金融風控的難題怎麼解？這裡有三份大咖的「答卷」

金融的核心非風險管控莫屬，尤其是在信貸領域，風控能力某種程度上也決定業務的生命力。

當前信貸行業呈現出一個明顯的趨勢，由於國民的消費結構、行為、習慣等變化，金融機構愈加重視消費金融和小微貸等業務。藉助互聯網應用，這類信貸業務獲得了豐富的落地場景，觸達到大量客群，導致信貸規模連年擴大，與此同時壞賬風險也在悄然增加：

央行數據顯示，2018年第三季度，信用卡逾期半年未償信貸總額880.98億元，環比增長16.43%，而這一總額在2015年末為380億。

這也就意味著風控需求更加迫切，而現在的金融機構還需要面對更加下沉的客群、更複雜的用戶信息，在保證安全性和合規性的同時，平衡風控的尺度和客戶的體驗，那麼風控企業們是如何利用人工智慧、大數據等關鍵技術輸出一個能夠滿足行業複雜需求的解決方案的？

為幫助讀者們增加對這一核心領域技術發展和實際應用的了解，AI投研邦【大咖Live】特地策划了一個由三期課程組成的「金融風控」專題，邀請一線風控企業的資深技術人士進行技術詳解和實際應用分享。

本次專題的第一場，我們邀請到了氪信科技技術合伙人、高級風控總監張偉，為大家介紹基於核心AI技術的銀行信貸風控與反欺詐應用，與同業者分享智能風控技術和成功實踐案例，共同探討智能風控當前熱點問題和未來發展趨勢。

通過本系列課程，你將學習到：

• 資深從業者解讀風控領域趨勢

• 頭部公司在金融風控的解決方案分析

• 人工智慧等多項技術在金融風控的研發進展

• 智能風控產品的成功商業化應用案例

首節課程內容簡介

作為本次專題的首位分享嘉賓，氪信科技技術合伙人、高級風控總監張偉將於2019年2月20日（周三）晚8點，【大咖Live】第35期金融科技·風控專場為大家詳細解析「基於核心AI技術的銀行信貸風控與反欺詐應用」。

分享主題

基於核心AI技術的銀行信貸風控與反欺詐應用

1、 智能風控行業現狀概述

2、 氪信科技智能風控解決方案簡介

3、 智能金融引擎架構與技術詳解

4、實際應用案例分享

• 某頭部股份制銀行信用卡中心：基於高維機器學習的申請反欺詐項目

• 某四大國有銀行：基於非監督學習模型的資金安全與交易反欺詐項目

• 某頭部股份制銀行信用卡中心：基於NLP的催收場景客戶標籤與催回率預測項目

適宜人群與機構：

企業：銀行等金融機構、涉足風控領域的金融科技公司、互聯網金融公司從業者與創業者

高校：金融風險管理、人工智慧相關研究背景的教授、研究員；欲從事金融行業的學生

監管：「三行一會」等金融相關監管機構的從業者

同賽道的第三方風控機構不少，行業內產品同質化問題嚴重，市場對解決方案的要求不光停留在降低決策成本、提高風控質量上。目前行業所需的智能信貸解決方案，要求第三方風控企業能夠將紛繁複雜的場景、流量、數據、風控、產品等零售金融關鍵要素予以整合，輸出標準化的介面、系統與解決方案，並無縫嵌入金融機構的業務中，並且期望在此基礎上從風控出發，追求更高層次、更為全面的智能金融服務。

而氪信科技將自然語言處理技術、知識圖譜、非結構化數據特徵提取（包括文本、語音、圖像等）等技術靈活應用於各類金融場景，在反欺詐和資金交易安全、智能客服質檢、基於催收語音文本的貸後催收預測等領域不斷創新。目前，氪信的解決方案在招商銀行、民生銀行、平安證券、招聯消費金融、中銀消費金融、掌眾等標杆客戶成功落地。

其風控產品的核心——非或然引擎實現了從知識挖掘到知識內嵌，建模過程軟體化，數據閉環三方面的突破，將原本耗時3-6個月的建模實踐縮短到2-4周。對於線上信用貸，其風控模型辨別逾期和欺詐用戶的能力優秀，最大KS達到0.48， 在半年後的外推測試集上預測性能依舊穩定。

主題：基於核心AI技術的銀行信貸風控與反欺詐應用

時間：2019年2月20日（周三）晚20：00-21：00

氪信科技技術合伙人、高級風控總監張偉

曾任職於FICO、Accenture、GE等國際知名企業風險諮詢和分析諮詢部門。畢業於上海交通大學上海高級金融學院（SAIF）金融學MBA，中國科學技術大學少年班學院數學與應用數學本科，具有金融學和數學專業複合知識背景，系統掌握金融風險管理和金融學專業理論，同時系統掌握數學統計、數據挖掘和機器學習技術，擁有近十年金融風險管理諮詢領域業務策略和量化建模工作經驗，專註於銀行和互聯網金融行業，在銀行信用風險業務策略與量化模型、信貸資產組合管理、全面風險管理諮詢、銀行業巴塞爾新資本協議方面積累了豐富的工作經驗。

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