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智能风控成金融科技市场热点,谁能抢占先机?

2019-04-10来源:斗蟹网

最近,有新闻报道称许多支付宝用户因其身份而被用于在消费者金融平台上“资助”。这个消息引起了关注。一些消费者金融平台在与渠道合作伙伴合作时,简化了风险控制流程,以便为用户提供便利。这不仅给用户带来风险,而且相关的风险控制漏洞可能带来潜在的坏账危机。


随着越来越多的“贷款”事件,金融公司的财务控制能力再次受到每个人的重视。这不仅与用户财产的安全性有关,而且与公司的生命线有关。


风险控制是金融的核心。科学技术的进步也正在改变传统的风险控制手段。自2012年以来,消费金融业经历了爆炸式增长,智能风险控制已被广泛提及。在银行信用卡风险控制审查模型中应用智能风险控制有先例。甚至业内人士认为,人工智能+风控的结合是人工智能在金融领域最具想象力的环节。


人工智能驱动金融科技:智能风控成主要竞技场

长期以来,金融和技术是不可分割的,金融技术的本质是解决效率和风险。随着近年来大数据、云计算、人工智能、区块链的开发和应用,金融业出现了许多创新产品和模型,使业务更加高效便捷。特别是,由人工智能驱动的金融技术在金融业中发展得尤为迅速。


据有关研究报告,在应用层面,人工智能在风控行业的应用日趋成熟。根据《金融科技公司服务银行报告》预测:2020年,金融技术规模将达到245亿元,其中智能风控制为75.9亿元,占31%。截至2018年上半年,智能风控公司共完成融资391项,合计769.22亿元。



由于移动互联网的发展,消费金融业已经爆发。在消费升级的时代,群众逐渐改变了消费金融的概念,对消费金融的需求也呈现出快速增长的态势。随着消费金融的发展,智能风险控制公司的数量急剧增加。根据数据,2012年智能风控企业增长率达到80%。2015年,新型智能风控企业数量达到148个。


2016年,互联网金融首次纳入“十三五”规划,中国互联网金融协会成立。该协会的成立标志着该行业从“野蛮成长”向“规范发展”的过度转型,互联网金融业正在逐步走向规范化。、合法化、阳光赛道。随着2016年逐步实施严格的监管政策,智能风险控制甚至金融技术的新公司数量开始下降。


监管机构鼓励金融服务行业进行风险控制创新,但随着监管机构收紧风险、合规性和安全法规,金融服务行业需要通过更有效的手段满足监管要求,人工智能、大数据随着新技术的成熟,智能风控制已达到起飞阶段。


在传统的风险控制环节,信息不对称、高成本、时效性差、效率低等问题,使得很难满足强大的个人消费带来的信贷增长。将智能技术引入风险控制将使贷款监控和贷后管理的贷前审查能够提高金融技术产品的质量和服务效率。智能风控不仅可以有效提高金融服务的效率和安全性,降低风险控制成本,还可以促进风险管理和业务人性化的差异化,在金融科技产业中发挥着重要作用。因此,近年来,传统金融机构、消费金融机构和互联网金融公司都在加紧建立智能系统或对外合作,实现智能风险控制。

智能风控企业图谱 (制图by 亿欧)

未来已来,大象起舞正当时

人工智能是信息时代的尖端科技。近几年,人工智能与传统行业的结合给这些行业带来新的发展可能性,尤其在金融行业,其智能化程度迅速提升。随着人工智能在金融行业的应用,“智能”标签在金融行业当中占据的比重将会越来越大,从智能客服到智能投顾、智能投研、智能风控等,“智能+金融”这一组合,加速金融变革。

在互联网企业中,BAT对商业的嗅觉最灵敏。从人工智能到互联网金融,均有涉及。而随着人工智能在金融业的不断应用,这些互联网巨头们都在试图通过智能科技来重新梳理与优化金融行业的原有发展逻辑,以找到金融行业更多的发展可能性。

