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汇联金科王宇辰:AI风控的最有效方法是有监督和无监督机器学习相结合

财视media
作者 | 杨羽婷 2017-11-25 18:44
深度学习能力能够解决团伙欺诈的问题。

11月25日,由财视传媒、未来图灵联合主办的2017未来发布峰会在北京国家会议中心隆重召开,汇联金科创始人兼CEO王宇辰出席峰会,并发表了以“DT时代下的金融风控”为主题的演讲。

财视,王宇辰

据了解,汇联金科在获取客户、控制风险、确定资产投向方面为银行提供技术支持。通过监控用户是否接收到催款信息、接收催款信息的时间、用户消费的定位、消费和被催款的频次、最大借款额和最大还款额等情况,风控系统对客户情况作出评分。“而只要收集到足够多的数据,就能算出每个人的征信水平和供债能力。”王宇辰如是说道。

在过去,企业的背景、抵押物的价值、企业的财务报表、是否有银行担保是风险决策的四大参考点,但依然存在无法准确把控风险系数等弊端。相对而言,大数据金融在中小微企业放贷方面,能够把风控降到最低。

王宇辰在峰会上表示,很多做现金贷的初创公司,在早期粗放生长期,会放宽对用户信用的要求,从而导致风控作用失效,征信失去意义。在风控DT架构下,这种情况就能够顺利得到防范。

财视,王宇辰

风控能力在零售端主要在反欺诈、风控模型、行业三个方面。就防范欺诈而言,一般系统都能抵御常规性、周期性攻击,但对付团伙欺诈比较困难。深度学习能力能够解决团伙欺诈的问题。同时,考虑到黑色产业链也在不断升级,引进无监控的机器学习,不断提高系统的防范和抵御能力,将判断权释放给系统的呼声日益高涨。

王宇辰表示,基于大数据和云计算,更多公司都聚焦在风控能力上,“现在主流的做法是用所谓的‘决策引擎’,联合有监督的机器学习对反欺诈和风控进行建模,进行持续的迭代优化”

他还表示,AI风控领域中最有效的方式是将有监督的机器学习和无监督的机器学习结合起来。


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