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【限时免费公开课】《贸金百家》第二十二期课堂 | 智能风控——AI时代金融风控的挑战与机遇

时间: 2017-11-21 22:17:06 来源:   网友评论 0
  • 高风险、高收益是金融行业永恒的标签。也因如此,金融行业非常重视风控。据多位资深金融人士表示,从事风控后,他们总是处于战战兢兢的忧虑中。他们上一次大规模的忧虑发生在十几年前。世纪之交的美国缺乏对于风控意义的认

高风险、高收益是金融行业永恒的标签。也因如此,金融行业非常重视风控。据多位资深金融人士表示,从事风控后,他们总是处于战战兢兢的忧虑中。他们上一次大规模的忧虑发生在十几年前。世纪之交的美国缺乏对于风控意义的认知,明明借着互联网的东风却在半途摔了个七零八落。

 

新科技的出现必然会对原行业产生一定影响。技术无所谓利弊,问题在于人的使用。在风控得到足够重视,AI成为最热门科技的现在,诸多从业人士不由得开始思考AI的应用价值,如何将AI与风控相结合并发挥出其积极作用?

 

本期《贸金百家》微课堂邀请到拍拍信数据服务公司资深分析经理来分享他的从业经验,深度讲解如何构建基于AI的金融风控系统。


嘉宾简介:

 

刘宾,拍拍信数据服务公司 资深分析经理 ; 7年以上从事数据分析工作,曾工作于GE Capital, Opera Solutions。


下面是本期微课堂的提纲:


一.智能风控


1.当前风控面临的挑战:

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1)进件量大,人工审核成本高

2)信用风险高

3)欺诈风险高

4)强数据覆盖低


2.风控流程: 提升风控效能和用户体验


二.风控数据


1.风控数据的延伸

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1)人行征信等强数据的人群覆盖度低

2)运营商、社交等覆盖率高的弱数据可以补充强数据,提升风控能力

3)风控的难点是数据壁垒

 

2.风控数据使用的挑战


三.风控数据特征提取与学习

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1.专家+机器的特征工程: 传统的特征提取依靠的是专家经验;在当前的数据复杂度下, 机器学习可以提供更好的解决方案

2.基于深度学习的特征工程: 时间序列示例

3.信息图谱

4.集成学习

 

第二十二期《贸金百家》微课堂,将于11月25日20:00进行独家授课,想聆听本期微课堂的朋友,请扫描下方二维码,快速进入本期课堂。


本期课堂为限时免费公开课,不要错过!


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