人工智能大時(shí)代背景下，越來越多的金融機(jī)構(gòu)不斷演化發(fā)展，科技賦能在金融機(jī)構(gòu)的演化變更中起到了越來越重要的作用，包括提升作業(yè)效率、降低金融風(fēng)險(xiǎn)、提高服務(wù)質(zhì)量等，讓更多終端客戶和小微企業(yè)得到便捷的金融服務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)國(guó)家普惠金融的目標(biāo)。
在防范金融風(fēng)險(xiǎn)方面，面臨諸多痛點(diǎn)及問題，如交易欺詐、網(wǎng)貸申請(qǐng)欺詐、信貸全生命周期風(fēng)險(xiǎn)管理、客戶價(jià)值分析等。金融機(jī)構(gòu)進(jìn)入智能風(fēng)控2.0時(shí)代，通過在人工智能、云技術(shù)等技術(shù)互相融合，加速向全場(chǎng)景進(jìn)行滲透，對(duì)金融機(jī)構(gòu)前中后臺(tái)的工作模式進(jìn)行重塑，實(shí)現(xiàn)由傳統(tǒng)流程向新型以改善用戶體驗(yàn)、挖掘客戶潛在價(jià)值進(jìn)行轉(zhuǎn)變。智能風(fēng)控2.0時(shí)代的典型特點(diǎn)就是動(dòng)態(tài)思維、實(shí)時(shí)風(fēng)控、人機(jī)交互及個(gè)性化。
在智能風(fēng)控平臺(tái)中，變量的統(tǒng)一實(shí)時(shí)管理是最重要但是同時(shí)也最容易被人忽視的一部分，如果說數(shù)據(jù)是原料，策略是產(chǎn)品的話，那么變量就是當(dāng)中的零部件。一個(gè)完整的風(fēng)控策略依賴的關(guān)鍵變量可能有幾百上千個(gè)，底層的變量池子就遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于這個(gè)數(shù)了。
圖：得助分布式大數(shù)據(jù)風(fēng)控系統(tǒng)
通過規(guī)則/模型做實(shí)時(shí)決策時(shí)需要依托計(jì)算的變量，運(yùn)用 AI 提前捕捉已知未知欺詐。變量計(jì)算在規(guī)則/模型訓(xùn)練占據(jù)非常重要的作用，在開發(fā)階段如何快速開發(fā)，上線后如何快速計(jì)算并且提供良好的管理與監(jiān)控功能，以及如何提升規(guī)則/模型崗與IT技術(shù)崗的協(xié)作效率，提升規(guī)則/模型迭代速度，這些都是金融風(fēng)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(tǒng)一實(shí)時(shí)變量計(jì)算平臺(tái)，該平臺(tái)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(fā)、上線、監(jiān)控進(jìn)行全生命周期支持;支持跨源異構(gòu)數(shù)據(jù)的聯(lián)合計(jì)算，數(shù)據(jù)架構(gòu)更簡(jiǎn)單，滿足復(fù)雜的數(shù)據(jù)情況，支持更簡(jiǎn)單開發(fā)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(shù)據(jù)分析平臺(tái)，開發(fā)后的變量批量計(jì)算后可同步到分析平臺(tái)，供分析和模型訓(xùn)練使用，實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練完畢可直接上線，無需再提生產(chǎn)變量開發(fā)需求。
自助式開發(fā)
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(fā)，由于采用sql和配置化的開發(fā)方式，大大降低了變量開發(fā)的難度，實(shí)現(xiàn)非技術(shù)崗的規(guī)則/模型師可以自助完成變量開發(fā)，避免需求提交給IT時(shí)，走IT研發(fā)過程帶來的時(shí)間消耗，大幅提升開發(fā)效率，從而實(shí)現(xiàn)規(guī)則與模型的快速迭代上線，快速提升風(fēng)控能力，提升審批通過率，降低逾期率;
大規(guī)模離線計(jì)算
打通離線與實(shí)時(shí)計(jì)算，避免離線跑批計(jì)算與生產(chǎn)實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù)不同帶來的研發(fā)和時(shí)間損耗。支持內(nèi)存視圖，大幅簡(jiǎn)化變量開發(fā)難度并提升計(jì)算性能。
支持多種可選計(jì)算引擎，目前包括：自研的實(shí)時(shí)計(jì)算引擎，jstorm流計(jì)算引擎，未來考慮支持flink等計(jì)算引擎，統(tǒng)一開發(fā)方式。執(zhí)行引擎采用基于開源技術(shù)擴(kuò)展后的大數(shù)據(jù)流計(jì)算技術(shù)，做到高效開發(fā)與運(yùn)行，計(jì)算速度與傳統(tǒng)多線程計(jì)算相比提升巨大，比如：人行征信5000個(gè)變量只需20ms計(jì)算完成。
自助變量提取
通過配置化支撐模型訓(xùn)練時(shí)快速便捷變量選取，及變量結(jié)果輸出接口。整個(gè)平臺(tái)面向業(yè)務(wù)，可以業(yè)務(wù)自助上線，無需運(yùn)維參與，上線后可以進(jìn)行生產(chǎn)空跑和灰度，操作風(fēng)險(xiǎn)低。
智能風(fēng)控2.0的愿景是進(jìn)入一個(gè)智能交互、人機(jī)協(xié)作的新時(shí)代。在當(dāng)下的AI時(shí)代，傳統(tǒng)金融客戶的數(shù)字化轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)巨大、情況復(fù)雜、變化較快，有限元科技將幫助金融機(jī)構(gòu)逐漸完善金融全流程AI風(fēng)控體系，通過人工智能、大數(shù)據(jù)將傳統(tǒng)金融向數(shù)字化金融逐步過渡，有效應(yīng)對(duì)內(nèi)外部欺詐風(fēng)險(xiǎn)。
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