人工智能在消费金融领域的实践课件.pptx

1、人工智能在消费金融领域的实践消费金融市场简介互联网时代消费金融业务的挑战人工智能在信用评分中的应用人工智能在反欺诈中的应用人工智能在消费金融其他应用领域的探索人群人群白领、自雇人口人口2亿征信报告征信报告有消费金融服务消费金融服务信用卡、BATJ，小贷公司蓝领、初级白领蓝领、初级白领2.5亿亿无无秦苍科技秦苍科技学生农民0.3亿4亿无无学生贷农村金融消费金融市消费金融市场场消费金融市场简介互联网时代消费金融业务的挑战人工智能在信用评分中的应用人工智能在反欺诈中的应用人工智能在消费金融其他应用领域的探索挑战一：薄文件人群的信用风险识挑战一：薄文件人群的信用风险识别别7挑战二：中国特色的欺诈问挑战

2、二：中国特色的欺诈问题题全中国有数百万职业诈骗者ID欺诈虚假申请申请欺诈商户欺诈挑战三：信贷业务中的逆向选择问挑战三：信贷业务中的逆向选择问题题9好人好人坏人坏人20%50%100%好人好人坏人坏人一流体验较为繁琐无可忍受传统审核方式不能满足新的挑战，信贷技术需要不断进传统审核方式不能满足新的挑战，信贷技术需要不断进化化10传统金融机构传统金融机构适用人群适用人群 审核模式审核模式 服务时间服务时间 决策时长决策时长 放款时间放款时间 审核成本审核成本 数据量数据量 介质介质有征信记录人群 老专家+人工模型 9am-5pm7-14天3-5天人工成本高50/用户纸消费金融市场简介互联网时代消费金

3、融业务的挑战人工智能在信用评分中的应用人工智能在反欺诈中的应用人工智能在消费金融其他应用领域的探索人工智能在信用评分中的应用人工智能在信用评分中的应用-解决薄文件人群信用挑解决薄文件人群信用挑战战获取更加丰富的海量数获取更加丰富的海量数据据利用人工智能技术挖掘数据价利用人工智能技术挖掘数据价值值传统机构传统机构老专家/简单模型VS.审核模式审核模式秦苍科技秦苍科技机器学习模型50/用户数据量数据量10,000/用户7-14天决策时长决策时长2.8分钟人工成本高审核成本审核成本全自动、成本低9am-5pm服务时间服务时间24*7人工智能在信用评分中的应用人工智能在信用评分中的应用-海量数据和长尾

4、特海量数据和长尾特征征133,5003,0002,5002,0001,5001,000Amount时间模式11,0002,0003,0004,000Amount时间模式21,0002,0003,0004,000Amount时间模式3借款金额:_传统机构传统机构提升 10%AUC人工智能在信用评分中的应用人工智能在信用评分中的应用 分类问分类问题题标签定义标签定义M4+vs.FPD vs.FSTPD模型模型逻辑回归随机森林AdaBoostXgBoost模型选择模型选择Cross ValidationROC-AUC数据接入 与清洗特征提取模型选择风控表现决 策分类问题分类问题人工智能在信用评分中的

5、应用人工智能在信用评分中的应用-机器学习模型的自动训练和实时决策大幅度提高预测准确机器学习模型的自动训练和实时决策大幅度提高预测准确性性15AUC on month传统机构传统机构每3-6个月模型更新频率模型更新频率每天更新人工更新模型方式模型方式机器自动更新表现表现提升5-10%AUC人工智能在信用评分中的应用人工智能在信用评分中的应用-多模型并行多模型并行,择优进择优进化化结果结果提高体验-审核时长由分钟级别降至0.1 秒坏账率下降25%全自动，无人工成本模型1模型2模型3流 量表现消费金融市场简介互联网时代消费金融业务的挑战人工智能在信用评分中的应用人工智能在反欺诈中的应用人工智能在消费

6、金融其他应用领域的探索人工智能在反欺诈中的应用人工智能在反欺诈中的应用-基于社交抱团模型识别中国特色的欺基于社交抱团模型识别中国特色的欺诈诈18高风险申请人 低风险申请人 联系人人工智能在反欺诈中的应用人工智能在反欺诈中的应用-基基于于无监督学习的欺诈识无监督学习的欺诈识别别19聚类预防欺诈-成功率在60%以上消费金融市场简介互联网时代消费金融业务的挑战人工智能在信用评分中的应用人工智能在反欺诈中的应用人工智能在消费金融其他应用领域的探索人工智能在金融产品额度策略和风险定价中的应用人工智能在金融产品额度策略和风险定价中的应用-规避逆向选择问规避逆向选择问题题金融产品金融产品额度、利率、期数风险

7、风险接受率接受率基于贝叶斯的分析框架RATERATE优化目标：期望收益优化目标：期望收益:用户的个人特用户的个人特征征：用户表现：用户表现：金融产品属性：金融产品属性max(,)(|,)y总结回顾总结回顾-三大挑战以及人工智能的应三大挑战以及人工智能的应用用中国特色的欺诈问题社交网络抱团模型无监督学习信贷业务中的逆向选择问题基于贝叶斯分析框架的额度策略和风险定价薄文件人群的信用风险识别分类模型海量数据和长尾特征自动训练和实时决策多模型并存，择优进化人工智能广泛地应用在业务决策的各个环节，大幅提升商业价值信用评分决策信用评分决策反欺诈决策反欺诈决策营销策略营销策略定价策略定价策略额度策略额度策略

8、机器学习算法机器学习算法分类、回归分类、回归聚类聚类网络分析网络分析增强学习增强学习贝叶斯分析贝叶斯分析深度学习深度学习O c t o p u s智能信贷技术智能信贷技术数据获取数据获取特征提取特征提取建模建模决策决策初始变量：初始变量：20个个衍生变量：衍生变量：10000个个用户输入用户输入在科技突飞猛进的今天，在科技突飞猛进的今天，不断提升技术投入是应对业务挑战的唯一解决方不断提升技术投入是应对业务挑战的唯一解决方案案24教育背景教育背景985/211比例比例：50%秦苍团队秦苍团队风控风控团队团队：100+人人 技术团队技术团队：300+人人团队经验团队经验3年以上经验：年以上经验：62%5年以上经验：年以上经验：40%