阿尔法象AI实验室建立人工智能大数据风控体系, 为金融产业保驾护航

人工智能现被认为是21世纪三大尖端技术之一,被发达国家视为人类最后的科学尖端。在我国,2017年7月国务院发布《新一代人工智能发展规划》,标志着人工智能进入国家战略时代。人工智能技术必将掀起一场巨大的商业革命,而实体经济如何搭乘 AI 快车,高新技术和实体经济如何融合发展成了社会关注的焦点。

阿尔法象人工智能实验室在这个机遇与挑战并存的大背景下顺势而生,主要注重金融领域的技术落地。阿尔法象AI实验室由天科安华(北京)科技有限公司与中国科学院大学联合组建,包含3名博士生导师、4名教授、10名博士和十几位硕士成员。

作为人工智能、大数据等高新技术研发的前沿之地,阿尔法象人工智能实验室专注于金融科技产业的赋能,规范传统金融的业务运作模式和流程,助力其产品及服务的创新,提高风控能力和获客能力,构建全新的金融生态。目前其智能风控系统研发成果已经在阿尔法象智能云SaaS服务平台得到实际运用,AI技术与金融实体产业深度融合。

当然,AI技术涉及多个细分领域和学科,这使人工智能无论与哪个产业融合都有了更多的可能性。基于金融产业数字化、数据化特点,阿尔法象人工智能实验室的AI研究方向在金融科技领域主要体现在人工智能技术与大数据相结合。通过人工智能+大数据,为金融机构建立强大的智能风控体系,为企业提供智能决策引擎。其中,大数据是基础,来自多维度的数据源形成多层网络神经;而人工智能是核心,立足于多元化的数据神经系统,将大数据所构建的数字经济生态价值最大化。

阿尔法象人工智能实验室所建立的智能风控系统的关键在于,利用机器学习和模式识别技术,打破数据信息孤岛,深度挖掘聚类算法,检测数据中的模式和规律并建立数据间的关联性,最终确定风险系数及预测反欺诈风险,由此作为金融机构目标客户提供金融服务的重要依据。

基于这一创新模式,我们会得到更加智能的风控模型和征信评估报告。用户在提交资料申请产品时,高度提取用户精准画像,用于准入风险测评和风险排除,基于用户历史欺诈、骗贷、拒贷、深度逾期和高损失风险等行为输出黑名单,并对于未来逾期的违约概率进行预测,用于信用审批和综合审批策略。另外,通过人工智能与聚类算法,我们还可以划分出具有高集群内一致性的少数集群,例如,活动时间同步的一组聚集的IP地址、手机号码等,相比之下,合法用户的行为数据通常是随机分布在特征空间中,因此检测各种潜伏的团伙欺诈,防范于未然。

阿尔法象人工智能实验室研究工作目前受到国家“973计划”、中科院“百人计划”、国家自然科学基金重点、面上及青年项目、北京市科委重点项目、中国科学院多项基金等资助。这些资助,都在不断地激励着阿尔法象AI实验室更努力的研究人工智能、大数据分析等高新技术,实现更多技术成果的应用与落地。