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智能风控和传统风控有什么不同?

1. 准确性

通过运用技术的手段,智能风控可以更加精准地把风险在第一时间识别出来。

2. 时效性

智能风控通过模型、算法,利用高速计算机和云计算,所以决策时效非常快,它是可以做到秒级地审批。

3. 量化性

4. 可回塑性

在智能金融科技新时代下,智能风控有哪些方法?

智能风控运用了很多人工智能的技术手段。

1. 生物特征识别

尤其在反欺诈方面,不管是通过指纹识别,还是通过人脸识别,包括现在大家投入比较多的声纹识别、虹膜识别、静脉识别等一系列的生物特征识别是一方面的人工智能手段,这些已经比较广泛地应用到了风控领域。

2. 机器学习

应用一些比较先进的算法,包括回归分析、决策树、神经网络、深度学习,从大量的、复杂的、碎片化的数据中提炼出一些非常有价值的信息,帮助我们做出一些精准的决定。

3. 自然语音识别

比如机器人催收技术,实际上他是完全用机器来识别人的语音,实现人机对话。另外,计算机图像识别实际上能够处理非结构化数据。

智能风控的关键点和核心是什么?

核心主要有三点。

1. 做智能风控这件事,首先就是数据,中国有句古话叫“巧妇难为无米之炊”,如果你没有大量的高质量的原始数据,哪怕是有最好的算法,其实你也加工不出有价值的信息。

2. 算法,算法实际上能够帮助我们从非常复杂的、细密化的数据里面去提炼出最有价值的信息。

3. 最后一个非常重要的因素是应用场景,这些科技的手段和你的信息,如何来用好它们都是值得去思考的问题。不管你是做反欺诈,还是做催收决策,还是做信用评级,怎样找到一个合适的应用场景很关键。另外,非常重要的一个因素就是人工智能终究是一门技术,它需要人去对它理解,人们要深入的懂得技术能给我们带来的信息,然后再应用在场景上。要做人工智能这件事,很重要的一个因素是对风控经验的积累。

目前智能风控面临哪些难题?

1. 从广义上来说,是数据。第一个是数据的量,包括你对客户信息的积累,一定要充足。

2. 质量,中国的市场不缺数据,但是很多数据实际上没有质量的把控,市场上不止发生过一起所谓的数据造假、数据掺沙的事情。

第二个难点还是人,做智能风控这件事,其实相对来说它的门槛还是比较高的。第一,要懂技术。第二,要懂金融。尤其是缺乏一些金融背景,个人的一个判断,应该在三五年之内会有一些缓解,但还不能完全得到解决。向前金服平台,包括知道其他一些公司的平台,也已经开始在这方面投入,包括培养我们自己的一些比较高端的全方位技术人才。

向前金服为何要始终坚持智能风控?

1. 智能风控是我们整个国家的一个趋势,国家已经从整体经济上的高速发展现在已经走向了高质量的发展。高质量发展的核心就是技术创新来带动发展前景。

2. 从公司本身利益的角度,其实也很简单,智能风控这件事能够提高我们的竞争力,它能够帮助我们降低坏账,能够帮助我们提高运营效率,降低运营成本。

3. 从客户的角度,我觉得使我们的客户有更好的体验,尤其是优质客户,很多优质的客户实际上根本感觉不到我们在做风控。

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