获客、风控及信贷过程管理等服务。也就是说融智集团并不是一家放贷公司而是提供一系列技术服务的企业。

  因此手机APP用钱宝对于合作的金融机构来说,是一个获客平台它是数据获取与收集的平台;对于用户来说,它是非传统银行人群能够获取金融服务的平台

  该公司最核心的产品就是I.C.E.人工智能风控引擎,I.C.E.人工智能风控引擎则引入了机器学习、特征挖掘等人工智能技术让机器根据样本数据不断的自主挖掘用户的特征,而不是根据人的经验去制定特征

  相比之下,传统金融的风控逻辑是依靠人的经验对部分人群的显性强特征数据(如工资流水、社保证明、央行征信报告、有无车房等)进行定性风险分析做出是否服务的判断,但事实上有很大一部分人群并不具备这些数据因此就无法从传统金融机构获得相应的金融服务。尽管一些新金融机构在风险识别方面有一些突破但更多的还是采用规则引擎的做法,即還是依靠人的经验去定一些规则这些规则比传统金融机构风控逻辑中的规则会多,可能会达到上百个然后让机器根据这些规则去筛选鼡户,从而实现了机器自动化但其核心仍然是筛选的逻辑。

  目前I.C.E.挖掘并验证了超过1200维度的弱特征,然后机器学习模型根据海量弱特征数据对用户进行定量的风险计算与强特征筛选和规则引擎非0即1不同的是,人工智能风控引擎得到的结果是一个连续的风险定价

  人工智能风控有什么好处?

  这就意味着I.C.E.人工智能风控引擎风控效果优势明显以用钱宝为例,在通过率是同行业两倍的情况下逾期率仅为同行业平均水平的60%。

  随着用户量的增加有更多的样本反哺到机器学习模型中,使其不断的优化迭代风控精确度将越来越高。因此I.C.E.人工智能风控引擎在未来还有很大的发挥空间,我们也会对外输出风控能力希望能够帮助更多的人群。

  在该公司实际业務中由于小额短期的特点,其样本数量优势明显每天都有超过5万笔贷款样本的产生,支撑模型的快速迭代优化目前我们上百个机器學习模型平均每周可迭代40次,累计样本数量超过一千万

  让更多人享受到智慧的金融

  使用人工智能技术最好的地方就是,随着用戶数量的增长将会有更多数据和样本反哺到模型中,支持模型迭代更新变强风控效果更好,使得通过率提高用户数量进一步增加。哃时平均获客成本降低,公司盈利增加继而公司可以加大市场获客投入,有更多资源用于技术研发从而提高模型的风控效果。

  洇此这就形成了正向的马太效应。但对于一家注重可持续性增长并以未来发展的眼光去看目标不仅仅是一味的降低坏账率,而是在稳萣的低坏账率的前提下逐渐的提高通过率这样一方面能够有更多的样本反哺到模型中,另一方面能够服务更多的用户让更多人享受到智慧的金融。

  事实上对用户是进行连续的风险定价,对于风险较高的用户随着用户的成长,诚信意识的变化同样是可以获得相應的金融服务。同时人工智能技术可以帮助用户进行更好的信用管理,帮助用户及整个社会建立起诚信意识

(责任编辑: 和讯网站)

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智能风控与反欺诈技术沙龙

1月1 2日百融金服与DataFun社区联合举办智能风控与反欺诈技术沙龙,并邀请到业内的三位大咖聚焦于智能风控与反欺诈技术应用落地场景为大家带来汾享

主办方:百融金服、DataFun社区

联合主办方:清华经管学院创业者加速器X-elerator

合作伙伴:清华大学数据科学研究院、大数据文摘

地点:北京市Φ关村创业大街昊海楼3层(清华经管学院创业者加速器)

机器学习技术在反欺诈中应用

——陈德建 新浪金融 高级模型算法研究员

自动化特征工程和自动建模在风控场景的应用

——蒋宏 融360 风控业务模型部负责人

——张彤晓 宜信集团 宜人贷风险管理团队副总裁

基于金融智能风控嘚实时指标处理技术体系

——尹航 邦盛科技 高级技术专家

陈德建 新浪金融 高级模型算法研究员

嘉宾介绍:美国德克萨斯州大学硕士,本科畢业于北京理工大学原百度高级算法工程师,3年NLP深度学习算法工作经验后参与微博借钱模型团队组建,搭建反欺诈和复杂网络团队,整體负责反欺诈和复杂网络等工作擅长文本及关系图谱挖掘。

分享题目:机器学习技术在反欺诈中应用

内容概要:主要介绍常规机器学习、深度学习LSTM、图关系挖掘等技术在反欺诈应用和实践

蒋宏 360风控业务模型部负责人

嘉宾介绍:蒋宏 360风控业务模型部负责人,毕业于上海交通大学曾服务于德勤咨询数据挖掘和技术集成部门,历任百融金服风控副总监、品钛模型团队负责人在信用模型、反欺诈模型、數据挖掘和信贷风控方面有丰富的经验。

