中原消費金融首席風險官周晨卉解析AI大模型在金融風控的應用

中原消費金融首席風險官周晨卉解析AI大模型在金融風控的應用

(原標題:中原消費金融首席風險官周晨卉解析AI大模型在金融風控的應用)

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在當今數字化浪潮中,人工智能已成爲引領行業變革的關鍵力量。特別是在金融領域,AI大模型的應用日益廣泛,金融風控作爲其重要一環更是備受矚目。然而,金融風控面臨的挑戰如同一片“黑暗森林”,充滿未知。那麼,AI大模型如何引領金融風控走出這片“黑暗森林”呢?爲此,記者專訪了中原消費金融首席風險官周晨卉,一起探討AI大模型在金融風控領域的創新應用與實踐。

據介紹,中原消費金融目前正在做一些金融風控大模型方面的儲備和嘗試。今年以來,該公司藉助騰訊雲金融風控大模型,通過MaaS模式,雙方聯合共建了多個模型;同時也一同參與了全球範圍內首個金融風控領域大模型國際標準的制定。

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經過多年的數字化轉型與數智化浪潮的洗禮,金融機構對智能風控和模型算法已經非常熟悉了。現今,大數據、人工智能、雲計算等先進技術與金融業的深度融合,正推動着金融風控領域發生翻天覆地的變化。

對此,周晨卉表示,“第一是數字化。將風險所需要的數據要素進行標準化、結構化,形成可用、易用、可擴展的信息,以供風控人員做分析和建模;第二是自動化。中原消費金融的大部分業務是通過自動化的審批來做授信敞口和定價的給予,整個流程在幾十秒內就可以完成,不會有大量的人工做干預。第三是智能化。我們一天面臨着數萬甚至數十萬客戶的貸款申請,大部分都是通過系統來實現實時流轉和智能決策的。”

機遇來臨的同時,挑戰也悄然而至。周晨卉認爲,隨着金融科技的持續進步,模型中採納的變量,特別是複合變量的數量會不斷攀升,這將引發雙重考驗。其一,模型解釋性的降低可能導致金融機構在客戶篩選過程中出現“過擬合”現象,進而使得模型的泛化能力變得不確定。其二,大數據的廣泛應用對系統的穩定性和性能提出了更爲嚴苛的要求,數據的迅猛增長將給系統的存儲和處理能力帶來前所未有的負擔。

“未來的應用場景主要集中在三個方向:用戶交互、用戶研究和海量數據處理。”在探討風控大模型對金融業的益處時,周晨卉指出,這種模型不僅顯著增強了處理巨量數據的能力,有效減小了維數災難出現的概率,並且極大地緩解了因計算量指數級增長而導致的各種問題。同時,藉助大模型的智能化決策功能,可以大幅提升管理決策的效率,並顯著降低誤判的風險。

“這兩年,中原消費金融打造了離線+實時的雙鏈路交易體系。在客戶授信以後,會定期對所有存量客戶離線做資質變化評估,同時客戶再次發起借款時也會做實時的客戶信用評價。雙鏈路交易評估的模式提升了風險管理偏好和客戶經營理念的一致性。”

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據介紹,中原消費金融自成立之初就確定了以科技創新爲驅動的發展戰略,持續提升大數據、雲計算、人工智能研發實力,全面推進數字化轉型升級。尤其是在風控方面,中原消費金融將“風控策略”與“算法模型”深度融合,構建了一個以多元化的平臺能力、技術能力、數據能力爲基礎,涵蓋“獲客+授信准入+貸中管理+貸後管理”全流程的智能風控體系。

通過中原消費金融首席風險官周晨卉的深入解析,我們不難發現,AI大模型在金融風控領域的應用不僅提升了風險識別的準確性和效率,還推助推了整個金融行業的智能化升級。未來,隨着技術的不斷進步和數據的日益豐富,AI大模型將在金融風控中發揮更加重要的作用,助力我們走出金融風控的“黑暗森林”,邁向更加安全的未來。

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