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雲從科技:最懂銀行風控的AI公司是如何煉成的

2019-09-10 16:48:01 | 來源: 北國網 | 編輯: 殷敏 | 責編: 鄭思雯
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  2013年,馬雲喊出“銀行不改變,我們就改變銀行”的口號。

  2019年,喊出這句話的馬雲退休了,但銀行改變的怎麼樣了呢?

  在一本財經第二屆銀行創新與金融科技高峰論壇上,廣發銀行零售業務首席風險官王玉海觀察表示,大部分的金融科技公司的賦能,到“授人以魚”的層面就停止了,沒有“授人以漁”。

  但其實,科技對於金融業的重塑比我們預料中快得多。

  特別是在亟需人工智慧幫助的銀行業的風控端,該領域人工智慧第一大供應商——雲從科技,為了“改變銀行”,把“授人以漁”的深入服務,做到了淋漓盡致。

  在第二屆銀行創新與金融科技高峰論壇上,最懂銀行的AI公司——雲從科技拿下了重磅獎項:2019銀行業最佳風控服務商。

  改變風控 改變銀行

  在傳統銀行的轉型中,風控從線下到線上,建立起自己風控模型是最重要的一環。

  另外隨著輕型化、智慧化、特色化逐步成為銀行網點業務發展的重點,如何打破時間和空間的限制讓傳統業務移動化、簡潔化和場景化,也成為銀行在轉型過程中的主要思考方向。

  在這其中,提升對風險的精確判斷能力是向價值銀行轉換的核心。

  特別是在利差收入佔主導地位的時候,風險的控制直接影響其盈利能力。由此,不良資產率成為衡量銀行競爭力的重要指標之一;而對風險的把控不僅包括設置客戶門檻,還包括運用各種技術手段來支撐決策。

  所以雲從針對銀行的此類需求,2017-2018年逐步探索針對屬地化產品的解決方案,方案中最核心的無疑為風險控制問題。

  雲從致力於使用自己獨有的AI工程學方法,解決風控行業缺少標準的風控建模流程,導致的不同金融機構產出的風控模型不相同的問題,保證風控模型的一致性和可復現性。

  例如,智慧風控代替傳統的風控模式,可以從多個角度構建用戶畫像,為信用卡貸款流程提供風控和授信、精準營銷獲客。

雲從科技:最懂銀行風控的AI公司是如何煉成的

  另外在所有銀行都十分頭疼的催收環節上,雲從也搭建了智慧催收系統。

雲從科技:最懂銀行風控的AI公司是如何煉成的

  特別是針對小微企業融資難的問題,雲從有專門為小微企業建立的風控體系,專門做小微企業與銀行之間的“橋梁”。

雲從科技:最懂銀行風控的AI公司是如何煉成的

  目前,小微金融的國際趨勢,是用各類數據解決信息不對稱的問題,比如使用支付數據、採購數據、供應鏈數據、薪水支付和開支數據、財務數據、稅務數據以及跨境支付等。

  但是目前,小微金融數據分散、小微企業沒有良好的財務和現金流管理。

  雲從致力於獲得全流程的小微企業現金流入流出概覽,全面的數據會帶來更好的信貸決策,進行橫向的行業分析和比較,並提供個性化的解決方案。

  小微銀行 需要橋梁

  除了一些大型銀行能憑藉優厚資源,擁有自主研發、運用新興技術的能力加強風控外。

  對於IT基礎薄弱的中小銀行而言,自建銀行智慧解決方案存在成本高、週期長、風險大等問題。

  而且中小銀行推進數字化的過程當中會發現,受到地域的限制,還有本身對人才吸引力的限制,這些中小銀行在風控、大數據等領域,很難吸引到足夠優秀的人才,去承接服務和具備能力交付。

  特別是在普惠金融上,其實銀行的服務能力遠遠不夠,沒有那麼多客戶經理、風控經理去服務民眾,去研究清楚每個小微企業的需求、還款意願和還款能力。

  所謂普惠金融的回歸本源,是要服務好符合自身定位的屬地客戶。但這背後是屬地獲客難、城商行差異化競爭不足、個別區域人群風險集中、缺乏高效的線上化產品、數據缺失等問題。

  在小微銀行進行風控程序的第一環數據處理中,雲從認為目前數據孤島和數據有偏問題依然存在。

  因為風控模型的效果受制于多種因素,在產業鏈中,細分賽道的數據處理相關服務就有三種,分別是數據生產廠商、數據加工廠商和數據貿易廠商。

雲從科技:最懂銀行風控的AI公司是如何煉成的

  而雲從提供的是端到端數據解決方案,也就是把三種服務串聯起來,也就是立志讓數據不再“孤島化”。

  雲從與數據生產廠商深度合作直接獲取底層數據標簽,通過先進的模型技術利用機器學習平臺在終端挖掘數據價值,提煉業務知識最終為金融機構輸出定制化模型報告。

  另外,雲從針對每家金融機構不同的客群對應到不同的模型報告真正實現端到端服務,在通過可視化工具使數據發揮更大的價值,保證數據的合規性。

  另外在普惠金融中的消費金融領域,雲從目前已經與主流的30多個場景方與資產方建立了合作,形成了獨特的生態體系。

  同時雲從作為人工智慧國家隊,積極響應國家普惠金融號召,于2018年年中開始大力發展針對中小微企業的貸款解決方案。

  雲從科技從17年-18年,先後與大型快遞服務商、電信運營商、稅務服務商、購物ERP廠商、地方政府等建有聯合實驗室,在實驗室內,雲從探索出各類數據模型在風險控制領域的應用,引入大數據可有效提高屬地客戶的審批效率,增加風控手段。

  其中雲從風控平臺通過實現自動特徵工程將模型結果提升10%,同時特徵挖掘的時間減少了90%,在挖掘有效特徵的同時減少了成本,真正實現了降本增效。

雲從科技:最懂銀行風控的AI公司是如何煉成的

  在消費金融領域,雲從目前與主流的30多個場景方與資產方建立了合作,形成了獨特的生態體系。

  以往銀行在準備介入某個新場景之前,往往缺乏歷史數據支撐及配套技術經驗,雲從利用其過往在該場景內數據模型的優勢,根據銀行業務需求,為銀行量身提供“白盒”模型服務。

  另外,雲從將會把業務相關的部分開放給風控專家,讓風控專家更關注業務指標的定義對模型結果的影響。

  通過使用雲從風控建模平臺,風控專家可以快速比較不同逾期定義、不同時間窗樣本採集、不同數據源和數據字段的組合下,表現最好的風控模型。通過降低模型訓練時間、提高模型效果,風控建模平臺可以降低風控專家的建模成本,加快風控模型的迭代速度。

  金融科技的下半場:AI為先

  在金融科技發展早期,有些是偽金融科技,最終在市場發展的過程當中被淘汰掉了,金融科技的下半場才剛剛開始。

  作為金融科技高峰論壇諸多專業人士評選出的2019年銀行業最佳風控服務商,作為銀行業AI領跑者,雲從科技正在打造“AI+金融”體系,繼續為金融機構的智慧化轉型提供科技驅動力。

雲從科技:最懂銀行風控的AI公司是如何煉成的

雲從科技:最懂銀行風控的AI公司是如何煉成的

  在2019世界人工智慧大會上,雲從科技創始人周曦博士說:“人工智慧要解決的問題是提供顛覆性的服務。AI本質上能夠把稀缺資源以10倍、100倍的量級擴展出去,讓每個人享受更好的頂級服務,這是AI的未來。”

  未來已來,科技以人為本,永不止步。

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