让之前无法想象的庞大数据的采集、存储、传输

  (以下简称新颜科技)CEO黄向前分享了AI落地在驱动金融业态新的变革、智能风控在加速金融智能化的革新以及业内公司在这方面的探索。

  一个行业的普遍观点是,基于数据化实现智能化处理的人工智能,将会革新包括金融行业在内的多个行业的生产技术,而5G、云计算、物联网等技术的升级实现,让之前无法想象的庞大数据的采集、存储、传输、处理更高效快捷,都将为人工智能的爆发奠定了基础。

  黄向前也认为,随着移动手机普及、移动支付、金融服务接口的变化,金融领域的体验已经颠覆;而在未来,随着区块链技术、5G技术的大规模应用,基于新一代人工智能的技术,将革新整个金融行业的业务运营、风控、贷后相关管理。

  而从行业数据来看,黄向前的分析是,“ 目前在整个人工智能赋能金融的应用市场的投融资上,智能风控占了三分之一的市场规模,但是像其他的智能客服,智能催收已经大规模的使用,但是从整个应用的效果来看,智能风控还是处于最活跃,市场规模占比最大的情况。”

  事实上,人工智能助力打破传统金融风控技术壁垒,智能风控也在加速金融智能化的革新。

  黄向前介绍,在传统的金融风控领域里面,我们通过之前是线下签单、客户拜访、现场的调研、做面签一系列的人工的操作,审批的流程非常漫长,但人工智能技术赋能风控后,无论是与个人社会行为还是消费、通讯数据等非常丰富,通过技术模型开发,这些大量数据的运算之后进行信用的评估,能给出整个全生命周期信贷的控制,实现获客到信贷的授信、放款、催收都能够实现全流程化的处理,“人工智能技术在提高效率,放贷的精准度降低风险这一块都起到了决定性的作用。”

  这背后有深度学习技术,有自然语言处理的应用。他提到,随着计算机视觉像人脸识别OCR大规模的使用,图像的处理、检索、重构及形成相关的反欺诈、贷中处理,都在极大的提高整个智能风控的效率效果,降低整个智能风控的风险;而自然语言的处理上,非结构化数据能够被处理形成一些结构化的结果出来,将这些结果应用在智能风控的模型和算法当中能够极大的提升智能风控的效果。

  据介绍,在和京东金融、度小满等互联网金融机构及部分银行机构合作中,新颜科技除了传统的智能风控产品,比如全流程数据中台、秒级预警系统,值得注意的是,新颜科技与上海交通大学成立的“人工智能金融科技联合实验室”,在深度过程学习算法研究上的一些产品突破,比如近期研究的白盒点过程模型,通过这个过程模型能够推演不同前置条件下的风控结果偏差,风控产品的强普适性上已获得效果提升。

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