?? 拍拍信陈平平基于银行数字化转型分享“数据科
拍拍信陈平平基于银行数字化转型分享“数据科
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 近日,2018中国零售银行创新国际峰会在上海举行。来自业界领先的金融机构、专家学者、互联网公司等数百人,共同探讨金融科技浪潮下零售银行数字化转型之路,探索数据如何更好地服务于客户、服务于业务。

  作为信贷风控能力输出的科技公司,拍拍信 CEO陈平平女士出席本次会议,并围绕基础风控能力升级的背景,展开题为“数据科技与决策无人驾驶”的演讲。

  

拍拍信陈平平基于银行数字化转型分享“数据科

  (CEO 陈平平现场演讲)

  她表示大数据在带来无数机遇的同时,也存在挑战与风险。而银行现有风控面临规则、时效、灵活性、技术和数据几方面的挑战,因此大数据风控一体化建设对每一家金融企业都非常重要。

  演讲实录:

  陈平平:大家下午好!我的PPT跟前面几位嘉宾不太一样,因为我们放了比较多的技术性干货,例举了比较多的公式在里面。

  智慧决策的业务目标

  我们都知道,每一家机构在自己的金融发展过程当中,一定都会去持续追求更多的用户、更多的业务、更多的市场以及更好的盈利,这个过程当中也需要去平衡监管、资源等各种各样的因素。其中会涉及到企业的决策在里边,具体到一个用户的服务周期来看,我们可以看到在四个阶段里面一直要回答三个W的问题就是Who、When和What,当然不同阶段会有不同的指标去衡量这三个问题的答案,但对企业而言,我们要追求的是说尽可能的提升整个客户生命周期的价值。

  企业要把决策做的更加准确,同时保证决策的时效性,拍拍信用数据科技来辅助决策,帮助决策变的更加智慧和智能。我们把企业关注的三个主要部分——客户、成本、利润,拆分出不同的关键指标,例如说用户体验是怎么样的?企业的自动化流程是怎么样的?风险控制做的是不是足够好?产品推荐是不是真的符合客户想要的需求?同时所有的决策要完成的问题都是帮助企业能够在不同的时间和环境下,找到更好的机会以及更强的一个商业模式或者说更强的企业竞争力。

  智能决策的三大关键能力

  我用公式来说明一下智能决策的三大关键能力,就是数据,模型和算法。这一整套的公式也是想演示,一个业务问题是可以转换为一个数学问题的。我们会去看我们所观察到的现象是什么,能够拿到的数据和样本是什么,同时结合约束性条件,例如说资源的限制,比如说监管对费率的要求,业务场景限制等,找出X和Y之间的关系,把这些因素拟合起来,整体来讲通过数据、算法和计算把业务问题转换为数据问题,快速做出智慧决策。

  

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  这个公式怎么样更好的发展下去,需要有一个理想的循环。机构在服务客户的过程当中,沉淀下更多对客户的了解和数据,数据的反哺让我们的产品变的更强,产品的优化迭代更好的服务更多的客户,从而进入一个理想的持续发展的闭环循环。

  多方协作的联合反欺诈的应用

  以反欺诈作为应用场景举例,大家一般会在反欺诈的最前端放风险名单的拦截,这里最重要的两个指标是命中率和误伤率。我们曾经碰到有一家机构,在这个环节用的风险名单产品,拦截率高达70%多,那就是误伤率有很大的问题。

  同时反欺诈最关心的问题是黑产的攻击,而黑产的技术针对性强,行业延展性强,他破解了一个技术以后,会把这个成果应用到所有的领域里面去,包括信贷、理财、电商或者是其他互联网相关场景里面都会有。

  比如说游戏类的数据,一个人是喜欢玩益智类还是枪战类的游戏,他喜欢玩游戏的时间段不同,对他的风险表现都会有一个不同的展现。我们把数据关联以后,最终所做出的输出不仅仅是面向信贷或者是金融一个行业,依然可以向游戏行业本身或者是O2O不同地方都可以进行延伸和应用。我们努力实现跨行业的数据在其他业务场景里面的应用,使得我们更能够发现欺诈,最终实现跨行业的社会级评价体系,在这个体系中各个行业都是受益者,同时也是参与者和贡献者,在效果提升的同时防控成本也会大幅下降。

  应用:自助式AI-HOME

  AI-HOME是一个全自动的智能建模平台。

  首先模型计算面临最大的挑战,就是我们所用到的数据。我们用到的是非结构化、多模态、多时序、网络化的数据,这个在传统意义上来讲是不可想象的。

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