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金融科技企业如何控制用户风险?百度金融许东亮提出三大解决办法

2018-04-01 04:12    

凤凰网WEMONEY讯 11月16日,百度世界2017•智能金融分论坛上在京举办。会上,百度金融技术负责人许冬亮发表题为“科技构建共赢生态,AI 践行普惠梦想”的主题演讲。

会上,许冬亮指出,整个金融科技的过程是从最初的电子化到互联网化,再到智能化的过程。互联网化、移动化会使得金融场景从线下到线上,在智能化时代有非常大的两点变化,第一点是手机智能支付的普及,第二则是整个科技领域的变化。

“AI、大数据的发展,推动我们金融科技向3.0也就是智能金融行业发展,在3.0时代服务将更加极致,我们能享受到金融服务的客群相对之前更加广泛,金融企业的效率也会随着金融服务智能化会大幅度提升。”许冬亮说。

在这个发展过程中,百度AI FinTech提供的是金融科技支撑。据许冬亮介绍,金融科技范围很广,从金融企业经营角度,它有三大痛点,第一大痛点是获客;第二个痛点是在为越来越多的用户提供金融服务,这是传统的消费类强金融属性顶层风控所不能支持的,客群需要深度的经营和扩展其对大数据的要求;第三就是资金需求。

获得客户之后,如何控制好这些用户风险?许冬亮介绍,“大数据在其中能发挥很大的作用, 现在我们基于大数据风控处理的顶层,包括了万亿数据的搜索数据。同时我们面临的一些挑战和问题,首先我们所要处理的大数据维度很高;第二是输出数据;此外在机器学习以及深度学习当中又不像以前那些业务具备非常大的训练样本,动辄千万或者过亿的训练样本,我们是相对小的训练样本集。”

许东亮说,围绕这三点百度金融有三大解决方法,第一是通过集成学习方法,解决高维特征问题。第二是通过深度学习去进行一个高危细分数据的解决。第三则是通过超链分析构建一个数亿级别用户,以及数十亿条边的网络,在这个网络上稀疏一点的样本可以得到迭代,从而弥补样本较小的技术。(凤凰网WEMONEY 安玖/编辑)

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