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探知數據 人工智能技術促進金融供給制改革
作者: 佚名 時間:2019-5-13文章來源:中國網訪問量:883

“征信碎片化”時代的風控賦能者

“征信”在中國是個古老的詞匯,《左傳》中就出現了“君子之言,信而有征”的說法,即指一個人的言語是否可信,是可以得到驗證的。一個完整的信用判斷,應該是基于債務方信息、輿情、各類數據、行為、關聯關系圖譜等的全覆蓋,對其主觀意愿、客觀能力的綜合判斷。

隨著互聯網技術的飛速發展,個人的各種信用數據可謂越來越豐富多樣,但是各級金融機構在發展普惠業務時依然面臨著征信缺失帶來的系統性風險。其中一個重要原因是,各種信用數據星星點點散落在社會的各個角落,“碎片化”的信息難以有效發揮威力。

目前,只有央行建立了相對完整的金融信用信息基礎數據庫,收錄的數據主要是那些在銀行辦理過業務的企業和個人的借貸信用狀況。 對自然人人而言,銀行借貸只是金融生活一個微小的比例,個人誠信體現在生活的點滴之中。特別是在網絡生活日益發達的今天,個人信用數據更加多元化。比如,有人在電商平臺上可能是一個信用度不高的賣家,而在另一個金融機構的業務場景里,他希望融資做生意。如果兩個網站的信息數據相通,出借人一看借款人的整體信用水平,多半不會把錢借給他。而現實卻是,信用信息數據支離散落,無法形成個人完整的信用“面貌”。在信息高速發展的時代,信用的重要性無需贅言,只有將這些互聯網金融體系內、互聯網金融平臺和銀行之間、線上線下的數據有效整合起來,才能真正降低社會整體的守信成本,化解各個領域的道德風險。

作為目前金融科技行業“小、快、靈”的代表性企業,探知數據自2016年成立以來,先后自主研發了基于互聯網行為為基礎判斷依據的探知大數據風控系統、探知反欺詐系統、探知運營賦能系統等核心產品。通過人工智能技術的大數據挖掘、分析,為金融機構發展普惠金融業務提供風控保障服務。

截止2018年底,探知數據年均風控產品的調用量接近5億人次,企業風控決策系統年均參與放貸金額達5000億元,日均調用量達到150萬人次。通過探知數據研發和保障團隊的不懈努力,相較市場同類型產品,探知大數據風控系統的有效覆蓋度和準確度遙遙領先,為提升金融機構風險管控能力和金融市場的穩定性做出了突出貢獻。

商業銀行數字化轉型的“他山之石”

隨著金融行業數字化轉型時代全面到來,金融行業的商業模式也正受到深遠影響。人臉支付、智能客服、指紋識別等新技術層出不窮,但金融機構的數字化轉型面臨著底層能力建設的薄弱和體系化、生態化建設的缺乏,往往容易將數字化轉型簡單聚焦在技術上,而忽視機構管理決策的數字化、業務與技術的融合、互聯網運營能力,以及多場景支持的生態建設等問題。

探知數據依托于深厚的互聯網基因和人工智能技術,在大數據風控系統的基礎上,通過智能獲客、智能營銷、智能風控、智能數據分析等深度賦能,為商業性金融機構勾勒出了一條清晰的數字化轉型道路。通過建立開放平臺及開放api市場,建立數字化管理體系,延伸至數字化運營中臺,商業性金融機構依靠探知數據賦能,可以在最短的路徑內實現數字化轉型發展。

2019年以來,通過江蘇銀科、陽光保險等行業內知名機構的合作開展,探知數據深入介入到機構數字化轉型的浪潮之中。通過業界領先的前置部署和全流程保障,從獲客到貸前貸中貸后管理,探知數據走出了一條商業性機構數字化轉型的協同新路。

賦能實體 金融供給制改革的排頭兵

常言道,經濟是肌體,金融是血脈。只有血脈暢通,國民經濟才能持續健康穩定地發展。而當前,金融不平衡、不充分發展,是我國金融體系長期存在的深層次、結構性矛盾,也是制約服務實體經濟質效的關鍵因素。

金融不平衡、不充分發展主要體現在以下兩個方面。首先,間接融資與直接融資發展不平衡。銀行信貸在社會融資中仍占據主導地位,多層次、廣覆蓋、有差異的銀行體系尚未建立。金融供給主體,特別是中小金融機構不足,小微、“三農”、綠色等金融服務短板還有待補齊。此外,金融機構服務和市場主體需求不平衡。當前我國金融業體系不完善,層次結構不健全,而且金融業發展呈現出明顯的 “需求側驅動”特征,同質化、粗放型經營較為嚴重。歷史經驗表明,重大結構性失衡,源于資源配置和經濟結構不合理,而非市場需求不足。

在近期探知數據和復旦大學共同舉辦的“金融科技高端研討會”上,探知數據結合自身業務實際,面向50余家傳統金融機構提出“數字化轉型升級1234戰略”,即:以“數字化”為主軸,搭建企業級業務架構與服務架構兩大架構,打造云計算、大數據和人工智能三大技術平臺,聚焦四大領域,并在聚焦的業務創新發展、業務科技融合、技術能力建設、科技體制機制四大領域中,開展28項戰略工程。

累計7000 萬家的中小微企業,是中國實體經濟的重要支撐力量,占全國企業總數的 90%以上,提供超過 80%的城鎮就業崗位,創造的最終產品和服務占國內生產總值的 60%以上,提供 50%以上的稅收,企業技術創新的 75%。

探知數據通過研發大數據風控賦能系統,有效鏈接內外多元數據,通過機器學習和自然語言處理,形成一個用于風控的完整知識體系。將知識圖譜與深度學習相結合,自動發現隱藏在復雜關系里的風險點,挖掘潛在欺詐行為,突破傳統方法的局限,是一個完整的“智能”動態風控生態系統,可以構建出安全、高效的運作模式。

與傳統金融相比,基于大數據和人工智能的金融科技風控系統,優勢明顯。首先,傳統金融的數據是靜態的,是基于歷史狀況,而探知數據智能風控賦能體系的數據是動態的、實時的。其次,傳統金融機構只有幾十個數據標簽。過去圍繞企業融資和個人融資,金融機構認可的風控手段主要是土地、房產、廠房以及擔保等,而金融科技會利用幾千上萬個特征標簽,并且隨著業務的進展,機器可以自我進化。

為實體經濟賦能,是金融科技的社會價值,也是金融科技的商業模式。而在中國這個中小微企業融資極度短缺的全球最大市場,也催生了蓬勃發展的中國金融科技行業。成立僅僅三年的探知數據,目前正在向著國內智能金融領域的獨角獸企業大步進發,截止目前服務機構已超過2000家,廈門銀行、金城銀行、中原銀行、京東數科、蘇寧、百度、國美等大型機構普遍對公司產品及服務表示贊許,取得了廣泛的經濟效益和社會效益。

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