人工智能大時代背景下，越來越多的金融機構(gòu)不斷演化發(fā)展，科技賦能在金融機構(gòu)的演化變更中起到了越來越重要的作用，包括提升作業(yè)效率、降低金融風(fēng)險、提高服務(wù)質(zhì)量等，讓更多終端客戶和小微企業(yè)得到便捷的金融服務(wù)，從而實現(xiàn)國家普惠金融的目標。
在防范金融風(fēng)險方面，面臨諸多痛點及問題，如交易欺詐、網(wǎng)貸申請欺詐、信貸全生命周期風(fēng)險管理、客戶價值分析等。金融機構(gòu)進入智能風(fēng)控2.0時代，通過在人工智能、云技術(shù)等技術(shù)互相融合，加速向全場景進行滲透，對金融機構(gòu)前中后臺的工作模式進行重塑，實現(xiàn)由傳統(tǒng)流程向新型以改善用戶體驗、挖掘客戶潛在價值進行轉(zhuǎn)變。智能風(fēng)控2.0時代的典型特點就是動態(tài)思維、實時風(fēng)控、人機交互及個性化。
在智能風(fēng)控平臺中，變量的統(tǒng)一實時管理是最重要但是同時也最容易被人忽視的一部分，如果說數(shù)據(jù)是原料，策略是產(chǎn)品的話，那么變量就是當中的零部件。一個完整的風(fēng)控策略依賴的關(guān)鍵變量可能有幾百上千個，底層的變量池子就遠遠大于這個數(shù)了。
圖：得助分布式大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)
通過規(guī)則/模型做實時決策時需要依托計算的變量，運用 AI 提前捕捉已知未知欺詐。變量計算在規(guī)則/模型訓(xùn)練占據(jù)非常重要的作用，在開發(fā)階段如何快速開發(fā)，上線后如何快速計算并且提供良好的管理與監(jiān)控功能，以及如何提升規(guī)則/模型崗與IT技術(shù)崗的協(xié)作效率，提升規(guī)則/模型迭代速度，這些都是金融風(fēng)控面臨的核心問題，為解決這些問題有限元科技打造了得助統(tǒng)一實時變量計算平臺，該平臺具有如下功能或者特性：
特征工程生命周期管理
從變量需求、開發(fā)、上線、監(jiān)控進行全生命周期支持;支持跨源異構(gòu)數(shù)據(jù)的聯(lián)合計算，數(shù)據(jù)架構(gòu)更簡單，滿足復(fù)雜的數(shù)據(jù)情況，支持更簡單開發(fā)各種變量。
變量池
形成變量池，高效共享變量;變量使用可追蹤，變量效果可分析;打通大數(shù)據(jù)分析平臺，開發(fā)后的變量批量計算后可同步到分析平臺，供分析和模型訓(xùn)練使用，實現(xiàn)模型訓(xùn)練完畢可直接上線，無需再提生產(chǎn)變量開發(fā)需求。
自助式開發(fā)
零編碼，只需提供sql或者配置化即可完成絕大部分變量的開發(fā)，由于采用sql和配置化的開發(fā)方式，大大降低了變量開發(fā)的難度，實現(xiàn)非技術(shù)崗的規(guī)則/模型師可以自助完成變量開發(fā)，避免需求提交給IT時，走IT研發(fā)過程帶來的時間消耗，大幅提升開發(fā)效率，從而實現(xiàn)規(guī)則與模型的快速迭代上線，快速提升風(fēng)控能力，提升審批通過率，降低逾期率;
大規(guī)模離線計算
打通離線與實時計算，避免離線跑批計算與生產(chǎn)實時計算技術(shù)不同帶來的研發(fā)和時間損耗。支持內(nèi)存視圖，大幅簡化變量開發(fā)難度并提升計算性能。
支持多種可選計算引擎，目前包括：自研的實時計算引擎，jstorm流計算引擎，未來考慮支持flink等計算引擎，統(tǒng)一開發(fā)方式。執(zhí)行引擎采用基于開源技術(shù)擴展后的大數(shù)據(jù)流計算技術(shù)，做到高效開發(fā)與運行，計算速度與傳統(tǒng)多線程計算相比提升巨大，比如：人行征信5000個變量只需20ms計算完成。
自助變量提取
通過配置化支撐模型訓(xùn)練時快速便捷變量選取，及變量結(jié)果輸出接口。整個平臺面向業(yè)務(wù)，可以業(yè)務(wù)自助上線，無需運維參與，上線后可以進行生產(chǎn)空跑和灰度，操作風(fēng)險低。
智能風(fēng)控2.0的愿景是進入一個智能交互、人機協(xié)作的新時代。在當下的AI時代，傳統(tǒng)金融客戶的數(shù)字化轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)巨大、情況復(fù)雜、變化較快，有限元科技將幫助金融機構(gòu)逐漸完善金融全流程AI風(fēng)控體系，通過人工智能、大數(shù)據(jù)將傳統(tǒng)金融向數(shù)字化金融逐步過渡，有效應(yīng)對內(nèi)外部欺詐風(fēng)險。
（免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
