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智能风控如何落地未来一定是人工智能的时代

2019-05-14 来源:壹诺科技

随着互联网技术的蓬勃发展和金融科技的兴起,智能风控、智能客服的落地条件逐渐成熟,图像识别、活体检测等技术进行身份核实的场景开始变得丰富,为人工智能和金融服务的有机融合创造了有利环境。


智能风控落地的前提

目前人工智能在国内的应用集中在风控、征信及反欺诈领域。人工智能能够结合场景进行产业化落地,离不开以下三个重要前提:


技术基础的完善。云计算为深度学习提供了平台,大数据为深度学习提供了材料。当然,仅仅拥有计算能力是不够的,因为制约技术的因素还来自于数据获取能力和数据加工处理能力,因此数学、统计学、机器算法等决定大规模计算实力的人才必不可少。


场景的涌现呼唤更先进的技术。人工智能使得机器在一定程度上具备模拟人的功能,批量和个性化服务成为其优势,尤其在需求规模化和复杂化的消费信贷服务中,如何提供优质的用户体验成为痛点。场景的需求促使行业使用更合理的算法、更快的计算速度,对新技术的呼唤让人工智能走上舞台。


数据材料丰富性的提高。人工智能离不开数据,利用数据来支持运算和判断是人工智能的基础。在金融行业,数据的需求同样迫切。在互联网时代背景下,金融消费者聚集的高度碎片化需求规模更加庞大,数据获取成本更加低廉。金融机构和企业可以运用这些数据来进行计算、加工和判断,为用户提供个性化的服务体验,并做出基于数据的智能决策,实现精细化管理,从而进一步推动人工智能技术的应用发展。


智能风控成长空间巨大

在金融行业,风控永无止境,智能风控更是不断迭代、不断按照结果优化的过程。迄今为止,智能风控已取得不错的应用成果。实际应用中,智能风控模型已具备较好的用户区分度,可在评估结果中清晰反映出优质和劣质客户,识别精度和判断速度经过技术人员的不断优化迭代,均呈现螺旋式上升的态势。但目前整个行业都面临数据孤岛和信息不透明的问题,行业共债情况得不到共享,部分信息的准确度、覆盖度、权威性和及时性存在不足,智能风控技术的提升空间依旧很大。


在用户体验上,智能风控的优化路径有两条:一是减少对用户的干扰;二是在上述基础上,用户评估的精准度的提升。


未来一定是人工智能的时代

虽然目前中国的人工智能尚处初级阶段,甚至在较早落地的金融领域也主要集中在风控、量化交易、智能客服等几个方面,但人工智能为世界带来的益处不会仅局限于此。


首先,人工智能进一步的推广应用将形成广泛的基于机器的智能决策,在很大程度上能提高社会整体运行的效率;其次,人工智能的介入能实现更多领域的个性化服务,比如壹诺,依托大数据,深度结合人工智能、机器学习等前沿技术,持续为银行和非银行金融机构提供高效优质的智能风控服务,助力金融机构的效率提升,实现普惠金融。最后,人工智能在问题求解、逻辑推理、智能信息检索等领域比人类更优秀,例如在围棋、自动驾驶、公共安防等领域,人工智能都表现出卓越的学习能力和决策能力。

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