加入收藏 | 设为首页 | 会员中心 | 我要投稿 核心网 (https://www.hxwgxz.com/)- 科技、建站、经验、云计算、5G、大数据,站长网!
当前位置: 首页 > 大数据 > 正文

AI实践在金融领域

发布时间:2021-06-11 13:27:26 所属栏目:大数据 来源:互联网
导读:大家好!我是氪信杨玢玢,负责氪信产品研发。氪信的全称是氪信信息技术有限公司(CreditX),最近刚刚完成了B轮融资。团队的核心人员均来自于雅虎、微软、携程、

 大家好!我是氪信杨玢玢,负责氪信产品研发。氪信的全称是氪信信息技术有限公司(CreditX),最近刚刚完成了B轮融资。团队的核心人员均来自于雅虎、微软、携程、eBay、央行等世界知名公司和机构,在人工智能领域有超过10年的积累。     

 

在氪信创立之初,我们主要思考这样一个问题:AI应用在金融领域里,如何能够在商业上有所突破?李开复老师也针对这个问题说过他的观点:想要有所突破,需要几个必要因素,一个是要有数据,毕竟AI归根究底还是数据的技术;另外要有处理数据的能力,其次还要有商业变现的场景。技术单独存在不能产生价值,一定要放在一个对技术有需求的场景里面。    

 

 我们认为,把AI技术应用于金融领域是一个突破点,而且金融本身是数据化非常完善的场景。同时,金融领域还具备以下几个要素:    

 

 第一,市场本身快速发展。在国内目前征信体系不是很完善的情况下,很多有金融需求的人得不到相应的金融服务。氪信通过对数据的搜集和加工,为符合要求的用户提供金融服务。     

 

第二,数据端非常成熟。如今,大家花在手机上的时间特别多,互联网行为就是一个非常好的数据。关键在于如何把它和金融、信用相结合,怎么去拟合他们之间的关系。而这种信任评估是氪信比较擅长的。    

 

 从我们决定把AI的技术应用于金融风控,至今已有一年半的时间,在这段实践过程中,我们看到在技术层面、业务层面和战略层面都存在很多痛点,概括来说,就是业务本身对技术提出了需求。比如2016年蓬勃发展的小额现金贷业务,本身就是一个欺诈频发的行业,且没有强数据做支撑,因此,很多从业十几年的金融风控专家在面对新业务形态时,显得有些束手无策。     

 

没有强数据不代表没有数据,事实上,企业还是能够拿到一些所谓的“弱数据”,比如手机上的数据,设备类的数据,或者一些消费类的数据。拿到数据之后去想怎么把这些数据用好,最后再决定要不要给这个人授信。至于授信多少,就需要用到AI技术了。  

 

  接下来分享一下氪信的做法和取得的成果。简单来讲风控分为两个部分:一个是反欺诈,一个是授信。  

 

  在实践过程中,我们发现区别于传统征信,互联网征信存在几个核心的点:     第一,在反欺诈的阶段,传统征信很难捕捉到一些不是很明显的、由于社交关系和其它关系对自己产生的潜在风险,例如一些团贷、群体欺诈的问题。但是这些问题通过挖掘网络数据价值就可以得到很好的解决。  

 

  第二,了解AI的人都清楚,我们在做数据加工的时候,主要还是做特征和建模。在加工的过程中,除了运用专家的方法之外,深度学习也被验证效果突出。建模阶段相比较传统的浅层模型,比如说逻辑回归等等模式,我们采用的是复杂的集成模型方式,因为不同维度的数据具有不同的特点,需要使用不同的建模方法,集成学习框架可以支持不同类型模型算法作为子模型,高效、准确的处理稀疏、超高维、非线性数据建模。    

 

 接下来我会分别讲一下我们公司的做法:

 

    第一是底层,我们需要把能够拿到的数据定义为网络需要的关系,底层做一个数据的整合;第二层我们会到一些复杂的网络构建基础,里面有一些信息挖掘和算法;再往上我们会有一些模型,从网络里面拿到隐含的特征,去进行模型的构建;最终来识别比如说一些虚假的申请,或者是一些特殊地域的团贷等。  

(编辑:核心网)

【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容!

    热点阅读