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金融风控的难题怎么解?这里有三份大咖的“答卷”

本文作者:周蕾 2019-02-15 23:43
导语:风控企业们是如何利用人工智能、大数据等关键技术输出一个能够满足行业复杂需求的解决方案的?

金融风控的难题怎么解?这里有三份大咖的“答卷”

金融的核心非风险管控莫属,尤其是在信贷领域,风控能力某种程度上也决定业务的生命力。

当前信贷行业呈现出一个明显的趋势,由于国民的消费结构、行为、习惯等变化,金融机构愈加重视消费金融和小微贷等业务。借助互联网应用,这类信贷业务获得了丰富的落地场景,触达到大量客群,导致信贷规模连年扩大,与此同时坏账风险也在悄然增加:

央行数据显示,2018年第三季度,信用卡逾期半年未偿信贷总额880.98亿元,环比增长16.43%,而这一总额在2015年末为380亿。

这也就意味着风控需求更加迫切,而现在的金融机构还需要面对更加下沉的客群、更复杂的用户信息,在保证安全性和合规性的同时,平衡风控的尺度和客户的体验,那么风控企业们是如何利用人工智能、大数据等关键技术输出一个能够满足行业复杂需求的解决方案的?

为帮助读者们增加对这一核心领域技术发展和实际应用的了解,AI投研邦【大咖Live】特地策划了一个由三期课程组成的“金融风控”专题,邀请一线风控企业的资深技术人士进行技术详解和实际应用分享。

本次专题的第一场,我们邀请到了氪信科技技术合伙人、高级风控总监张伟,为大家介绍基于核心AI技术的银行信贷风控与反欺诈应用,与同业者分享智能风控技术和成功实践案例,共同探讨智能风控当前热点问题和未来发展趋势。

现在加入会员可进入「AI投研邦」会员服务群。另外,本月限时开放「金融风控」交流群,入群请添加助教小慕微信(moocmm)并备注:姓名+公司/职位(非常重要!)。群内会适当分享一些干货,发放相关福利。每周在直播前会集中审核一次,请耐心等待。

「AI金融评论」读者前100名入群者即可免费参与本场直播!

通过本系列课程,你将学习到:

  • 资深从业者解读风控领域趋势

  • 头部公司在金融风控的解决方案分析

  • 人工智能等多项技术在金融风控的研发进展

  • 智能风控产品的成功商业化应用案例

首节课程内容简介

作为本次专题的首位分享嘉宾,氪信科技技术合伙人、高级风控总监张伟将于2019年2月20日(周三)晚8点,【大咖Live】第35期金融科技·风控专场为大家详细解析“基于核心AI技术的银行信贷风控与反欺诈应用”。

分享主题

基于核心AI技术的银行信贷风控与反欺诈应用

分享提纲

1、 智能风控行业现状概述

2、 氪信科技智能风控解决方案简介

3、 智能金融引擎架构与技术详解

4、实际应用案例分享

  • 某头部股份制银行信用卡中心:基于高维机器学习的申请反欺诈项目

  • 某四大国有银行:基于非监督学习模型的资金安全与交易反欺诈项目

  • 某头部股份制银行信用卡中心:基于NLP的催收场景客户标签与催回率预测项目

适宜人群与机构:

企业:银行等金融机构、涉足风控领域的金融科技公司、互联网金融公司从业者与创业者

高校:金融风险管理、人工智能相关研究背景的教授、研究员;欲从事金融行业的学生

监管:“三行一会”等金融相关监管机构的从业者

背景

同赛道的第三方风控机构不少,行业内产品同质化问题严重,市场对解决方案的要求不光停留在降低决策成本、提高风控质量上。目前行业所需的智能信贷解决方案,要求第三方风控企业能够将纷繁复杂的场景、流量、数据、风控、产品等零售金融关键要素予以整合,输出标准化的接口、系统与解决方案,并无缝嵌入金融机构的业务中,并且期望在此基础上从风控出发,追求更高层次、更为全面的智能金融服务。

而氪信科技将自然语言处理技术、知识图谱、非结构化数据特征提取(包括文本、语音、图像等)等技术灵活应用于各类金融场景,在反欺诈和资金交易安全、智能客服质检、基于催收语音文本的贷后催收预测等领域不断创新。目前,氪信的解决方案在招商银行、民生银行、平安证券、招联消费金融、中银消费金融、掌众等标杆客户成功落地。

其风控产品的核心——非或然引擎实现了从知识挖掘到知识内嵌,建模过程软件化,数据闭环三方面的突破,将原本耗时3-6个月的建模实践缩短到2-4周。对于线上信用贷,其风控模型辨别逾期和欺诈用户的能力优秀,最大KS达到0.48, 在半年后的外推测试集上预测性能依旧稳定。

Live信息

主题:基于核心AI技术的银行信贷风控与反欺诈应用

时间:2019年2月20日(周三)晚20:00-21:00

嘉宾介绍

氪信科技技术合伙人、高级风控总监张伟

曾任职于FICO、Accenture、GE等国际知名企业风险咨询和分析咨询部门。毕业于上海交通大学上海高级金融学院(SAIF)金融学MBA,中国科学技术大学少年班学院数学与应用数学本科,具有金融学和数学专业复合知识背景,系统掌握金融风险管理和金融学专业理论,同时系统掌握数学统计、数据挖掘和机器学习技术,拥有近十年金融风险管理咨询领域业务策略和量化建模工作经验,专注于银行和互联网金融行业,在银行信用风险业务策略与量化模型、信贷资产组合管理、全面风险管理咨询、银行业巴塞尔新资本协议方面积累了丰富的工作经验。

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