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| 本文作者： 于勝越 | 2019-02-27 16:37 |
2019年2月20日（周三）晚8點(diǎn)，金融科技·風(fēng)控專場(chǎng)首期【大咖Live】第35期已結(jié)束，氪信科技技術(shù)合伙人、高級(jí)風(fēng)控總監(jiān)張偉于為大家詳細(xì)解析“基于核心AI技術(shù)的銀行信貸風(fēng)控與反欺詐應(yīng)用”。目前，本期分享音頻及全文實(shí)錄已上線，雷鋒網(wǎng)旗下會(huì)員組織「AI投研邦」會(huì)員可進(jìn)入【AI投研邦】頁(yè)面免費(fèi)查看。
本文對(duì)整場(chǎng)分享進(jìn)行了要點(diǎn)總結(jié)及PPT整理，以幫助大家提前清晰地了解本場(chǎng)分享重點(diǎn)。
1、 智能風(fēng)控行業(yè)現(xiàn)狀概述；
2、 氪信科技智能風(fēng)控解決方案簡(jiǎn)介；
3、 智能金融引擎架構(gòu)與技術(shù)詳解；
4、實(shí)際應(yīng)用案例分享：
某頭部股份制銀行信用卡中心：基于高維機(jī)器學(xué)習(xí)的申請(qǐng)反欺詐項(xiàng)目
某四大國(guó)有銀行：基于非監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的資金安全與交易反欺詐項(xiàng)目
某頭部股份制銀行信用卡中心：基于NLP的催收?qǐng)鼍翱蛻魳?biāo)簽與催回率預(yù)測(cè)項(xiàng)目
以下為本場(chǎng)分享部分PPT：
為更深入的解決聽眾在金融風(fēng)控方面的困惑，「Live」在分享結(jié)束后開設(shè)問答環(huán)節(jié)，張偉對(duì)雷鋒網(wǎng)旗下會(huì)員組織「AI投研邦」會(huì)員疑問進(jìn)行了一一解答。
欲從事金融行業(yè)的學(xué)生：實(shí)踐中哪種集成模型最常用效果最好？
目前比較領(lǐng)先的效果比較好的模型比如XGBoost、LightGBM等。當(dāng)然，最新的算法也是層出不窮，需及時(shí)關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域前沿。
某金融科技公司從業(yè)者：把“關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析”提到最優(yōu)先級(jí)是目前反欺詐業(yè)內(nèi)的普遍做法嗎？
知識(shí)圖譜與關(guān)系網(wǎng)絡(luò)挖掘是目前反欺詐領(lǐng)域的熱門技術(shù)方向，也是提到比較高的優(yōu)先級(jí)。當(dāng)然，知識(shí)圖譜本身也面臨很多的技術(shù)挑戰(zhàn)，包括計(jì)算性能等。
某互聯(lián)網(wǎng)金融公司從業(yè)者：可否詳細(xì)介紹一下催收案例呢？是否使用了語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本呢？一般會(huì)給客戶打哪些標(biāo)簽?zāi)兀?br/>
語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本工作，是銀行內(nèi)部已經(jīng)采購(gòu)語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本工具完成了語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本，或者氪信通過有戰(zhàn)略合作的公司實(shí)現(xiàn)（例如科大訊飛等）。氪信主要聚焦在決策和建模層面，自己不做語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本。
另外，關(guān)于“互聯(lián)網(wǎng)金融牌照是否是稀缺資源？”、“中小銀行的風(fēng)控需求旺盛嗎？”等問題，張偉也在分享中進(jìn)行了解答，報(bào)名本場(chǎng)直播可進(jìn)行觀看。
「金融風(fēng)控主題」專場(chǎng)，雷鋒網(wǎng)旗下會(huì)員組織「AI投研邦」繼續(xù)每周邀請(qǐng)一位一線從業(yè)者帶來項(xiàng)目實(shí)踐過程中的方法和思路，為金融風(fēng)控從業(yè)者與投資人、分析師提供行業(yè)參考。
2019年2月27日（本周三）20:00，同盾科技AI研究院資深專家曾誰(shuí)飛博士將在【大咖Live】金融風(fēng)控專場(chǎng)第二期帶來“智能語(yǔ)音技術(shù)在金融風(fēng)控的應(yīng)用及展望”的分享。
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