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百融云创智能风控中台:让金融数字化转型不再重复造轮子

归档日期:10-15       文本归类:变量化设计      文章编辑:爱尚语录

  近年来,在个性化消费诉求的推动下,金融业务发生深刻变革,正在经历从“账户”为中心向“用户”为中心的转变过程。疫情期间,“非接触”金融服务更是推动金融机构纷纷从传统网点走向线上,市场竞争日趋白热化。加上金融监管的变化以及金融供给侧改革,多种因素叠加驱动金融业数字化转型不断提速。

  数字化转型的过程,要求金融机构不断优化产品、营销渠道、营销方式和风控流程。前端的变化需要后端系统的支撑和响应,因此传统IT架构下,金融机构开始不断地重复造轮子,不同的系统工具犹如一个个林立的烟囱互不连通,越来越不能适应新的业务挑战:

  a. 数据资源分散、浪费严重。各个业务独立建设风险管控系统,风险数据彼此独立,无法打通各个环节安全水位不一,且重复造轮子,形成大量资源浪费。

  b. 模型构建难、交付难,缺乏统一指导。金融风险日趋线上化、多维化、巨量并发、自动化等特征,传统的风控模式将很难应对复杂多变的风险,需要统一的模型运行、监控平台、服务管理接口。

  c. 研发环节繁多,业务响应慢。各个模块独立开发成本高、难集成、过程重复,无法形成合力,能力难以沉淀。

  在此背景下,百融云创智能风控中台解决方案应运而生。中台战略是帮助金融机构抽象包装整合后台的资源,将其转化为前台可重用、可共享的核心能力,打破“烟囱式”、“项目制”系统之间的集成和协作壁垒,降低前台业务的试错成本,赋予业务快速创新能力,最终提升企业的组织效能。具体来说,就是将前台稳定通用的业务能力沉淀到中台,提升前台响应力;将后台频繁变化的业务能力“提取”到中台,赋予更强的灵活性。

  智能风控中台架构基于百融云创多年的风控建模经验,围绕贷前、贷中、贷后风控运营闭环的理念设计,包含应用中台和数据中台两大平台,可以满足包括反欺诈、信用评估、风险预警、贷后管理等多场景的风险防控,也可基于全新的风险场景配置针对性的防控体系,具有极强的可扩展性。

  应用中台是百融云创智能风控中台的核心内容之一,包含有模型训练平台、决策引擎(模型部署和监控)、关系图谱、特征衍生平台四大独有的风控模块,可提供全栈、闭环、实时的风险决策服务。

  鉴于当前很多中小机构缺乏AI相关技术人才,对于数据收集和模型开发很难独立完成,百融云创自主研发了AutoML模型训练平台(自动机器学习平台),大大降低算法应用与风控经验门槛,普通业务人员也可以快速上手参与风控模型开发。

  百融AutoML技术凝聚了许多风控专家多年的建模经验,依托海量大数据和预测性分析、自然语言处理、计算机视觉等人工智能应用,具备可修改性高、可解释性强等特征。对于初级分析师,一键建模,无需代码基础,易操作,上手快;对于高级分析师,节省数据处理和模型训练时间,效率高、准确性好。

  决策引擎是整个信贷业务流程中重要的风控工具,包括贷前、贷中、贷后的风控管理,是风控模型部署落地的平台。贷前风控包括反欺诈、信用评估、授信额度及利率,对客户进行实时自动化审批;贷中风控包括客户的行为评分及风险预警,对有违约风险的客户提前进行预警和处理;贷后风控包括贷后评分及贷后策略,对已经逾期的客户进行合理有效的贷后管理。

  百融决策引擎包含数据中枢、业务产品管理、模型中心、进件管理、风险报告中心、模型优化、名单管理、审批管理、系统管理等多个功能门模块。通过调用决策引擎,会自动给出进件的决策结果(直接通过、直接拒绝、转人工),自动对有风险的客户进行预警,自动给出逾期客户的贷后策略,并将结果返回给信贷流程系统。

  通过人工智能和图计算技术,构建人与人、人与关键属性之间的关系图谱,可用于梳理隐含的关系网络,挖掘出潜在客户的消费金融需求以及识别关系中的潜在风险。关系图谱主要应用于贷前反欺诈,通过关系网络来建立逻辑推理,并通过图谱检索,利用社团分割算法识别出存在关系的人群,当这个群体中成员的平均欺诈意图高于阈值的时候,就会认定很有可能是欺诈团伙。

  除了贷前的风险控制,关系图谱也可以在贷后发挥其强大的作用。比如在贷后失联客户管理的问题上,关系图谱可以帮助我们挖掘出更多潜在的新的联系人,从而提高回款的成功率。现实中,不少借款人在借款成功后出现不还款现象,而且玩“捉迷藏”,联系不上本人。

  在实际业务中,通常我们只拥有少量基础变量,不适合直接建模。而基础变量经过适当的变换或组合后,往往能够拥有较强的信息价值,对实际建模工作起到很大的帮助作用,所以建模项目中需要对基础特征做一些衍生类的工作。百融特征衍生平台包含函数管理、变量分类、变量方案、变量查询、接口服务、系统管理等多个功能模块,适用于使用机器学习方法构建模型的所有金融场景,比如风控、营销、反欺诈、定价、投资决策等。

  数据集市的作用在于整合数据进行敏捷开发,通过数据接入、加工清洗、数据分析,最终实现数据的各种应用,包括数据服务、模型服务和报表分析等。

  BI分析的核心理念在于用AI驱动BI变革,打通数据生命周期各环节,配置预置数据集,可自助进行一站式探索性分析。百融的BI可视化展示平台提供了多种分析手段,包含智能推荐、智能问答、智能挖掘,以满足用户各种分析场景,可视化拖拉拽,友好易用,零门槛、上手快。

  Galaxy Fold在韩国的发布取得了成功 第一批单位在短短几个小时内就完成了

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