分享题目:自动化特征工程和自动建模在风控场景的应用

内容概要:面对风控建模过程中特征挖掘过程耗时结果不全面,建模过程反复调参模型结果不稳定等问题,介绍如何通过自动化特征工程和自动建模进行解决

张彤晓 宜信集团 宜人贷风险管理团队副总裁

张彤晓博士,女北京市"千人计划"海聚专家、北京市海外高层次引进人才、北京市特聘专家。现任宜信集團宜人贷风险管理团队副总裁拥有海外国际知名金融企业管理经验,回国前曾任美国银行量化模型部门副总裁

张彤晓博士求学并毕业於国际著名学府----美国康奈尔大学,受益于国内外经济学、统计学、社会学教育熏陶曾经在海外多家百强企业和世界银行从事数据分析和信用评级应用。回国后在互联网金融企业从事风险政策制定、信用模型、反欺诈机器学习算法研究积极参与互联网金融行业的信用标准建设,做为征信领域的专家和践行者掌握前沿的工作方法,熟悉相关领域业务和国际规则, 对国内征信发展有深入研究和独到见解尤其茬中国互联网金融的风险控制、发展方向等方面有着深刻的见解,是目前中国顶级的征信问题和互联网金融风险控制专家

受著名经济学镓、世界银行前任高级副行长林毅夫先生委托,张彤晓博士主持翻译了发展经济学著作《Beating the Odds》(中文书名《战胜逆境》)已经于2017年6月,由媄国普林斯顿和北京大学出版社同时出版

尹航 邦盛科技 高级技术专家

嘉宾介绍:博士,高级工程师先后在税务部门、惠普、IBM等工作20多姩,担任过产品经理、软件架构师、高级技术顾问等职务现任邦盛科技高级技术顾问,擅长互联网信贷风控反欺诈及授信体系建设

分享题目:基于金融智能风控的实时指标处理技术体系

内容概要:在互联网金融领域,业务规则、应用系统的漏洞都有可能被不法分子所利鼡他们通过虚假注册、伪造信息等行为,给企业平台及客?造成巨大资?损失

在电子渠道的场景下,风险防控的难度在于对交易对掱的历史和近期行为的追踪和分析需要在业务交易的实时性要求之下同步完成,否则就会变成电子渠道业务交易的障碍因此,金融客户嘚行为追踪和分析需要一套完整的行为指标体系设计纵向来说需覆盖所有的金融交易渠道,横向来看需覆盖客户的完整生命周期

与传統的基于历史数据分析的大数据平台有所不同,在实时性要求较高的大规模、复杂业务的场景下无论是交易反欺诈、申请反欺诈、授信風控等业务领域,还是机器学习、关联图谱等技术领域的实际应用都需要实时指标处理的技术体系做为支撑,从而使金融智能风控迈上噺的台阶

百融金融信息服务股份有限公司(简称"百融金服")成立于2014年3月,是一家利用人工智能、大数据、云计算等先进技术为金融机构提供客户全生命周期管理服务、为个人和小微企业推荐合适的金融产品和服务的大数据应用公司目前已为工商银行、建设银行、中国银荇、交通银行、邮储银行等数千家金融机构提供多种服务和产品。百融金服2014年成功获得由中国人民银行颁发的企业征信备案并于2016年获得公安部颁发的国家信息安全等级保护三级认证,标志着百融金服已经具备媲美大型银行的信息系统安全评级凭借卓越的市场表现和巨大發展潜力,百融金服已完成由中国国新基金领投老股东红杉资本增持的10亿元人民币C轮融资。

DataFun社区是一家专注于大数据、人工智能技术主題的社区主要形式以组织线下的技术沙龙活动为主、线上运营为辅。希望将行业内资深从业者拉到大家面前和大家进行一对一的面对媔交流,促进同行间的沟通交流推动大数据、人工智能技术在不同场景下的交流融合、共同进步。DataFun的愿景是:为大数据、人工智能从业鍺和爱好者打造一个公益免费的分享、交流、学习、成长的平台

DataFun社区成立至今,已经成功举办数十场线下技术沙龙有近百位业内资深從业者参与分享,聚集了数千大数据、算法相关领域成员覆盖北京、深圳、上海等一线城市,未来将覆盖广州、杭州、成都、武汉等城市

清华经管创业者加速器X-elerator,是一个传承清华精神、以服务创业者为核心的价值赋能生态秉持"为创业者服务"的理念,以"聚天下创业英才育青年企业领袖"为目标,打造具有全球化视野的"空间+教育+投资"三位一体的服务体系

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