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    智慧中國 數據先行 信和大金融聚焦大數據應用

    第二屆智慧中國杯暨四川省大數據應用創新創業大賽

    由工業和信息化部指導的第二屆智慧中國杯暨四川省大數據應用創新創業大賽于2018年2月6日在成都舉行,信和大金融的專業智庫組織信和研究院,以其在大數據應用和金融科技方面的貢獻受邀擔任此次大賽的評委,參與整個大賽評選。

    信和研究院執行院長王建斌先生出席大賽

    此次大會共有來自政府和學界以及大數據產業代表企業及IT創業團隊代表、知名媒體機構共計300余人共同見證第二屆雙創大賽的啟動。

     

    信和研究院執行院長王建斌先生擔任第二屆智慧中國杯評委

    大數據是智慧城市的血脈。隨著城市信息化的建設和完善,海量數據被沉淀和積累。如何通過數據關聯、分析,提取其中的知識和智能,挖掘其中蘊含的巨大價值,在科技迭代的過程中實現城市運行與管理的智能化?

    此次“智慧中國杯”在交通、金融、教育三大核心領域取題,開放來自政府、企業特別提供的真實稀缺數據,懸賞百萬獎金,向全國征集具有高商業價值和社會效益的創新應用。

    作為本次大賽評委的信和研究院是信和大金融的專業智庫組織,一直緊跟行業發展,積極探索前沿動態,在大數據研究與應用方面持續發力,并且取得重要突破。

    對于大數據應用與發展,信和研究院相關課題組表示,目前我們大數據研究主要在知識圖譜、大數據平臺以及多模態AI反欺詐機器人項目這幾個領域。

    知識圖譜打造四大應用場景

    大數據的時代擁有數據已經不是一個很難的事情,而在數據的海洋中挑選和使用數據成為了更重要的能力,也更能產生價值。在2012年谷歌提出了知識圖譜的概念,顧名思義,就是將我們手上所有的數據通過深度學習、神經網絡等算法發現知識與知識之間的聯系、發現看似陌生的兩個個體之間的關系,雖然這個概念的提出稍晚,但是在此之前就已經成熟應用,最著名的案例是美國Palantir公司應用此項技術幫助美國政府成功抓捕本拉登。

    知識圖譜是在大數據平臺和終端用戶之間的紐帶和中間層,服務于各個終端用戶,知識圖譜將成為真正的大數據風控的基礎和橋梁。

    此外,知識圖譜的應用較為廣泛,本次構建的知識圖譜主要有四個重要的應用場景,分別為反欺詐、信審、失聯客戶尋找、投資端和資產端客戶畫像繪制。

    大數據平臺實現精準營銷和風控管理

    信和大金融作為中國金融科技領域具有強勁競爭優勢的綜合服務品牌,已經擁有百萬量級客戶資源。隨著公司規模的不斷擴大,隨之而來海量數據的管理、挖掘運營的需求愈發重要,大數據已然成為重要的生產因素,公司用科技驅動互金行業的創新,大數據的應用就是公司未來發展的核心驅動力。

    為保證信和大數據戰略落地,以及后期平臺基建總體方向的確定,大數據平臺整體規劃是必要過程,通過規劃,清楚界定企業內部與外部資源在大數據平臺建設過程中所處的地位與承擔的核心職能,明確建設周期各階段目標以及戰略的實現路徑;在技術實施方面,考慮各類內外部系統之間各種工作標準的建設思路,作為大數據基建平臺工作的基本準則。

    在應用上,大數據平臺首先就是實現精準營銷。將不同來源的用戶數據匯總,識別相同潛在用戶,對潛在的用戶進行分類,觸達潛在用戶。

    其次就是打造場景金融提升獲客能力,為信和大金融現有各產品,量身打造獲客場景,流量入口開發,引流客戶。

    此外就是面向企業和個人的大數據風控,借款和投資端全流程采集爬取風控不同類型的數據,輿情收集分析。

    通過部署大數據平臺項目提升公司數據應用能力、數據管理能力、數據處理能力、數據運算能力、數據聚合能力。

    多模態AI反欺詐機器人助力信審

    隨著互聯網科技的迅速發展以及互聯網金融的普及,金融領域的欺詐或團伙欺詐非常猖獗,防不勝防。現實中我們的客戶身份繁雜,單憑人工經驗進行測謊或者反欺詐,顯得有些乏力。業務人員與客戶之間的內外合謀,使欺詐行為更為復雜和隱蔽。為解決這個問題信和研究院結合信和大金融的實際,推出了多模態AI反欺詐機器人項目。

    基于大數據的人工智能情感計算以及心理學專家模型,作為反欺詐的核心能力,成為此方案的重點。

    通過搭建人工智能反欺詐監測系統,在授信環節,對各種信息進行全面的監測和分析。因此,需要對客戶信息進行全面搜集,其中包括對客戶進行錄像和錄音。另外,為了提高服務部門和相關風險決策部門的反欺詐能力,系統設計一套核心問題庫,用來在相關的提問環節,針對特定的問題,有針對的提醒和深度探測。

    信和研究院透露通過部署人工智能反欺詐監測系統,在授信環節,對客戶進行音視頻錄制,同時識別表情、聲紋、頭部動作等特征,結合合作方情感計算引擎、深度學習模型和心理學專家模型,實時計算出客戶的情緒以及各種心理特征。另外,系統會結合客戶環境數據和自適應問題庫,給服務人員提供一些自適應問題的建議。同時,系統會結合信和大金融風控模型,將風險狀況反饋給相關風險控制部門,來指導具體業務。

    數據來源于大眾,問題源于大眾,而答案也一直潛藏在公眾的智慧中。期待創新創業先行者和數據極客能夠群策群力,為智慧中國的發展和實現注入你的智慧。

     

    (新媒體責編:zpl)

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