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得助變量計算平臺,助力金融機構打造實時智能風控

2020-6-3 12:22 來源: 科技快報網 業界資訊

人工智能大時代背景下,越來越多的金融機構不斷演化發展,科技賦能在金融機構的演化變更中起到了越來越重要的作用,包括提升作業效率、降低金融風險、提高服務質量等,讓更多終端客戶和小微企業得到便捷的金融服務,從而實現國家普惠金融的目標。

在防范金融風險方面,面臨諸多痛點及問題,如交易欺詐、網貸申請欺詐、信貸全生命周期風險管理、客戶價值分析等。金融機構進入智能風控2.0時代,通過在人工智能、云技術等技術互相融合,加速向全場景進行滲透,對金融機構前中后臺的工作模式進行重塑,實現由傳統流程向新型以改善用戶體驗、挖掘客戶潛在價值進行轉變。智能風控2.0時代的典型特點就是動態思維、實時風控、人機交互及個性化。

在智能風控平臺中,變量的統一實時管理是最重要但是同時也最容易被人忽視的一部分,如果說數據是原料,策略是產品的話,那么變量就是當中的零部件。一個完整的風控策略依賴的關鍵變量可能有幾百上千個,底層的變量池子就遠遠大于這個數了。

圖:得助分布式大數據風控系統

通過規則/模型做實時決策時需要依托計算的變量,運用 AI 提前捕捉已知未知欺詐。變量計算在規則/模型訓練占據非常重要的作用,在開發階段如何快速開發,上線后如何快速計算并且提供良好的管理與監控功能,以及如何提升規則/模型崗與IT技術崗的協作效率,提升規則/模型迭代速度,這些都是金融風控面臨的核心問題,為解決這些問題有限元科技打造了得助統一實時變量計算平臺,該平臺具有如下功能或者特性:

特征工程生命周期管理

從變量需求、開發、上線、監控進行全生命周期支持;支持跨源異構數據的聯合計算,數據架構更簡單,滿足復雜的數據情況,支持更簡單開發各種變量。

變量池

形成變量池,高效共享變量;變量使用可追蹤,變量效果可分析;打通大數據分析平臺,開發后的變量批量計算后可同步到分析平臺,供分析和模型訓練使用,實現模型訓練完畢可直接上線,無需再提生產變量開發需求。

自助式開發

零編碼,只需提供sql或者配置化即可完成絕大部分變量的開發,由于采用sql和配置化的開發方式,大大降低了變量開發的難度,實現非技術崗的規則/模型師可以自助完成變量開發,避免需求提交給IT時,走IT研發過程帶來的時間消耗,大幅提升開發效率,從而實現規則與模型的快速迭代上線,快速提升風控能力,提升審批通過率,降低逾期率;

大規模離線計算

打通離線與實時計算,避免離線跑批計算與生產實時計算技術不同帶來的研發和時間損耗。支持內存視圖,大幅簡化變量開發難度并提升計算性能。

支持多種可選計算引擎,目前包括:自研的實時計算引擎,jstorm流計算引擎,未來考慮支持flink等計算引擎,統一開發方式。執行引擎采用基于開源技術擴展后的大數據流計算技術,做到高效開發與運行,計算速度與傳統多線程計算相比提升巨大,比如:人行征信5000個變量只需20ms計算完成。

自助變量提取

通過配置化支撐模型訓練時快速便捷變量選取,及變量結果輸出接口。整個平臺面向業務,可以業務自助上線,無需運維參與,上線后可以進行生產空跑和灰度,操作風險低。

智能風控2.0的愿景是進入一個智能交互、人機協作的新時代。在當下的AI時代,傳統金融客戶的數字化轉型挑戰巨大、情況復雜、變化較快,有限元科技將幫助金融機構逐漸完善金融全流程AI風控體系,通過人工智能、大數據將傳統金融向數字化金融逐步過渡,有效應對內外部欺詐風險。

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