阿爾法象四大核心能力,打造大數據風控體系

2019-04-22 18:02:00 來源:中國網

  近年來,大數據與金融的深度融合,為金融服務實體經濟提供了更多可能性。尤其是大數據技術在金融風控領域的應用與創新,構建出更加豐富的數據維度體系,有效彌補傳統風控的不足,從根本降低金融企業的風險和運營成本,為金融持續發展注入長足動力。

  深耕金融科技領域的服務商阿爾法象認為,風控作為金融的根本,很大程度上決定了金融服務經濟的廣度和深度,甚至直接關系到金融機構的生死。而互聯網金融科技時代,大數據風控的崛起與創新,正在日新月異革新式提升風控效率。

  阿爾法象是一家以人工智能、大數據、云計算為核心技術,提供包括大數據風控、反欺詐、AI機審、自動授信等信貸全生命周期管理的綜合金融科技服務商。受金融機構委托,阿爾法象利用自身技術研發優勢和科研創新能力,開發金融業務智能化服務系統,為其打造智能反欺詐、征信風險評估、AI智能機審及貸后輿情監控等合規化大數據風控體系。

  阿爾法象構建大數據風控體系具備四方面能力:多元數據處理與分析能力、大數據AI建模能力、反欺詐識別能力以及模型持續優化與升級能力。

阿爾法象四大核心能力,打造大數據風控體系

  多元數據處理與分析,構建大數據生態系統

  數據源的廣度和行業垂直度直接影響著風控系統的精準性。阿爾法象的數據源主要來自多年來自身平臺信貸數據的積累,以及行業內大數據平臺的合作資源數據,如人行征信、同盾科技、中智誠、聚信立等國內外30余家第三方征信機構數據,同時整合運營商、電商平臺、社保、公積金等多維數據。

  通過對海量的多元化數據進行采集、整理、分析和挖掘,衍生更大規模的變量數據,構建全新的大數據生態系統,規避單一數據導致的樣本偏頗,為模型的研發和大數據風控系統提供扎實基礎。

  機器學習模型,自動化智能風控及授信

  阿爾法象聯合中國科學院大學成立“阿爾法象人工智能實驗室”,依托于自有核心發明專利技術和機器學習智能技術及算法,基于行業內海量信貸實戰交易數據,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,幫助金融機構實現高效、低本的商業運營模式。

阿爾法象四大核心能力,打造大數據風控體系

  機器學習模型是人工智能與信貸業務的完美結合,實現大數據風控系統自動化審核與授信,輕松應對業務爆發式增長。據阿爾法象模型研發團隊介紹,大數據AI模型經過⼤量數據測試和調優,具有成熟、穩定的特點。依托機器學習模型,大數據風控系統每天至少可以容納2億資產。

  反欺詐精準識別,構建大數據風控防火墻

  互聯網大數據的發展,也催生了黑灰色產業鏈,并呈現出隱蔽性強、手段多樣化等特征。據業內人士統計,近年來我國網絡黑產年產值近千億元,黑產從業者總計超過160萬人。“羊毛黨”無處不在,給金融業造成直接嚴重損失。

  阿爾法象的大數據風控系統結合當前網絡黑產的欺詐特征,基于機器學習模型、大數據關聯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,信貸業務提供貸前、貸中、貸后全流程反欺詐服務。全方位大數據技術掃描去黑,筑立堅固的反欺詐防護盾。阿爾法象目前擁有100萬+黑名單數據,反欺詐規則100+條。多條規則交叉驗證,讓欺詐無處遁形。

阿爾法象四大核心能力,打造大數據風控體系

  在反欺詐中,團伙欺詐識別技術難度相對更大。阿爾法象大數據風控系統以自有國家級專利技術《基于集群軌跡分類的集群場景智能監控方法及系統》(專利號:201510100197.0)為指導,利用知識圖譜技術分析、特征工程算法及模式識別技術,以多維大數據形成的多層網絡神經為基礎,深度挖掘聚類算法,檢測數據中的模式和規律并建立數據間的關聯性,劃分出具有高集群內一致性的少數集群,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。

  模型及策略優化迭代,不斷提升大數據精準風控能力

  網絡黑產瞬息萬變,金融科技正面臨日益嚴峻的挑戰。阿爾法象作為大數據風控系統的委托開發商,肩負金融客戶的希望與行業擔當。對業務秉承嚴謹態度,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據、人工智能等技術不斷對風控模型及風控策略進行優化,迭代升級,提高模型的精準度,提升行業客戶體驗,不斷提升大數據精準風控能力。

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