2022 年 3 月 26 日, 由华夏时报社主办的「数据智能重塑实体:2022 智能数据论坛」在线上举办。论坛集结了数据智能相关领域的专家学者, 深入探讨当前行业发展的新趋势。
2022 年 3 月 26 日, 由华夏时报社主办的「数据智能重塑实体:2022 智能数据论坛」在线上举办。论坛集结了数据智能相关领域的专家学者, 深入探讨当前行业发展的新趋势。度小满技术委员会执行主席、数据智能部总经理杨青受邀出席论坛, 并发表「AI 技术在智能金融中的应用」的主题演讲。
杨青表示, 目前智能金融面临三大核心业务:如何提升获客效率、风险识别能力以及老客经营能力。「数据+AI」则是打开这三道大门的「钥匙」, 也是大数据时代智能金融企业必备的能力。
数据包括结构化数据 (性别、年龄等) 和非结构化数据 (文本、图像、语音等)。当下, 采集、收纳、分析这些数据, 尤其是非结构化数据, 仍有诸多困难, 如数据信息多样化、依赖人工录入、用户体验差、技术门槛、成本高等。
「实现数字化, 是智慧金融发展的必由之路。」杨青说, 随着大数据时代到来, 产生了大量非结构化数据。而挖掘利用这类数据, 就需要 AI 技术, 包括自然语音处理、计算机视觉、图机器学习等。
杨青介绍, 度小满利用 AI 构建了 OCR(光学字符识别技术) 产品矩阵, 大幅提升小微企业主画像的精准度。OCR 可对工商信息、交易信息、税务信息等信息进行识别, 丰富小微企业的数据维度;同时利用图计算、自然语言处理技术对企业互联网信息进行挖掘, 从而分析小微企业的经营能力和经营状况。「通过 OCR 技术, 原来需人工审核的多媒体信息, 可交由机器高效识别, 并能实现在线自动化, 帮助我们更好地识别小微企业的风险。」他说。
度小满的另一个 AI 技术应用, 是对征信报告数据的解读。据杨青介绍, 解读征信报告数据, 从技术角度来看, 历经了从 1.0 专家经验时代到 4.0 深度学习时代的跨越, 如今来到了 5.0 利用图机器学习挖掘信息。
「到了 4.0 时代, 已大幅提升数据提取数量和解读维度, 可充分挖掘出征信报告内的非结构化信息, 但报告中大量的关联信息还未被利用。」杨青说, 图机器学习则能很好地识别、表达、利用关联信息, 比如关联同一公司、关联同一贷款机构等, 通过这种关联关系的构建, 可将之前未能识别出的违约风险传导给具有相关关系的企业或个人, 就能更好地去识别风险。
杨青还表示, 度小满以 AI 技术为本源, 将用技术更好地助力金融业进一步发展。
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