邦盛科技機器學習賦能銀行新未來

導語：

邦盛科技的機器學習系統已經在風險防範、精準營銷、個性化推薦等業務場景中起到了良好的效果。本期邦盛風控研究院來一窺機器學習如何賦能銀行新未來。後面還將陸續推出機器學習的系列專題，歡迎交流、留言。

阿爾法狗（AlphaGo）的成功，讓我們發現AI已非昔年靠窮舉法贏棋的「深藍」，而是有了自主推理學習能力。

隨著客戶需求不斷變化，銀行傳統的業務方式已無法滿足人們的需求，以機器學習為代表的人工智慧技術，與知識圖譜配合，與規則互補，大大提高了銀行的風險防範能力，提升了整體經濟效益，增強了銀行在資本市場的競爭力。

人工智慧賦能銀行新未來

隨著銀行業務由原來以單一業務為主的經營結構快速向多元化經營的方向發展，運營、管理、決策成本及潛在風險暴露水平急劇上升，邦盛科技認為，銀行需要通過人工智慧技術從風險控制到業務產品推薦決策，建立一套高標準、高效率的流程化智能管理體系。

國外已有很多銀行開始用人工智慧技術取代傳統統計建模方法。通過機器學習技術，將有助於防範欺詐，防止資金和個人信息被盜，同時降低銀行運營成本，增強業務的創新型和產品的競爭力。

作為國內最早進行反欺詐研究的邦盛科技，早在3年前就已布局AI技術，並將其應用於金融風控及營銷實踐中。

在風控反欺詐上，通過採用邦盛科技機器學習系統，一些合作企業攔截欺詐的能力提升了2個數量級，每月止損幾百萬；在業務精準營銷上，部分合作企業用戶轉化率提升了50%，在降低運營成本的同時大大提升了業務效益。

智能風控：銀行正在實現的未來

傳統的專家規則把歷史上各種各樣的欺詐交易規律找出來，總結成專家規則，放在決策引擎系統中，每一筆交易來後，看專家規則是不是命中，如果命中可能就是高風險交易。

在銀行業務場景中，分析所涉及的數據之龐大、場景之複雜，單純地通過經驗規則及根據個別案件進行分析以制定相關簡單規則局限性大，規則合理性無法衡量。

基於傳統金融與大數據技術完美結合的智能風控，為銀行提供了一種嶄新的思路。以邦盛科技合作的企業為例，通過邦盛科技機器學習系統訓練出的反欺詐機器學習模型，其風險識別效果跟原有純規則相比，準確率提升了5.5倍，覆蓋率提升了2.3倍，報警率和報警數下降到了原來的一半。

機器學習模型的效果很大程度上取決於特徵變數的制定，邦盛科技的機器學習模型集成各類演算法，判定最優概率閾值及選取最符合當前場景的特徵關係，從而訓練出優於規則系統的高準確率、高覆蓋率模型結果，提升實際場景原有規則系統的預測效果。

針對申請欺詐、交易欺詐、營銷欺詐等操作風險，邦盛科技利用機器學習模型、智能評分卡及智能規則，輔助原有業務經驗從內部控制和欺詐風險管理兩個維度進行數據梳理及效果應對提升，有效提升原有規則模型攔截及預測效果，幫助提高操作風險防範能力。

針對信用風險，邦盛科技通過機器學習模型、智能評分卡及智能規則結合，輔助業務規則，以兼具精準性與解釋性的方式對企業內部信用風險監控、預警做全方位深入分析，大幅度提高原有違約識別能力，有效甄別高風險客戶，防範多頭授信、過度授信、給「殭屍」企業授信、給「空殼企業」授信、財務欺詐等風險。

智能精準營銷：提升銀行綜合競爭力

面對日益激烈的銀行內部競爭及互聯網金融帶來的衝擊，傳統的營銷方式已跟不上時代的節奏。基於大數據的精準營銷利用大數據平台上的機器學習模型，深入洞察客戶行為、客戶需求、客戶偏好，挖掘潛在客戶，進行個性化推薦，精準定位目標客戶，可有效降低銀行運營成本，提升轉化率。

比如在一些精準營銷和分期產品的推薦中，邦盛科技的機器學習系統訓練出的精準營銷分類機器學習模型對目標客戶的識別效果跟純規則相比，用戶轉化人數提升了80%，收益提升了50%，在降低運營成本的同時大大增加了業務效益。

邦盛科技通過長期金融行業的積累，提取金融產品營銷共性，充分利用銀行業海量用戶行為及屬性信息，利用機器學習模型、智能評分卡及智能規則輔助業務規則，幫助銀行尋找目標客戶及為客戶推薦合適的產品，大幅度提升原有規則模型效果，有效減少用戶打擾和營銷成本，細化客戶需求，提升營銷轉化率，為銀行的高速發展在盈利方面做出直觀的提升。

現在已經有越來越多的金融機構看到了人工智慧建設帶來的業務價值提升。總的來說，邦盛科技基於在金融行業積累的豐富行業經驗，研發的機器學習系統及模型已經在風險管理和精準營銷、個性化推薦領域帶來了直觀的價值體現。

對銀行等金融機構來說，以邦盛科技為代表的人工智慧技術已經快速融入了這個領域，並在實際中發揮著越來越大的作用。

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