“AI智能风控势不可挡，火眼科技引领金融智能化时代”

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随着新金融浪潮的到来，大数据、云计算、区块链、人工智能、移动互联等新一代新闻技术的快速发展和应用也相继出现，创新技术带动了金融服务的效率、整体价格的不断下降，也带来了新的 人工智能方兴未艾，渗透并影响着整个金融生态，也给金融业带来了无限的可能性。 作为国内专业的智能风控和科技服务提供者，火眼科技结合人工智能和金融风控的深度，为金融机构提供涵盖贷款前、贷款中、贷款后全流程的风险管理服务，有助于进一步提高风控效果，实现各方面的战略风险管理。 以下是人工智能技术在反欺诈和信用决策两方面的运用。 l反欺诈措施:火眼金睛掩盖风险 在泛在网络环境下，金融危机面临的以前流传下来的个人诈骗迅速发展成有组织、有规模的集体诈骗和相关风险。 以前流传下来的反欺诈只停留在识别暂时风险等简单规则方法的阶段，对二三次甚至更大范围的互联网全球风险没有好处。 火眼科学技术利用人工智能中最重要的技术深度学习，通过数据的收集、分解、深度挖掘等，建立了人工智能的反欺诈模型。 通过构建多维关系互联网，进行可视化分解和跟踪，发现骗子隐藏的痕迹，分解该数据的矛盾点和疑点，识别骗子的身份。 结合以前流传下来的经验法则，金融机构的诈骗风险防控能力得到了很大提高。 l信用中信用:火眼金睛使决定更准确 作为评分申请的一环，以前流传下来的金融统制大多基于记分卡体系模型化了银行贷款记录等强大的信用信息。 但是，在新的金融浪潮下，客户群进一步下沉，覆盖越来越多的收入层，新集团强大的信用信息往往大量流失，金融机构不得不依赖越来越多微弱的金融数据，如费用数据、运营商数据、入 基础数据的这种变化，给以前流传下来的信用记分卡带来了很大的困难，具体如下 1、网络行为、载体数据等大多是非结构化数据，数据繁杂，建模前的特征工序不容易用之前流传下来的人工方法加工。 2、由于数据的类型和范围大幅扩大，新模型往往面临被加工的几千维弱变量的特征，记分卡体系无法融合吸收这些特征。 3、线上新金融业务的风险环境频繁演化，以前流传的人工迭代模型无法适应风险的变化速度，迭代优化太慢。 人工智能中的机器学习可以比较有效地处理上述问题。 面对数据的繁杂问题，光纤技术基于深度学习的特征生成框架，成熟地应用于大型风力发电控制场景，对时序、拷贝、视频等网络行为、运营商的非结构化数据实现深层特征的加工提取。 与数据控制难度的挑战相比，防火墙技术针对不同类型的数据，采用不同的机器学习模型解决，采用多元集成模型用小型汽车熟练解决数千维的弱变量，与违约风险正确结合，使信用决策更加准确 另外，处理模型迭代慢也是机器学习最擅长的活动。 互联网公司每天都会产生大量的客户数据，因此需要不断优化搜索、推荐模型。 虽然以前流传下来的人工迭代几乎不能解决这个问题，但是通过使用机器学习模型，可以很好地进行在线的高速自迭代。 作为科技创新的下一个风口，人工智能不仅将对现阶段金融科技行业内的热点技术，也将对未来金融业进行卓越的重建。 人工智能技术可以在前端用于客户服务，可以在中间办公室用于信用支持等各种金融拆解决策，可以在后勤上用于风险防范和监督。 它的存在将大大改变金融现有的框架，使金融服务更加个性化和智能化。 作为互联网大数据智能风控的领导者，火眼希望通过不断创新产品和技术，提高服务可靠性，将人工智能技术的深度应用于网络风险控制和反欺诈行业，成为值得顾客信赖的第三方智能风控服务提供商 官方网站1hykj

来源：企业之窗