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得助变量计算平台助力金融机构打造实时智能风

来源:未知 作者:admin 人气: 发布时间:2020-06-04
摘要:人工智能大时代背景下,越来越多的金融机构不断演化发展,科技赋能在金融机构的演化变更中起到了越来越重要的作用,包括提升作业效率、降低金融风险、提高服务质量等,让更多

  人工智能大时代背景下,越来越多的金融机构不断演化发展,科技赋能在金融机构的演化变更中起到了越来越重要的作用,包括提升作业效率、降低金融风险、提高服务质量等,让更多终端客户和小微企业得到便捷的金融服务,从而实现国家普惠金融的目标。

  在防范金融风险方面,面临诸多痛点及问题,如交易欺诈、网贷申请欺诈、信贷全生命周期风险管理、客户价值分析等。金融机构进入智能风控2.0时代,通过在人工智能、云技术等技术互相融合,加速向全场景进行渗透,对金融机构前中后台的工作模式进行重塑,实现由传统流程向新型以改善用户体验、挖掘客户潜在价值进行转变。智能风控2.0时代的典型特点就是动态思维、实时风控、人机交互及个性化。

  在智能风控平台中,变量的统一实时管理是 重要但是同时也 容易被人忽视的一部分,如果说数据是原料,策略是产品的话,那么变量就是当中的零部件。一个完整的风控策略依赖的关键变量可能有几百上千个,底层的变量池子就远远大于这个数了。

  通过规则/模型做实时决策时需要依托计算的变量,运用 AI 提前捕捉已知未知欺诈。变量计算在规则/模型训练占据非常重要的作用,在开发阶段如何快速开发,上线后如何快速计算并且提供良好的管理与监控功能,以及如何提升规则/模型岗与IT技术岗的协作效率,提升规则/模型迭代速度,这些都是金融风控面临的核心问题,为解决这些问题有限元科技打造了得助统一实时变量计算平台,该平台具有如下功能或者特性:

  从变量需求、开发、上线、监控进行全生命周期支持;支持跨源异构数据的联合计算,数据架构更简单,满足复杂的数据情况,支持更简单开发各种变量。

  形成变量池,高效共享变量;变量使用可追踪,变量效果可分析;打通大数据分析平台,开发后的变量批量计算后可同步到分析平台,供分析和模型训练使用,实现模型训练完毕可直接上线,无需再提生产变量开发需求。

  零编码,只需提供sql或者配置化即可完成绝大部分变量的开发,由于采用sql和配置化的开发方式,大大降低了变量开发的难度,实现非技术岗的规则/模型师可以自助完成变量开发,避免需求提交给IT时,走IT研发过程带来的时间消耗,大幅提升开发效率,从而实现规则与模型的快速迭代上线,快速提升风控能力,提升审批通过率,降低逾期率;

  打通离线与实时计算,避免离线跑批计算与生产实时计算技术不同带来的研发和时间损耗。支持内存视图,大幅简化变量开发难度并提升计算性能。

  支持多种可选计算引擎,目前包括:自研的实时计算引擎,jstorm流计算引擎,未来考虑支持flink等计算引擎,统一开发方式。执行引擎采用基于开源技术扩展后的大数据流计算技术,做到高效开发与运行,计算速度与传统多线程计算相比提升巨大,比如:人行征信5000个变量只需20ms计算完成。

  通过配置化支撑模型训练时快速便捷变量选取,及变量结果输出接口。整个平台面向业务,可以业务自助上线,无需运维参与,上线后可以进行生产空跑和灰度,操作风险低。

  智能风控2.0的愿景是进入一个智能交互、人机协作的新时代。在当下的AI时代,传统金融客户的数字化转型挑战巨大、情况复杂、变化较快,有限元科技将帮助金融机构逐渐完善金融全流程AI风控体系,通过人工智能、大数据将传统金融向数字化金融逐步过渡,有效应对内外部欺诈风险。

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