在智能风控生态参与者中,不乏BATJ及其他互联网新贵企业的身影。百度金融2017年宣布,开放智能消费金融平台、ABS云平台,以及大数据风控平台——“般若”,为金融机构提供全面的整体解决方案;同年,阿里云发布ET金融大脑,旨在智能营销、智能风控、智能服务、智能投资、智能监管等各个方面形成了一整套完整的能力体系;京东金融与京东集团信息安全部门推出了以安全魔方为核心的京东金融智能风控体系。

自2012年以来消费金融爆发式增长,智能风控被广泛提及。据数据统计,387家投资机构参与智能风控投资,573家智能风控企业百花竞技,群雄逐鹿。除了互联网巨头,尤其互联网消费金融公司对智能风控布局非常活跃,如背靠美国网贷巨头LendingClub的点融网先后获得七次投资。

2017年是整个网贷市场巨变的一年,越来越多的P2P公司开始向金融科技公司转型,风控作为金融的核心,无疑推进智能风控产品服务,不管对传统信贷业务,还是互联网信贷业务都有重要意义。

据普华永道《2017年全球金融科技调查中国概要》显示,中国48%的金融机构目前向金融科技公司购买服务,未来3至5年,68%金融机构将增加与金融科技公司的合作。

不管是BATJ大公司、互金领域的创业公司还是具有一定规模的互金公司,越来越多的公司开始走金融科技路线。尤其频繁出台的行业监管政策,更是对互金企业的风控能力形成严峻考验。所以布局大数据风控技术体系,不管是为自身金融业务服务还是为中小微企业提供信用融资授信、为金融机构提供量化风险管理,都几乎成了金融科技公司的“标配”。而未来金融业务的开展,也将是拼智能风控的能力,所以布局智能风控体系正当时。

高屋建瓴,智能风控的挑战与趋势

无论是在2017年,LeTV的离职员工都被CCB新型智能风险控制系统的“一刀切”信用卡系统所削减,或者支付宝用户被“借出”,可以看出目前智能化仍存在一些挑战风控系统。


根据Forrester Consulting在2017年进行的一项调查,全球380位高管中有42%的高管认为欺诈是企业成功和客户满意度的主要威胁。从目前的欺诈情况来看,国内外公司面临着巨大的欺诈风险。


这种趋势仍在增长,数字金融欺诈方法也各不相同。涵盖了从传统业务到财务管理,账户挪用到经济损失的广泛领域。此外,缺乏信用数据、的风控盲点等问题也困扰着整个行业。


从上述情况可以看出,智能风险控制的主要挑战是数据、真实性和数据挖掘效率的全面性。智能风控主要依靠大数据。只有基于正确的数据才能得出结论。当数据量很大时,不能有效地识别数据的真实性和数据是否被污染。同时,智能风控的判断是基于统计的,只关注相关性,不能像人脑那样具有推理逻辑,关注因果关系。


智能风控通过对大数据的实时分析,反应速度为毫秒级,如果数据采集维度不够或逻辑错误,将会出现LeTV的离职员工“一刀切”的情况。因此,一旦人工智能技术失控,就可能带来金融服务的不平等。


在未来,智能风险控制不仅应该在信用领域发挥作用、反欺诈、异常事务检测,还要充分发挥大数据、人工智能、云计算的技术优势,并提供支持金融业欺诈风险分析和预警监测。有必要不断优化数据挖掘收集效率和人工智能算法,同时实现各金融机构、金融科技公司的数据标准化。


对于像BATJ这样拥有大量用户数据的公司,有必要根据用户的交易行为进行全面的风险判断、个人资产、身份特征肖像、恢复历史、行为偏好、关系网络和其他数据维度,建立自己的风险控制模型,从海量数据中提取用户图像以量化风险。对于传统的金融机构来说,只有单一的财务数据难以描绘出完整的用户形象,因此有必要加强利用消费者数据与金融科技公司、运营商数据、的互联网行为数据。当您没有足够的时间进行测试时,您必须拥有一套标准来验证智能风险控制系统是否完美。


风险控制能力是衡量公司能否健康发展的标准。智能风险控制测试是互联网技术储备和容量储备。因此,企业应该能够更好地整合不同的平台技术,以实现互补的经验和完善的算法模型。识别准确度、降低劳动力成本,打好稳固的金融安全战,共同构建和谐的金融生态系统。



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