人工智能正成为新零售金融领域广泛应用的前沿技术。零售金融业投入产出比较低,建设周期长,需要相应的配套科技能力、执行能力与风控能力。传统的零售金融模式边际服务成本较高,主要依靠线下网点数量拓展业务的重模式,当今时代,如何利用技术降低人力等边际服务成本,从重模式向轻模式转变,是新零售金融需要重点解决的问题,其中人工智能是起到关键作用的技术之一。

人工智能在新零售金融领域落地最普遍的应用是在风控。马上消费金融利用深度学习,打造了智能自动化风控决策,逐渐形成以模型为主、规则为辅的审批策略,以便做到更高的通过率和更低的逾期率,围绕该策略,创新性的研发出为消费金融领域独有的决策规则引擎。

在反欺诈与授信模型方面,围绕信贷审批,利用传统、机器学习方法训练模型,用于自动识别用户欺诈行为和给予合理的授信额度,目前已经建立了几十万的变量特征库和上百个模型,用于不同产品和审批阶段,做到较高的通过率和较低的逾期率;自主研发了Face X活体人脸识别技术,经过几十亿样本数据的训练与生产应用的不断优化,目前识别精准度高达99%,可以应对绝大部分复杂环境,对于检验是否是真人以及是否是客户本人起到了非常好的效果,有效降低了欺诈的概率,马上消费自研的人脸识别技术效果优与市面上通用产品,其中有2点关键的因素:一是在业务开展中积累了大量的照片库,而这些照片均来自消费金融这个业务领域,更利于训练出符合该领域特征的模型;二是建立了欺诈份子的照片库,对于欺诈份子的照片可以做单独的处理,进一步提升效果。

人工智能真正的能够被大家寄予厚望很重要原因就是数据和计算能力。和单纯科技公司相比,马上金融在人工智能技术研发过程是建立在自身积累的场景与数据基础上,让这些场景数据形成闭环,持续进行迭代,这是马上金融布局人工智能技术自主研发的重要优势之一。

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