近年來，大數(shù)據(jù)與金融的深度融合，為金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供了更多可能性。尤其是大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融風(fēng)控領(lǐng)域的應(yīng)用與創(chuàng)新，構(gòu)建出更加豐富的數(shù)據(jù)維度體系，有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)風(fēng)控的不足，從根本降低金融企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)營成本，為金融持續(xù)發(fā)展注入長足動(dòng)力。

風(fēng)控作為金融的根本，很大程度上決定了金融服務(wù)經(jīng)濟(jì)的廣度和深度，甚至直接關(guān)系到金融機(jī)構(gòu)的生死。而互聯(lián)網(wǎng)金融科技時(shí)代，大數(shù)據(jù)風(fēng)控的崛起與創(chuàng)新，正在日新月異革新式提升風(fēng)控效率。

深耕金融科技領(lǐng)域的服務(wù)商阿爾法象認(rèn)為，構(gòu)建大數(shù)據(jù)風(fēng)控體系具備四方面能力：多元數(shù)據(jù)處理與分析能力、大數(shù)據(jù)AI建模能力、反欺詐識別能力以及模型持續(xù)優(yōu)化與升級能力。

阿爾法象構(gòu)建大數(shù)據(jù)風(fēng)控體系具備四方面能力：多元數(shù)據(jù)處理與分析能力、大數(shù)據(jù)AI建模能力、反欺詐識別能力以及模型持續(xù)優(yōu)化與升級能力。

多元數(shù)據(jù)處理與分析，構(gòu)建大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)

數(shù)據(jù)源的廣度和行業(yè)垂直度直接影響著風(fēng)控系統(tǒng)的精準(zhǔn)性。一般金融科技平臺的數(shù)據(jù)來源主要是平臺自身金融數(shù)據(jù)的積累，以及行業(yè)內(nèi)大數(shù)據(jù)平臺的合作資源數(shù)據(jù)，如人行征信、同盾科技、中智誠、聚信立等國內(nèi)外30余家第三方征信機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，同時(shí)還可以整合運(yùn)營商、電商平臺、社保、公積金等多維數(shù)據(jù)。

通過對海量的多元化數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、整理、分析和挖掘，衍生更大規(guī)模的變量數(shù)據(jù)，構(gòu)建全新的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，規(guī)避單一數(shù)據(jù)導(dǎo)致的樣本偏頗，為模型的研發(fā)和大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)提供扎實(shí)基礎(chǔ)。

機(jī)器學(xué)習(xí)模型，自動(dòng)化智能風(fēng)控及授信

依托于機(jī)器學(xué)習(xí)智能技術(shù)及人工智能算法，基于行業(yè)內(nèi)海量信貸實(shí)戰(zhàn)交易數(shù)據(jù)，對集群借貸行為進(jìn)行建模分析，為金融機(jī)構(gòu)提供主動(dòng)偵測欺詐、甄別申請人履約能力、預(yù)測申請人償貸能力與意愿服務(wù)，幫助金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)高效、低本的商業(yè)運(yùn)營模式。

機(jī)器學(xué)習(xí)模型是人工智能與信貸業(yè)務(wù)的完美結(jié)合，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)自動(dòng)化審核與授信，輕松應(yīng)對業(yè)務(wù)爆發(fā)式增長。大數(shù)據(jù)AI模型經(jīng)過?量數(shù)據(jù)測試和調(diào)優(yōu)，具有成熟、穩(wěn)定的特點(diǎn)。依托機(jī)器學(xué)習(xí)模型，大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)每天至少可以容納2億資產(chǎn)。

反欺詐精準(zhǔn)識別，構(gòu)建大數(shù)據(jù)風(fēng)控防火墻

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展，也催生了黑灰色產(chǎn)業(yè)鏈，并呈現(xiàn)出隱蔽性強(qiáng)、手段多樣化等特征。據(jù)業(yè)內(nèi)人士統(tǒng)計(jì)，近年來我國網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)年產(chǎn)值近千億元，黑產(chǎn)從業(yè)者總計(jì)超過160萬人?！把蛎h”無處不在，給金融業(yè)造成直接嚴(yán)重?fù)p失。

構(gòu)建大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)，應(yīng)結(jié)合當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)的欺詐特征，基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型、大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析和多樣智能算法，通過OCR識別、四要素驗(yàn)證等方式的身份識別，以及黑名單篩選、身份真實(shí)性判斷、行為異常檢測、多頭公債檢測、團(tuán)伙欺詐識別等技術(shù)手段，信貸業(yè)務(wù)提供貸前、貸中、貸后全流程反欺詐服務(wù)。全方位大數(shù)據(jù)技術(shù)掃描去黑，筑立堅(jiān)固的反欺詐防護(hù)盾。多條規(guī)則交叉驗(yàn)證，讓欺詐無處遁形。

在反欺詐中，團(tuán)伙欺詐識別技術(shù)難度相對更大。利用知識圖譜技術(shù)分析、特征工程算法及模式識別技術(shù)，以多維大數(shù)據(jù)形成的多層網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)為基礎(chǔ)，深度挖掘聚類算法，檢測數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律并建立數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性，劃分出具有高集群內(nèi)一致性的少數(shù)集群，例如，活動(dòng)時(shí)間同步的一組聚集的IP地址、手機(jī)號碼等，檢測各種潛伏的團(tuán)伙欺詐，防范于未然。

模型及策略優(yōu)化迭代，不斷提升大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)風(fēng)控能力

網(wǎng)絡(luò)黑產(chǎn)瞬息萬變，金融科技正面臨日益嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。阿爾法象作為大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)的委托開發(fā)商，肩負(fù)金融客戶的希望與行業(yè)擔(dān)當(dāng)。對業(yè)務(wù)秉承嚴(yán)謹(jǐn)態(tài)度，對風(fēng)控懷有敬畏之心，對科研學(xué)無止境，是阿爾法象立足金融科技領(lǐng)域，迅速成長的根本。阿爾法象將運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)不斷對風(fēng)控模型及風(fēng)控策略進(jìn)行優(yōu)化，迭代升級，提高模型的精準(zhǔn)度，提升行業(yè)客戶體驗(yàn)，不斷提升大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)風(fēng)控能力。

阿爾法象是提供互聯(lián)網(wǎng)金融軟件系統(tǒng)的高新技術(shù)企業(yè)。通過運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等科技手段，持續(xù)輸出業(yè)務(wù)流程智能化管理、AI機(jī)審、大數(shù)據(jù)風(fēng)控、企業(yè)運(yùn)營管理等全生命周期的金融業(yè)務(wù)解決方案，助力新金融合規(guī)、可持續(xù)發(fā)展。