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嘉兴在线新闻网     2017-12-12 21:46:09     手机看新闻    我要投稿     飞信报料有奖
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普惠金融的本质是让金融服务覆盖更广大的长尾人群,打破“二八定律”的普惠金融在蓬勃发展的背后是新技术作为底层基础设施和应用的支撑。在新技术的不断发展中,金融业也因此不断变革:1980年代是金融数据的信息化,大量的数据储存的媒介从纸质开始电子化,由此带来了许多金融机构的流程自动化。从 2007 年开始,随着互联网的普及,原来复杂的金融产品能够通过电子渠道到达更广泛的客户群体,随之推进了渠道的互联网化。而如今,我们正在迎来第三次浪潮——金融服务的数字化和智能化,而这反过来让金融服务实现了真正的“普惠”。

普惠金融服务智能化的过程中更多的是借助新技术的力量,来做出价值判断和风险评估。在这个过程中,机器学习的深度智能的方法,能够更好的服务那些缺乏强关联数据的长尾用户。这不是以往基于对明确的业务规则的利用、简单的统计分析技术能够完成的。而这也是目前人工智能在互金行业研究如此火热的原因,使得人工智能从“科幻”变成了科技。而人工智能的强大取决于一些先决条件:计算力、带宽和大规模数据集。因此,如果说人工智能是金融智能化的内在驱动引擎,那么数据就是“燃料”。而是什么样的数据在怎样为普惠金融燃烧产能、驱动发力呢?

以数据在普惠金融的风控中的应用来说明。一方面,技术人员需要挖掘所拥有的数据的完整度和价值含量。就像煤矿一样,大数据中的价值含量、挖掘成本比数量更为重要。因为,从物理世界获得数字化的数据,大多数用户行为数据,其实是很难被机器、甚至人去访问的。很多时候还是需要人面对面交谈、亲临现场访问,才能得到决策的依据。此外,非结构化数据,就像是有杂质的煤矿,无法直接使用,也难以提取、统计、汇总、比较。以恒昌为例,恒昌技术中心研发团队在进行大数据相关工作时,前期由于数据的准确性、完整度等方面不够完善,走了一些弯路,所以在意识到数据的重要性之后,将很大的工作量都放在数据处理这块,而这是一项繁杂、琐碎、极考验耐心的工作,需要对数据进行脱敏、提纯、结构化,使其变成可以被直接运用于商业层面的有价值的信息,并使后续的机器处理成为可能。

另一方面,以处理好的数据为基础,构建贷前审核和贷后管理等风控方面的知识图谱。主要包括从数据中辨认金融“实体”。实体包括人、行业、企业、事件等等,这些实体和它们的属性往往很有价值。只有做好实体的识别,才能把这些信息串起来。发现金融实体之间的深入关系,形成“知识图谱”。例如,恒昌在评判一个借款人的欺诈风险,仅仅依赖基本信息是不够的,还需要一些规则和数据挖掘来发现隐藏得很深的关系。而通过深度规则挖掘,才能获得比较准确的违约概率。此外,如借款人社交关系之间的数据交叉验证,都需要深入关联来自多个借款时期、多个借款人之间的数据关系。信审、贷后管理、反欺诈等每一个风控场景都会有自身的逻辑。基于此,恒昌在知识图谱技术上投入大量研发资源,目前图谱搜索系统已经上线,在风控的不同场景中得到有效应用。信审人员通过这个系统能搜索和挖掘借款人的多维度信息,评判其风险概率,这不仅提高了风控决策中深入“洞察”的准确性,也提高了工作效率。此外,基于知识图谱的组团欺诈和代办包装、失联修复等系统也都在研发中。知识图谱帮助风控人员在数据的基础上把被验证有效的逻辑清晰地表达出来,以免总是要做简单重复劳动,一旦可以把逻辑数字化,一些比较初级的价值判断和风险评估就可以由机器来做了。而这就能大大提高运营效率、节省人力成本,实现互联网金融边际效应最大化。

当前,普惠金融正由“模式驱动”向“科技驱动”转变,借由新技术的力量不断驱动普惠金融数字化、智能化。随着社会总体财富的增长以及民间资本的活跃,以多维度大数据的云平台、智能化算法系统与全业态金融服务深度结合的智能化普惠金融服务将是下一个百万级的蓝海市场。而在此背景下,恒昌也希望以技术创新驱动,向着“成为数字普惠金融典范企业”的美好愿景迈进。


来源:嘉兴在线—嘉兴日报    作者:摄影 记者 冯玉坤    编辑:李源    责任编辑:胡金波
 
 
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