阿爾法象四大核心能力，打造大數據風控體系

　　近年來，大數據與金融的深度融合，為金融服務實體經濟提供了更多可能性。尤其是大數據技術在金融風控領域的應用與創新，構建出更加豐富的數據維度體系，有效彌補傳統風控的不足，從根本降低金融企業的風險和運營成本，為金融持續發展注入長足動力。

　　深耕金融科技領域的服務商阿爾法象認為，風控作為金融的根本，很大程度上決定了金融服務經濟的廣度和深度，甚至直接關系到金融機構的生死。而互聯網金融科技時代，大數據風控的崛起與創新，正在日新月異革新式提升風控效率。

　　阿爾法象是一家以人工智能、大數據、云計算為核心技術，提供包括大數據風控、反欺詐、AI機審、自動授信等信貸全生命周期管理的綜合金融科技服務商。受金融機構委托，阿爾法象利用自身技術研發優勢和科研創新能力，開發金融業務智能化服務系統，為其打造智能反欺詐、征信風險評估、AI智能機審及貸后輿情監控等合規化大數據風控體系。

　　阿爾法象構建大數據風控體系具備四方面能力：多元數據處理與分析能力、大數據AI建模能力、反欺詐識別能力以及模型持續優化與升級能力。

　　多元數據處理與分析，構建大數據生態系統

　　數據源的廣度和行業垂直度直接影響著風控系統的精準性。阿爾法象的數據源主要來自多年來自身平臺信貸數據的積累，以及行業內大數據平臺的合作資源數據，如人行征信、同盾科技、中智誠、聚信立等國內外30余家第三方征信機構數據，同時整合運營商、電商平臺、社保、公積金等多維數據。

　　通過對海量的多元化數據進行采集、整理、分析和挖掘，衍生更大規模的變量數據，構建全新的大數據生態系統，規避單一數據導致的樣本偏頗，為模型的研發和大數據風控系統提供扎實基礎。

　　機器學習模型，自動化智能風控及授信

　　阿爾法象聯合中國科學院大學成立“阿爾法象人工智能實驗室”，依托于自有核心發明專利技術和機器學習智能技術及算法，基于行業內海量信貸實戰交易數據，對集群借貸行為進行建模分析，為金融機構提供主動偵測欺詐、甄別申請人履約能力、預測申請人償貸能力與意愿服務，幫助金融機構實現高效、低本的商業運營模式。

　　機器學習模型是人工智能與信貸業務的完美結合，實現大數據風控系統自動化審核與授信，輕松應對業務爆發式增長。據阿爾法象模型研發團隊介紹，大數據AI模型經過?量數據測試和調優，具有成熟、穩定的特點。依托機器學習模型，大數據風控系統每天至少可以容納2億資產。

　　反欺詐精準識別，構建大數據風控防火墻

　　互聯網大數據的發展，也催生了黑灰色產業鏈，并呈現出隱蔽性強、手段多樣化等特征。據業內人士統計，近年來我國網絡黑產年產值近千億元，黑產從業者總計超過160萬人。“羊毛黨”無處不在，給金融業造成直接嚴重損失。

　　阿爾法象的大數據風控系統結合當前網絡黑產的欺詐特征，基于機器學習模型、大數據關聯分析和多樣智能算法，通過OCR識別、四要素驗證等方式的身份識別，以及黑名單篩選、身份真實性判斷、行為異常檢測、多頭公債檢測、團伙欺詐識別等技術手段，信貸業務提供貸前、貸中、貸后全流程反欺詐服務。全方位大數據技術掃描去黑，筑立堅固的反欺詐防護盾。阿爾法象目前擁有100萬+黑名單數據，反欺詐規則100+條。多條規則交叉驗證，讓欺詐無處遁形。

　　在反欺詐中，團伙欺詐識別技術難度相對更大。阿爾法象大數據風控系統以自有國家級專利技術《基于集群軌跡分類的集群場景智能監控方法及系統》（專利號：201510100197.0）為指導，利用知識圖譜技術分析、特征工程算法及模式識別技術，以多維大數據形成的多層網絡神經為基礎，深度挖掘聚類算法，檢測數據中的模式和規律并建立數據間的關聯性，劃分出具有高集群內一致性的少數集群，例如，活動時間同步的一組聚集的IP地址、手機號碼等，檢測各種潛伏的團伙欺詐，防范于未然。

　　模型及策略優化迭代，不斷提升大數據精準風控能力

　　網絡黑產瞬息萬變，金融科技正面臨日益嚴峻的挑戰。阿爾法象作為大數據風控系統的委托開發商，肩負金融客戶的希望與行業擔當。對業務秉承嚴謹態度，對風控懷有敬畏之心，對科研學無止境，是阿爾法象立足金融科技領域，迅速成長的根本。阿爾法象將運用大數據、人工智能等技術不斷對風控模型及風控策略進行優化，迭代升級，提高模型的精準度，提升行業客戶體驗，不斷提升大數據精準風控能力。

　　轉自：中華網

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