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阿尔法象四大核心能力打造大数据风控体系

归档日期:04-21       文本归类:      文章编辑:爱尚语录

  近年来,大数据与金融的深度融合,为金融服务实体经济提供了更多可能性。尤其是大数据技术在金融风控领域的应用与创新,构建出更加丰富的数据维度体系,有效弥补传统风控的不足,从根本降低金融企业的风险和运营成本,为金融持续发展注入长足动力。

  深耕金融科技领域的服务商阿尔法象认为,风控作为金融的根本,很大程度上决定了金融服务经济的广度和深度,甚至直接关系到金融机构的生死。而互联网金融科技时代,大数据风控的崛起与创新,正在日新月异革新式提升风控效率。

  阿尔法象是一家以人工智能、大数据、云计算为核心技术,提供包括大数据风控、反欺诈、AI机审、自动授信等信贷全生命周期管理的综合金融科技服务商。受金融机构委托,阿尔法象利用自身技术研发优势和科研创新能力,开发金融业务智能化服务系统,为其打造智能反欺诈、征信风险评估、AI智能机审及贷后舆情监控等合规化大数据风控体系。

  阿尔法象构建大数据风控体系具备四方面能力:多元数据处理与分析能力、大数据AI建模能力、反欺诈识别能力以及模型持续优化与升级能力。

  数据源的广度和行业垂直度直接影响着风控系统的精准性。阿尔法象的数据源主要来自多年来自身平台信贷数据的积累,以及行业内大数据平台的合作资源数据,如人行征信、同盾科技、中智诚、聚信立等国内外30余家第三方征信机构数据,同时整合运营商、电商平台、社保、公积金等多维数据。

  通过对海量的多元化数据进行采集、整理、分析和挖掘,衍生更大规模的变量数据,构建全新的大数据生态系统,规避单一数据导致的样本偏颇,为模型的研发和大数据风控系统提供扎实基础。

  阿尔法象联合中国科学院大学成立“阿尔法象人工智能实验室”,依托于自有核心发明专利技术和机器学习智能技术及算法,基于行业内海量信贷实战交易数据,对集群借贷行为进行建模分析,为金融机构提供主动侦测欺诈、甄别申请人履约能力、预测申请人偿贷能力与意愿服务,帮助金融机构实现高效、低本的商业运营模式。

  机器学习模型是人工智能与信贷业务的完美结合,实现大数据风控系统自动化审核与授信,轻松应对业务爆发式增长。据阿尔法象模型研发团队介绍,大数据AI模型经过⼤量数据测试和调优,具有成熟、稳定的特点。依托机器学习模型,大数据风控系统每天至少可以容纳2亿资产。

  互联网大数据的发展,也催生了黑灰色产业链,并呈现出隐蔽性强、手段多样化等特征。据业内人士统计,近年来我国网络黑产年产值近千亿元,黑产从业者总计超过160万人。“羊毛党”无处不在,给金融业造成直接严重损失。

  阿尔法象的大数据风控系统结合当前网络黑产的欺诈特征,基于机器学习模型、大数据关联分析和多样智能算法,通过OCR识别、四要素验证等方式的身份识别,以及黑名单筛选、身份真实性判断、行为异常检测、多头公债检测、团伙欺诈识别等技术手段,信贷业务提供贷前、贷中、贷后全流程反欺诈服务。全方位大数据技术扫描去黑,筑立坚固的反欺诈防护盾。阿尔法象目前拥有100万+黑名单数据,反欺诈规则100+条。多条规则交叉验证,让欺诈无处遁形。

  在反欺诈中,团伙欺诈识别技术难度相对更大。阿尔法象大数据风控系统以自有国家级专利技术《基于集群轨迹分类的集群场景智能监控方法及系统》(专利号:7.0)为指导,利用知识图谱技术分析、特征工程算法及模式识别技术,以多维大数据形成的多层网络神经为基础,深度挖掘聚类算法,检测数据中的模式和规律并建立数据间的关联性,划分出具有高集群内一致性的少数集群,例如,活动时间同步的一组聚集的IP地址、手机号码等,检测各种潜伏的团伙欺诈,防范于未然。

  网络黑产瞬息万变,金融科技正面临日益严峻的挑战。阿尔法象作为大数据风控系统的委托开发商,肩负金融客户的希望与行业担当。对业务秉承严谨态度,对风控怀有敬畏之心,对科研学无止境,是阿尔法象立足金融科技领域,迅速成长的根本。阿尔法象将运用大数据、人工智能等技术不断对风控模型及风控策略进行优化,迭代升级,提高模型的精准度,提升行业客户体验,不断提升大数据精准风控能力。

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