對于銀行來說,如何判斷信貸業(yè)務(wù)申請人的信用水平,怎樣的授信方式才能更好地風(fēng)險控制?當(dāng)下,人工智能技術(shù)正在這一領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。中科聚信信息技術(shù)(北京)有限公司副總裁兼首席風(fēng)險官李莉告訴經(jīng)濟日報記者,通過對社會網(wǎng)絡(luò)分析、模糊匹配、聚類分團等分析智能技術(shù)的有機結(jié)合,幫助企業(yè)“勾勒”出基于社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的多維度客戶畫像,將客戶屬性標(biāo)簽化,可以精準(zhǔn)描摹企業(yè)的“信用面孔”。
“簡單講,就是通過量化的數(shù)據(jù)給對象打上標(biāo)簽。”李莉說,這些標(biāo)簽可以分成以下幾類,比如人口屬性即年齡、性別、居住地等,還有資產(chǎn)狀況、消費水平、消費習(xí)慣,等等。標(biāo)簽有靜態(tài)標(biāo)簽和動態(tài)標(biāo)簽兩種。靜態(tài)標(biāo)簽就是不輕易變動的數(shù)據(jù),動態(tài)標(biāo)簽則來自最新的交易記錄、網(wǎng)頁瀏覽記錄等動態(tài)變化的數(shù)據(jù)。動態(tài)標(biāo)簽的處理通常采用流式計算技術(shù),對計算能力的要求更高。
除了為企業(yè)信用“畫像”,還可以配合圖論這一智能技術(shù)描繪出客戶的社會關(guān)系和社群屬性,讓客戶的社會屬性更立體化,幫助企業(yè)深度分析客戶屬性,更精準(zhǔn)地捕捉客戶訴求和意愿,甚至實現(xiàn)對潛在風(fēng)險的智能化預(yù)判。
“今年以來,人工智能技術(shù)在金融行業(yè)內(nèi)的應(yīng)用越來越理性化,更側(cè)重于認(rèn)知智能方向的發(fā)展,并從技術(shù)概念階段轉(zhuǎn)向?qū)嶋H應(yīng)用落地階段。”李莉認(rèn)為,認(rèn)知智能需要以豐富、長期的知識積累為基礎(chǔ)。據(jù)了解,中科聚信團隊在與100余家金融機構(gòu)合作過程中積累了大量的經(jīng)驗,形成各類業(yè)務(wù)應(yīng)用場景的知識圖譜,包括信用風(fēng)險、申請反欺詐、交易反欺詐、精準(zhǔn)營銷等業(yè)務(wù)應(yīng)用場景。
李莉介紹,人工智能技術(shù)可以分為3個層級。第一個層級是計算智能,金融機構(gòu)通過分布式計算、內(nèi)存計算以及流式計算等技術(shù)實現(xiàn)海量交易數(shù)據(jù)的實時處理。第二個層級是感知智能,通過人臉識別、語音識別和圖像識別等技術(shù)在身份認(rèn)證等方面得以廣泛應(yīng)用。認(rèn)知智能作為第三個層級是最難的,它需要對業(yè)務(wù)有深刻精準(zhǔn)的理解,以及長期的知識積累。“目前,機器在這方面還不能完全取代人工經(jīng)驗。所以,目前認(rèn)知智能研發(fā)還存在廣闊的發(fā)展創(chuàng)新空間。”李莉表示。
“今后,人工智能技術(shù)的發(fā)展方向?qū)劢乖诘谌龑蛹?,也就是認(rèn)知智能層面的突破。從單純的數(shù)據(jù)研究和應(yīng)用轉(zhuǎn)向知識領(lǐng)域的探索。將過往行業(yè)從業(yè)者所積累的經(jīng)驗和知識融合到算法當(dāng)中,在逐步降低人工干預(yù)水平的同時,達到預(yù)期業(yè)務(wù)效果。”李莉表示。
“今年以來,金融機構(gòu)更加理性看待人工智能技術(shù)的發(fā)展,并且更加強調(diào)在不同業(yè)務(wù)場景中應(yīng)用不同的認(rèn)知智能技術(shù),以更加貼近業(yè)務(wù)的實際需要。”李莉介紹,以中科聚信為例,一直注重將創(chuàng)新技術(shù)和業(yè)務(wù)布局在金融機構(gòu)切實需要的場景之中,比如聚焦的三大核心業(yè)務(wù)——信用風(fēng)險、反欺詐和精準(zhǔn)營銷。
“目前,人工智能技術(shù)在金融風(fēng)控領(lǐng)域的應(yīng)用還有待完善,比如對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高效精準(zhǔn)采集、分析和應(yīng)用。”李莉說,另外,在實現(xiàn)從畫像到分層再到全渠道營銷的一整套解決方案方面,也需要更多的創(chuàng)新和探索。此外,隨著數(shù)據(jù)應(yīng)用高度普及,除了要不斷提升計算能力以及工具便利性以外,也一定要注意合理、合法、合規(guī)地使用數(shù)據(jù)。
轉(zhuǎn)自:北國網(wǎng)
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