近期,《互聯網周刊》和eNet研究院共同發布了“2019中國人工智能金融服務企業排行榜”TOP20榜單,憑借人工智能技術的深度探索與應用,天云數據再度入圍,這是繼去年入圍該榜單之后的再度入選。

今年9月,中國人民銀行正式發布了《金融科技(FinTech)發展規劃(2019-2021年)》。?明確提出的是,2021年建立健全我國金融科技發展的“四梁八柱”,進一步增強金融業科技應用能力,實現金融與科技深度融合、協調發展。

天云數據在大數據、人工智能領域擁有行業領先技術,自成立之初即深耕于金融科技,為金融客戶提供行業領先的AI PaaS化平臺與支持海量數據高并發實時查詢的數據庫,輔助金融客戶加速AI規?;?、工程化落地部署。

天云已經成功將智能化風控技術應用于大型股份制銀行、保險到互聯網金融公司等泛金融行業客戶,從銀行信用卡審批、貸款審批、保險保單定價,到金融監管機構金融資產風控,天云為泛金融客戶提供全生命周期智能化風控技術。大幅提升審核效率,降低訂單成本。

 

一、為滿足泛金融行業客戶智能化風控的需求,天云大數據提供了智能風控全棧產品:

大數據平臺:為客戶存儲、管理數據提供基礎設施;

數據中臺解決方案:利用由大數據平臺、混合交易分析處理數據庫和復雜網絡引擎構成的數據中臺,為客戶提供數據融合服務,幫助客戶將分布于多個子系統中的、格式不一、質量不一、有冗余的數據融合為統一的、唯一的、可無障礙訪問的數據,對外提供數據服務;

特征工程平臺:提供豐富的特征工程算子,幫助客戶將各種臟數據清洗、處理為可用于建模的特征;

人工智能模型訓練平臺:利用特征工程平臺輸出的特征,訓練能夠利用一組輸入特征預測一個業務目標的模型;

決策引擎:支持業務規則配置和AI模型運行,幫助客戶將數據和模型變成業務語言、業務知識。

 

二、貸前、貸中、貸后全流程風控解決方案:

天云擁有在銀行貸前環節的申請反欺詐模型、申請評分模型、風險預篩模型;貸中環節行為的評分模型、利率差異化定價模型、循環授信客戶收益模型、循環授信客戶響應模型;現金分期響應模型;交易反欺詐模型;貸后環節的早晚催收模型、催收評分模型、催收決策樹、失聯補全等模型。

貸前階段,天云智能風控方案利用規則引擎進行申請人預篩選,將黑名單申請人、失信申請人提前過濾,提升審批效率;同時,天云智能風控方案利用復雜網絡引擎對申請人進行智能分析,產生具有高辨析力的特征,結合申請人基本數據進行申請反欺詐建模,過濾高概率欺詐的申請人;通過預篩選和反欺詐模型的作用,大量欺詐分子被過濾掉,顯著降低了這類申請人的通過率。

貸中階段,可對申請人或申請人的風險進行評分,即利用申請人的基本數據和衍生特征進行評分卡建模,評估申請人的信用分或風險分,進而指導是否應審批通過、審批通過應發普卡或者銀卡、金卡等。

貸后管理催收,信用卡審批完成后,基于存量用戶的用卡數據,天云風控方案提供了豐富的行為評分模型,用于對客戶流失、利率定價等各業務提供指導。

天云智能風控方案綜合利用了大數據技術與人工智能技術,靈活利用了規則和模型對各種業務風險進行識別和預警,可滿足銀行業對智能化風控的需求。

三、針對實際金融業務場景的金融科技微服務:

天云將已經實施的模型算法整理容器化運行,提供模型產品微服務,配合MaximAI大數據挖掘平臺,為企業提供數據建模孵化運行服務,實現人工智能+行業應用。理財私售飛單、對公企業風險識別產品、結匯風險識別產品、針對個人短期信貸需求的隨借金產品、現金分期產品、私家車主ETC營銷產品、小微速貸產品、出國金融客戶營銷產品。

 

四、智能金融監管

天云大數據監管方案廣泛應用于海關、證券、保險、人行征信、互聯網金融等多個行業領域,通用人工智能平臺MaximAI與復雜網絡引擎Hilbert相結合,解決了無數單獨利用機器學習方法難以解決的監管問題,大大縮小了監管部門需關注和排查的范圍,實現了智能監管。

證券智查異常交易:天云通過對已經確認的特定類型異常交易賬戶交易行為記錄進行自動化學習,基于人工智能算法識別相關賬戶區別于普通賬戶的隱藏行為模式和特點,并在此基礎上建立異常賬戶自動識別模型。

在技術實現上,利用開發商提供的機器學習平臺功能,在眾多機器學習算法中自動調優,結合特定賬戶開展有監督訓練,提升異常交易賬戶發現能力;在指標設計上,綜合運用傳統經驗指標與數理統計指標,構建出30個左右數據校驗字段,通過對客戶賬戶交易行為、股票價位偏好、交易規模以及交易記錄之間的差異度、偏移度和極端度等多維度數據開展數據挖掘;在檢驗效果上,隨機抽取特定類型異常交易賬戶20%作為待驗證數據,“智查系統”可檢測出其中80%(即模型召回率);經核實,系統檢測出的疑似賬戶有90%涉嫌違規行為(即模型準確率)。

2019 年以來,根據監管協作獲取的新增信息優化篩查模型,模型召回率和準確率進一步提升。

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