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识别群体欺诈效能提升40倍 AI金融公司氪信重塑业态

 2019-06-17 10:15  来源: 互联网   我来投稿 撤稿纠错

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金融科技并非单纯的技术概念,而是金融与科技深度融合的产物。金融科技对当前银行业的渗透和再造是全方位的,广度和深度前所未有。

金融科技将重塑银行业

2018年年报中,工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行提及金融科技的次数分别达15次、21次、7次、64次、21次。招商银行指出“唯一可能从根本上改变和颠覆银行商业模式的,是科技。”

在银行的中后台,围绕着风险控制和运营策略,金融科技同样在发挥影响力,但如果我们只把视野放在当下,而非数十年间,这些可以称为战略转折点的变化显得过于低调了。对于当下的银行业务人员来说——比如风控专家、零售业务负责人、IT技术部总经理等,他们深刻感知,面对虎视眈眈的互联网金融,要满足客户日益增长的金融服务需求,需要在成熟的风控体系、业务体系基础上,引入新的技术力量,提升服务的精准性,降低服务成本,控制金融风险,为未来赢得市场。

现阶段,AI本质上是机器通过大量的数据训练做智能决策的能力。这为区别于FICO的新一代技术公司提供了发展契机。这些技术公司的创始者们,通常是习惯以信息化方式解决问题的AI专家。在互联网企业里,他们搭建的搜索引擎日数据处理量在ZB(1ZB是十万亿亿字节)级别,相较之下金融领域只到PB级别(1PB是千万亿字节),对于数据挖掘、用户分析等早已驾轻就熟,因而希望将这种AI能力迁移到更多领域——比如有着数据化基础,并且有意愿为AI技术买单的金融机构;初创的金融科技公司面临的挑战在于,他们需要有大型的、真实的业务场景训练机器,让模型和产品能更加有效地解决金融问题。能够和领先的银行一起实践,打磨产品,获得成功案例是一家金融科技公司最重要的护城河。

一个高标准严要求的客户,往往是最好的AI模型训练导师。“最难的,是金融业务和AI技术要真正耦合。”氪信科技创始人兼CEO朱明杰说。三年多的时间内,氪信和“零售之王”招商银行、“宇宙行”工商银行,以“金融科技”大力投入著称的建设银行等,均展开了深度合作。它的第一个客户是以服务小微企业闻名的民生银行,这决定了其后的业务发展重心是与银行等大型金融场景合作。成长于AI应用浪潮和金融行业信息密度突破临界点的交汇处,氪信像是一个冲浪者,谨慎观察着银行转型升级的风向水流,以技术的娴熟对抗风险的不确定。

在金融业务场景中锤炼高效解决方案

风险控制、金融交易、零售业务、监管等,是AI金融的主要应用场景。

在信贷领域,氪信智能风控解决方案发展最早、也最为成熟。尽管目前央行的征信系统已采集9.9亿自然人,但过去从未申请过贷款或信用卡,与银行等传统金融机构无信贷关系历史,征信记录基本空白的人群却接近十亿,当他们想要办理信用卡、信贷业务时,银行需要通过非金融属性数据进行分析判断。过去的BI时代,数据系统面向人的规则建设和处理;AI时代,在线业务渐成主流,数据量激增,超出了人的经验范畴和处理能力边界,这些非结构化的、非金融的数据,恰是机器擅长处理的领域。依托机器学习、深度学习、自然语言处理、知识图谱等底层核心技术,氪信智能风控解决方案可提供预授信行内白名单、贷前准入、贷后预警、收益评分、信用卡激活促动、信用卡贷后调额、智能催收等多个场景的解决方案。

交易反欺诈是银行面临的又一大痛点。2017年,美国异常交易案件上报个数为101.2万件,中国的这个数字为10265件,两者相差100倍。银行从业者面临对于异常交易“抓不准(在交易反欺诈场景中,基于专家策略的可疑交易识别误判率常达到90%以上)”和“抓不全”两大痛点。根据中国人民银行发布的最新一次的反洗钱公告,对于异常交易的监管不力将导致银行面临从数十万到上百万不等的罚款。

AI技术可以助力银行专家解决这个问题。基于规则的可疑交易识别和以个人作为主体的风控思路,导致了误报率居高不下,而传统的风控模型计算能力有限,无法识别复杂的洗钱团伙,也无法追溯较长期历史数据,直接降低了欺诈识别效果。鉴于此,氪信提出了TAI异常交易监测解决方案,该方案已经在大型银行经过验证,使用半监督的欺诈账户识别模型体系和资金交易知识图谱,将识别群体欺诈的效能提升40倍。

伴随银行越来越“互联网化”,App已不仅是物理网点的补充,或者是一种电子销售渠道,它已经成为银行触客的门户。根据银行财报,截至2018年底,工商银行和建设银行的App下载用户数均已突破3亿,招商银行和掌上生活两大App的累计用户数达到1.48亿,“月活”代替“开卡数”成为银行衡量业绩的重要指标。问题随之而来——如何将银行App打造成为一个超级平台,并通过App来重新定义银行的服务边界?这让AI的应用回到了熟悉的互联网场景。氪信正在和一家领先的股份制商业银行合作,提供智能画像服务,其核心是将“客户”当成“用户”对待。

一般而言,体现价值的不是产品技术实现有多难,而是产品能解决多大的问题,为客户带来多少的价值。无论是甲骨文的分布式ERP系统,苹果的iTunes,还是谷歌几十亿个同步搜索结果和视频,最终都致力于解决大规模的、非常复杂的问题。在氪信三年多的实践中,这些具有厚度的解决方案为它带来了工商银行、招商银行、建设银行、民生银行等全程的AI合作伙伴,成为“AI+金融”的最佳注解。

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