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探智立方(北京)科技有限公司案例名称:银行、消金、支付机构DarwinML一站式AI建模平台案例简介:随行付公司为更精准预测有风险支付商户/借款用户,使用先进的自动化建模技术的DarwinML平台,实现自动化机器学习建模,最大化提升行业专家应用机器学习的能力。DarwinML为金融机构提升机器学习能力优化金融信贷支付业务,提高整体业绩利润。

2020中国金融科技创新大赛

参赛单位:探智立方(北京)科技有限公司

案例名称:银行、消金、支付机构DarwinML一站式AI建模平台

案例简介:

随行付公司为更精准预测有风险支付商户/借款用户,使用先进的自动化建模技术的DarwinML平台,实现自动化机器学习建模,最大化提升行业专家应用机器学习的能力。

DarwinML为金融机构提升机器学习能力优化金融信贷&支付业务,提高整体业绩利润。平台提供独有规则生成模组,可基于数据产生规则集,提高并完善的机器学习的可解释性。同时DarwinML独有拒绝推断模组,可在维持好坏比的前提下加大数据样本,提高客户覆盖率&收益率,降低获客成本

端到端全自动解决方案,使业务人员可更专注于数据的收集及应用,和最大化机器学习的可应用场景。

创新技术/模式应用:

零基础模型自动设计 : 无需基本模型,即可设计出符合业务场景的最优模型及组合

支持机器学习&深度学习:覆盖特征工程、机器学习、时序分析和影像识别等模型设计

目标导向模型设计流程:兼顾准确度及时效性要求,可满足不同设计阶段的不同要求

自动数据特征提取功能:可以相对最少量数据,设计出最符合业务场景的模型

自我进化学习能力:自动优化并加速设计过程

丰富灵活高级专业配置:灵活丰富的高级配置满足IT人员和数据科学家定制化的需求

无缝生产对接 : 满足生产环境的性能要求。

项目效果评估:

捕获

已应用机构反馈的商业价值 :

支付行业:精准识别风险用户,降低套利、套现、欺诈、赌博的风险;

金融信贷行业:扩大客户样本数并降低首期逾交率(减少损失50%以上)

保险行业:车险理赔欺诈预测,脱保回续;

证券行业:提高市场影响价格因子分析和资金管理能力;

[Source]

本文系未央网专栏作者发表,属作者个人观点,不代表网站观点,未经许可严禁转载,违者必究!首图来自图虫创意。

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