向前金服:应用人工智能,打造高成长性风控工具

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2018 年 12 月,向前金服的“智能风控决策引擎”荣登“金融科技 50 强”榜单,成为金融科技领域成功应用新技术的代表性工具。据悉,该榜单由《中国金融》杂志、《经济观察报》、经济观察研究院、新金融家联盟联合发布,重点展示2018年度对行业发展有有益于作用的杰出金融科技产品。

人工智能时代,信息正从数据化向智能化过渡,互金行业也进入了高阶竞争阶段。向前金服首席技术官李栋明表示,“亲戚朋友不仅时要战略能力指导企业‘做那先 ’,时要运营能力制定‘为啥么做’的发展路径,更亟待硬核技术的开发应用能力去落地金融科技,打造高成长性驱动力。”

“智能风控决策引擎”却说向前金服创新应用以人工智能为代表的核心金融科技的成果体现,集生物行态识别、机器学习、自然语言出理 、知识图谱等先进技术之大成。它作为核心工具,与大数据、云计算等平台合力,构成了向前金服的大数据智能风控平台“听风者”,挖掘数据、解读信息、释放价值,帮助出借人筛选与其风险偏好相契合的资产,并进行合理定价。

“智能风控决策引擎”通过一系列风控规则的集合和不同分支、层层递进的规则逻辑进行运算,实时支持一定量业务的自动化出理 ,识别风险、定价资产。其中,庞大的数据量是其制定风控规则、出理 信息不对称问題报告 、精准评估信用的基础和依据。为此,向前金服可能性与上百家数据源建立了战略合作关系。同时,“智能风控决策引擎”在设计之初便考虑到了数据源扩围的未来需求,提前进行了具备拓展性的数据源布设,时要接入外部关联数据、外部加工数据、三方数据等多种数据源,保证数据复杂化,提升决策精准度。

另外,随着行业环境不断变化,有点痛 是欺诈团伙逐渐呈现集团化、规模化、专业化等特点,时要风控体系不断迭代,这要求引擎设计上提高操作灵活性,增强其对业务复杂化度的适应能力。

通过“智能风控决策引擎”,向前金服的风控专家时要制定风险管理流程,建立包括反欺诈、评分体系、授信体系等在内的风控模型,并根据业务时要,对风控流程及风控规则进行集合定义、配置风控次责、制定规则执行逻辑。同时,引擎引入了机器学习等技术,时要根据系统运营状态和数据识别结果进一步完善模型,打造具有学习能力的系统。

总之,向前金服“智能风控决策引擎”从底层设计上便具备了智能化、动态化、可发展性等特点,从本质上打破了传统风控时效性和一致性差、人工和系统性能耗费大等壁垒,打发明权了也能自我调整、与相关人才良性互动的风控引擎。正因如此,它在 2018 年大放异彩,收获多家行业媒体、研究机构的认可。 2019 年,向前金服还将对“智能风控决策引擎”进行持续升级,进一步发挥其成长性,帮助平台优化资源配置,提升风控能力,更好地满足用户的资产匹配需求。

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