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钢材知识——恒昌平台效率算法创新性 适应垂直领域深度学习信贷模型

恒昌平台效率算法创新性 适应垂直领域深度学习信贷模型

发布时间:2019/9/6     新闻来源:上海西鼎铝业

近日,中国人民银行印发《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》(以下简称《规划》),对未来3年的金融科技工作做出了顶层设计。这是继中国人民银行成立金融科技委员会之后,官方正式以发展规划的方式对金融科技发展进行的布局。《规划》是我国金融监管机构第一次对金融科技进行系统化的归纳与论述,是金融科技发展进程中的里程碑。

《规划》强调金融科技是技术驱动的金融创新,金融业要充分发挥金融科技赋能作用,合理运用金融科技手段丰富服务渠道、完善产品供给、降低服务成本、优化融资服务,提升金融服务质量与效率,使金融科技创新成果更好地惠及百姓民生, 推动实体经济健康可持续发展。《规划》明确提出将金融科技打造成为金融高质量发展的“新引擎”,同时明确了科技创新的边界和发力方向,提出了16字原则,即“守正创新、安全可控、普惠民生、开放共赢”,尊重科技发展的开放性,引导创新资源重点发力普惠民生领域。

在业内人士看来,这表明金融科技在回归本源,实现可持续发展方面所发挥的积极作用已经得到肯定。而对于互联网金融平台来说,在拥抱监管、践行安全合规的同时,推进金融科技创新发展,更是促进行业良性健康发展的重要路径。作为创业八年的互金平台,恒昌在金融科技创新上投入了大量的精力和资源,为平台的普惠金融服务可触及夯实了基础;八年坚守,其行稳致远的底气就体现在不断的金融科技创新驱动以及日益完善的风险管理体系上。

在人工智能崛起,以及大数据、知识图谱、机器学习等金融科技的高速发展下,恒昌成功地构建了深度学习、大数据、云计算、人脸识别、声纹识别、大规模信贷知识图谱、智能客服七大人工智能技术纽带,打造了具有自身特色的风控体系,为平台和用户提供了安全防火墙。

以深度学习在恒昌风控领域的应用为例,基于深度学习的信贷模型在整个风控流程中起到核心作用。经过多年的大数据沉淀,以及海量用户历史数据积累,实现了对用户的精细化样本与特征建模。根据产品场景进行结果变量和特征的提取,通过对Tensor Flow和Spark等机器学习平台的深度改造,恒昌在平台效率和算法创新性上,都取得了较好的应用效果,能够很好地适应垂直领域的深度学习信贷模型。实现了在贷前环节对用户欺诈和信用风险进行分析评估,并不断通过贷后表现数据来完善信贷模型,形成数据和算法的闭环。

此外,恒昌在还打造了超大规模信贷知识图谱,提供了从“关系”的角度去解决问题的能力,并将其应用到防控、追踪组团欺诈、包装代办上,在贷前的审核风险控制、贷中审核、贷后失联客户修复和催收上发挥重要作用。恒昌还积极将生物特征识别应用于反欺诈,如:人脸识别、声纹识别与活体识别相结合,来判断是否是真实存在的客户、是否是同一个人。

今年6月,央行行长易纲在陆家嘴论坛演讲中指出:“未来,全球金融增长点在于金融科技,国际金融中心竞争的焦点也在金融科技。”随着5G时代物联网的到来,云计算的深入应用和大数据的跨界融合,人工智能从计算向感知与认知的高阶演进,科技将改变金融产品和服务,重构金融业务模式,全面革新金融业态。未来,恒昌将持续加强金融科技的研发投入,努力消除技术壁垒,不断加强金融科技的落地能力,打造更为硬核的风控系统,利用信息化、科技化的平台优势,实现普惠的包容性和可触达性重任,增加更多用户的金融服务获得感和幸福感。