簡(jiǎn)單來說，隨著大數(shù)據(jù)風(fēng)控能力的提升和普及，金融機(jī)構(gòu)可以搜集更多維度、更加垂直精細(xì)的大數(shù)據(jù)，從而構(gòu)建立體完整的用戶畫像?！按髷?shù)據(jù)既包括傳統(tǒng)金融征信體系的基本征信信息、司法執(zhí)行數(shù)據(jù)，也包括第三方信用數(shù)據(jù)、用戶社交數(shù)據(jù)、出行數(shù)據(jù)、通訊數(shù)據(jù)、電商平臺(tái)數(shù)據(jù)等互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。”美利金融風(fēng)險(xiǎn)管理中心風(fēng)險(xiǎn)運(yùn)營(yíng)總經(jīng)理喬木表示，通過人工智能手段，能夠?qū)⒄莆盏母鞣N維度數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、篩選、計(jì)算，從而挖掘出有效的特征。

同樣以“鷹眼”引擎為例，作為一套區(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)線上貸款單數(shù)多、單筆金額小、全天候等特征。當(dāng)用戶在樂信的分期樂商城下單后，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)用機(jī)器學(xué)習(xí)手段，“鷹眼”引擎就能夠?qū)υ撚脩舻倪€款能力、還款意愿、負(fù)債信息、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。

更重要的是，用人工智能審核用戶和訂單，不僅能夠提高效率，也能提高審核的準(zhǔn)確率。劉華年表示，原因在于，一方面，機(jī)器可以處理海量數(shù)據(jù)，不受感情影響，也不會(huì)感到疲勞，能夠降低人為造成的審核失誤；另一方面，機(jī)器能發(fā)現(xiàn)審核專家可能都無法發(fā)現(xiàn)的高危情況。舉例來說，當(dāng)一個(gè)正常用戶下單時(shí)，其瀏覽頁面時(shí)長(zhǎng)、下單間隔等會(huì)呈現(xiàn)出不規(guī)則特點(diǎn)；而如果一個(gè)用戶下單時(shí)出現(xiàn)“離群特征”（比如規(guī)律性下單），這部分用戶就屬于“高危用戶”。這種“離群特征”憑借審核員肉眼往往很難發(fā)現(xiàn)，只有通過機(jī)器學(xué)習(xí)，經(jīng)過大量的計(jì)算分析才能做到。

風(fēng)險(xiǎn)防控是未來

為確保每一位用戶的賬戶安全，保護(hù)所有客戶資金的安全，風(fēng)險(xiǎn)防控被看作未來金融業(yè)應(yīng)用人工智能的一個(gè)核心落腳點(diǎn)

在不少業(yè)內(nèi)人士看來，風(fēng)險(xiǎn)防控將是未來金融業(yè)應(yīng)用人工智能的一個(gè)核心落腳點(diǎn)。“從登錄環(huán)節(jié)開始，京東金融就開始見微知著?！鄙驎源阂再~戶登錄場(chǎng)景的風(fēng)險(xiǎn)管理為例介紹，為確保每一位用戶的賬戶安全，京東金融建立了包括設(shè)備識(shí)別、人機(jī)識(shí)別、生物識(shí)別3大技術(shù)以及異常登錄模型和賬戶等級(jí)模型在內(nèi)的全方位賬戶安全體系，用于判斷當(dāng)前登錄是否產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)、判斷當(dāng)前用戶行為偏好等。