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還款能力預估準確率達80% 樂信風控四大利器亮相朗迪峰會

發佈時間:2018-09-13 11:09:20  |  來源:中國網科學  |  作者:啟迪  |  責任編輯:科學頻道

近日,“2018朗迪中國峰會”在上海召開。樂信CEO肖文傑在主題演講中展示了樂信風控的最新技術成果。肖文傑稱,目前樂信“鷹眼”智慧風控引擎的風控模型數據變數已超過7500個,並上線了四大最新應用,反欺詐和自動化風險分析管理能力得到大幅提升。

過去一年,金融科技行業經歷大洗牌,頭部平臺紛紛赴美、赴港上市,而不合規平臺逐步退出、轉型。樂信通過將人工智慧運用於網際網路消費金融獲客、風控、資産匹配等環節,服務了近百家金融機構、近3000萬用戶,從而在金融科技上半場贏得一席之地。

成立五年來,樂信每年約三分之一的運營支出投入在金融科技上,且逐年加大。這些投入大部分都用於建設鷹眼、蟲洞等智慧金融平臺上。

在樂信的諸多智慧金融平台中,鷹眼大數據智慧風控引擎是核心,也最受外界關注。作為一套大數據風控系統,“鷹眼”能夠通過無監督學習大數據的方法,對用戶的還款能力、還款意願、穩定性等作出評估,並自動完成即時預警、攔截以及分析部署等功能。

據肖文傑介紹,鷹眼引擎可以做到98%的訂單零人工干預,秒級反饋結果;日均處理百萬筆訂單。“今年又完成了多次迭代更新,目前風控模型數據變數已經超過7500個。”

肖文傑還重點展示了“鷹眼”引擎的地址聚類反欺詐、用戶風險畫像知識圖譜、自動化資産品質分析以及還款能力預估四項最新應用。

“地址聚類(LBS)反欺詐系統能夠將用戶IP、收貨地址等資訊通過機器學習演算法轉化、聚類,在地圖上表示,實時量化風險指標。”肖文傑説,通過這種方法,黑仲介欺詐識別準確率能夠提高200%,每天能夠避免數十單欺詐案件發生。

而“用戶風險畫像知識圖譜”則能夠根據用戶授權,將其WIFI、設備、銀行卡、身份證等資訊標簽建立一個巨大的關係網路,當新用戶命中欺詐分子的關係網時,系統就能夠實時發出告警,識別潛在的欺詐行為。

自動化資産品質分析和用戶“還款能力預估模型”,則是利用人群畫像、傳統數據模型和AI演算法,預估用戶的還款能力,從而做到精準授信、精細化運營。據肖文傑介紹,樂信這套模型誤差在千元以內的準確率已經可以達到80%。

為了支撐上述應用,樂信組建了包括“阿拉丁數據開發平臺”、“扁鵲分佈式服務診斷平臺”、“玄武大數據同步系統”、“火眼監控系統”在內的“智慧金融運營平臺”,將智慧金融理念和應用場景,從前端業務環節拓展到中後臺研發管理環節,極大提升了創新研發效率。

智慧金融應用的直接成果就是帶來了穩健及優異的風險表現。財報顯示,樂信超過180天壞賬核銷率基本保持在2%以下。2018年第二季度,樂信實現金融科技收入2.32億元,同比增長339%,創歷史新高。過去一年,樂信一共為合作夥伴推送優質資産240億元。