布局金融科技,技术类公司都在做什么?

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亿欧
郝歆雅
2018-10-21 10:05
[ 亿欧导读 ] 智能的定义不只是为了让机器代替人,实现提高效率是不够的,对于金融这个特殊领域,实现自动化的判断风险趋势,预测的意义远大于识别。
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2017年,已经有人工智能企业开始推出人工智能+大数据+云计算三种能力整合的一体机产品。一体机的产品在未来或许更适合互联网行业的应用属性,或将成为互联网行业的“Microsoft”。Gartner咨询公司曾经预测:2018年35%的服务器将以集成系统方式交付。虽然现在一体机、超融合系统的发展进程还比较缓慢,远没有追上市场的预期,但是企业的创新步伐走的却很坚定。

一个月前,第四范式和浪潮商用机器人联合发布了Prophet AIO人工智能一体机,对于企业应用而言,软硬一体化设计除了高性能和全流程能力的表现外,更提升了企业的应用效率。在Prophet AIO广泛的AI应用:金融、医疗、互联网、交通等场景中,风险反欺诈、智能营销、个性化定价等场景应用中有得到了明显的正反馈。

在金融领域的实际效果,以合作的某股份制商业银行为例:利用机器学习平台开发其在反欺诈场景中的应用,通过线上测试结果,发现相比专家规则的准确率提升了316%,可以达到83%的识别度;而实际检验结果显示,欺诈交易的识别率可以提高58.8%。

风控作为银行的核心部门,业内的金融科技参与企业认为,目前可以分为三大类:数据类企业、规则公司和技术类企业。目前银行业金融机构对于风控的需求较大的两类业务是支付和信贷。其中支付业务对于智能风控的实现难度较大,而信贷业务则对数据积累的要求很高。在信贷业务中,针对个人和小微企业信贷业务的公司和服务商都很专注,很少有两者都涉及且业务成熟的企业。银行在信贷业务中不会关注单个人或者企业的准确率高低,而是比较稳妥的选择将不良贷款率维持在一个可接受的程度:个人信贷数量大,单笔金额小,现阶段技术已经完全可以实现零人工操作实现授信;而企业信贷虽然数额较大,但是授信难度高,所以很难跳过人工完全由机器实现,这也是为什么现在大多数科技公司选择了个人业务风控的原因。

在技术方面,亿欧智库对多家企业的拜访后发现,机器学习效果好于深度学习是目前风控智能化技术应用的现状,机器学习也是现阶段风控环节的核心技术之一。以第四范式的企业级AI核心系统平台的更新为例:该平台1.0解决的是算法壁垒,主要是帮助企业解决建模和调用算法等问题;更新到2.0的时候,一方面大幅降低特征工程的成本,进一步降低建模门槛,另一方面解决模型的批量上线问题,实现低门槛应用构建;平台3.0则是一套完整企业级AI核心系统平台,形成企业自身业务数据,对已有智能能力进行自我提升,再应用到业务系统当中的机器学习闭环,真正意义上实现了企业级应用的可操作性和便捷性。下图为第四范式平台在信贷风控场景中的实现流程。

第四范式信贷风控流程图

对于智能风控该如何定义?第四范式相关业务负责人认为:智能的定义不只是为了让机器代替人,实现提高效率是不够的,对于金融这个特殊领域,实现自动化的判断风险趋势,预测的意义远大于识别。所以智能风控的意义对于传统风控来说,除了互补的作用外,应用更应该体现在高效的精准、海量的个性化和快速的识别。

科技公司如何助力金融机构风险管理个人和小微企业信贷风险,还有哪些实际应用值得关注?亿欧将于11月29-30日在国贸大酒店举办“2018亿欧创新者年会”,届时亿欧智库会在“新金融创新者论坛”上发布《2018年中国智能风控研究报告》,欢迎对智能风控感兴趣的企业沟通交流(wechat:haoxinya0111)。

亿欧智库针对本次报告内容,征集智能风控生态企业参与《智能风控调查问卷》的填写,助力行业发声,了解行业发展现状。问卷相关成果将以汇总统计图表于报告中呈现,未经企业同意,不会对外公布企业信息及数据。问卷链接:https://www.wjx.cn/jq/29577540.aspx,请依据真实情况填答,感谢您的积极配合。

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更多详细内容请点击下载:2018中国智能风控研究报告 点击下载

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