造艺科技:效率和精度上大大提升

造艺科技:效率和精度上大大提升

造艺科技的机器学习中与传统神经网络相比,CNN模型在传统神经网络之前加入了 “卷积层”。“卷积层”是对输入信息的“变换”,变换的宗旨是观察输入信息的局部特征,利用对局部特征的刻画来达到降低维度、减噪、提升预测效率的目的,使得它的学习效率和精度上大大提升。

关于金融科技的定义

根据官方定义,金融科技是指技术带来的金融创新,它能创造新的模式、业务、流程与产品。这些创新既包含前端产业也包含后台技术。它是对传统金融的挑战和变革。

造艺科技借助于机器学习算法(例如CNN)的强大学习能力,结合对于用户和业务的理解,造艺科技能够从纷繁的数据中学习到具有更强预测能力的变量。接下来,可以选择合适的模型算法,结合实际情况,进行下一步的风险建模工作。

传统个人信贷风险流程管理

贷前审核、贷中监控和贷后管理等是个人信贷客户的风险管理所需的阶段。具体到贷前审核,传统的风险管理流程大致可分为以下几个部分:

一、定客群。不同的目标用户和信贷需求基本决定了金融产品形态,即产品的额度、期限、费率、准入门槛、营销渠道、资金渠道等各个要素。

二、反欺诈。一般来说,“欺诈攻击”的形式主要体现在两个方面,一类是申请资料的造假,不法分子为了获取贷款,会对申请资料进行包装,以求通过审核;一类是申请身份造假,不法分子冒用他人身份申请信贷。

三、信用评估。在传统的信用评估领域,评分卡(score card)是一个被广泛使用的技术和方法。评分卡根据用户的申请资料对用户进行打分,根据用户最终的得分决定是否给用户授信。

造艺科技将机器学习应用于风险管理

传统的方法依赖富有经验的数据分析人员,这使得此类方法的规模性和可复制性上都存在局限。随着移动互联网和大数据技术的发展,造艺科技获得了海量的新数据,这些数据具有量大、庞杂、非结构化等特征,这给数据分析人员带来了很大的挑战:如何从海量纷繁的非结构化数据中衍生和构造出复杂的非线性映射,这是造艺科技和行业都需要应对的难题。

上述挑战正是近年来机器学习技术的擅长之处。一般来说,机器学习领域算法通常对数据有较少的假设限制,从而具有灵活、高效、精确度较高的特点。

造艺科技个人信贷风险管理是通过机器学习来发挥其在金融服务中的作用。

人工智能、机器学习是当今互联网金融的热门词汇,许多平台声称使用过此类技术,但却很难分辨哪些平台真正拥有并在使用这些技术,以及这些技术在应用中替代人类传统经验的效率差异。

传统金融的可解释性经验依然有不可取代的价值,但机器辅助下的人工决策,会是金融科技的一个重要发展方向。