2017年12月21日，樂(lè)信（NASDAQ：LX）成功登陸納斯達(dá)克，為當(dāng)年中國(guó)金融科技企業(yè)赴美上市潮畫(huà)上了一個(gè)完美的句號(hào)?！苞椦邸焙汀跋x(chóng)洞”等人工智能應(yīng)用，成為這家公司的顯著特征和估值核心。近日，這家企業(yè)接受采訪稱，目前樂(lè)信還成立了專門開(kāi)展人工智能研究的AI Lab（人工智能實(shí)驗(yàn)室）。
Alan是樂(lè)信人工智能實(shí)驗(yàn)室首席研究員，中科院博士、北大博士后。這位人工智能專家主攻方向就是自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)。他介紹到，在風(fēng)控流程上，人工智能已經(jīng)有了很多成熟應(yīng)用的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，這使得樂(lè)信在批量化放大業(yè)務(wù)規(guī)模的同時(shí)，生成的資產(chǎn)也更優(yōu)質(zhì)。
人工智能究竟是如何幫助樂(lè)信高效風(fēng)控的呢？
據(jù)Alan介紹，人工智能在樂(lè)信的應(yīng)用，從2017年初就開(kāi)始了?！苞椦邸敝悄茱L(fēng)控引擎是當(dāng)時(shí)搭建的首個(gè)智能平臺(tái)?！苞椦邸笔且惶讌^(qū)別于傳統(tǒng)“人海審核戰(zhàn)術(shù)”的大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控系統(tǒng)，可以有效應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融單數(shù)多、單筆金額小、全天候等特征。
當(dāng)用戶在樂(lè)信旗下的分期樂(lè)下單后，其互聯(lián)網(wǎng)電商行為數(shù)據(jù)、人臉識(shí)別機(jī)器指紋驗(yàn)證及外部征信數(shù)據(jù)等都會(huì)自動(dòng)進(jìn)入到“鷹眼”引擎中。有了這些大數(shù)據(jù)，運(yùn)用人工智能算法和機(jī)器學(xué)習(xí)的手段，“鷹眼”引擎就能夠?qū)υ撚脩舻倪€款能力、還款意愿、穩(wěn)定性等作出評(píng)估，并自動(dòng)完成即時(shí)預(yù)警、攔截以及分析部署等功能。
一個(gè)典型的人工智能落地場(chǎng)景是在欺詐檢測(cè)上，“鷹眼”引擎采用無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法，對(duì)于自動(dòng)識(shí)別分期電商的欺詐團(tuán)伙更加精準(zhǔn)。對(duì)于電商交易而言，若是產(chǎn)生了10萬(wàn)筆交易，通常不會(huì)有10萬(wàn)個(gè)訂單地址，這些訂單總是聚集在若干地址中，傳統(tǒng)的在線風(fēng)控系統(tǒng)很難辨別哪些是正常的地址，哪些是欺詐團(tuán)伙的地址。
一般來(lái)說(shuō)，欺詐團(tuán)伙的地址總是具有一定的規(guī)律性和相似性，選址會(huì)較為聚集。對(duì)于那些不太規(guī)范、并且靠過(guò)往的系統(tǒng)規(guī)則很難判斷的地址，比如“深圳市南山區(qū)”，“廣東省深圳南山區(qū)”等地址描述雖然不一樣，實(shí)際上是同一個(gè)地址，“鷹眼”智能風(fēng)控系統(tǒng)采用自然語(yǔ)言算法進(jìn)行特征提煉，并通過(guò)無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的方式把地址聚類，可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)可疑的地址，做到更精準(zhǔn)地識(shí)別欺詐團(tuán)隊(duì)，目前的效果非常不錯(cuò)。
在離線業(yè)務(wù)量異常的捕捉上，人工智能的應(yīng)用令樂(lè)信的風(fēng)控顆粒度更加精細(xì)。樂(lè)信的業(yè)務(wù)遍布在全國(guó)很多地區(qū)，每天都在獲取新的授信用戶，并且每天都在審批大量授信額度，在以往的系統(tǒng)中，若是欺詐團(tuán)隊(duì)或黑中介通過(guò)一些假的資料獲騙取授信額度，在一個(gè)聚集了大量用戶的盤子中，很難發(fā)現(xiàn)異常。
但是在現(xiàn)在的“鷹眼”智能風(fēng)控系統(tǒng)中，能夠精確到某個(gè)特定的市、某個(gè)縣、某個(gè)行政區(qū)、甚至某個(gè)住宅片區(qū)等顆粒度很小的單位。比如某個(gè)行政區(qū)平時(shí)每天授信是10萬(wàn)筆，但是有一天突然出現(xiàn)了20萬(wàn)筆申請(qǐng)，以往在傳統(tǒng)的風(fēng)控系統(tǒng)中很難發(fā)現(xiàn)，人工更是難以檢測(cè)出異常，但如今的智能風(fēng)控系統(tǒng)會(huì)結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，發(fā)出異常警報(bào)，提交風(fēng)控人員去重點(diǎn)檢測(cè)。
“鷹眼”引擎的誕生，大大提升了風(fēng)控效率。據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前“鷹眼”引擎擁有超過(guò)5000個(gè)風(fēng)控模型數(shù)據(jù)變量，已經(jīng)做到了95%的訂單零人工干預(yù)，秒級(jí)反饋結(jié)果；日均處理60萬(wàn)筆訂單，這相當(dāng)于3000名審核員的工作量。
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