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平安科技以大數據技術助力風控體系

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来源: 作者: 2019-05-22 17:40:55

在剛剛閉幕的全國兩會上,個人征信同金融科技、風險管理等一樣,成為眾多金融領域代表委員提案議案中的熱門關鍵詞。全國政協委員、原銀監會主席尚福林更是在分組討論時明確呼吁,要加快社會主義信用體系建設,下降交易成本和管理本錢。通過立法,獎罰措施,加大宣揚力度,并通過互聯和大數據等手段,完善企業和個人的征信系統。

事实上, 征信一度被视为金融及相关行业展业的基石,没有完善的征信体系,审核和风控的成本必然会增加,信息搜集的维度也会受到很大限制。平安科技作为平安团体的科技智库,一直以来除向集团公司和所有下属子公司提供IT计划、开发和运营服务之外,还依托团体在金融领域场景化服务方面的资源优势,不断推进大数据、云计算等技术成果的应用和转化,充分发掘大量数据碎片中的关联性,推动数据统计模型不断完善,更加科学的反映用户的信誉状态。

据悉,平安科技早在4年前就开始着手数据集中,通过清洗、整合等,对底层数据进行深度地综合应用。目前已经完成了对所有子公司和相关合作伙伴的数据收集,并通过内部和外部的数据整合,形成了一个非常清晰明确的体系和不同的模型。平安科技大数据首席总监肖京博士表示,之所以这样做,是由于此前数据存储在各个不同孤岛上,很分散,缺少强关联的线索,致使数据缺少利用的价值,比如需要更精准地辨认欺诈时,不能关联起来的数据救无法发挥逻辑分析的作用。

同时,作为平安团体向IT专业化领域迈进,向科技金融进行实践探索的重要载体,平安科技还通过大数据分析和挖掘,在向客户提供金融服务时做好风险控制,比如在信贷业务的风险控制方面,依托后台大数据的分析,在审核贷款时能够清晰地通过贷款人过往的数据行动判断其信誉情况、还款能力等,而这些同样也是开展征信业务的信息基础。

肖京认为,把大数据用于信用风险评估一般需要满足三个条件:1是明确评分建模的方法论、过程和数据;2是准确建立模型,对不同风险状态的人群有辨别能力和排序能力;三是数据、方法和模型在不同人群和时间跨度上是稳定的。目前,就平安科技而言已进入到人工智能的深度学习阶段,完全能够熟练运用数据挖掘、机器学习、深度学习等前沿技术,对各种结构化、非结构化的数据进行精细化分类管理,深度挖掘数据价值并进行直观的可视化呈现,绘制出全方位、多维度的用户画像和产品画像,从而更好地进行风险把控。

可见,对于金融机构而言,大数据的价值主要体现在对各项风险的预警能力上,其丰富了信用风险评估的数据维度,扩展了征信数据规模和数据维度。平安科技的做法正是通过人工智能技术对大数据进行深度挖掘,并将之运用在诸如风险控制、保险定价、讹诈辨认、贷款风控、精准营销等很多金融服务场景中。

目前,平安科技大数据项目已建立起覆盖全国34个省份、包括19个国标一级分类行业的行业风险模型,生成风险指数、景气指数、行业关键指标指数等几十种指数产品,提高系统性风险的量化衡量精度30%以上。肖京表示,基于多年大数据的积累与整合,平安科技目前仍在不断完善自身场景化服务的生态体系,未来会继续为推动金融、健康等众多传统行业在互联+和DT时代的发展贡献自己的智慧与力量。

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