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科技动态 - 金准数据-智能数据优化工业生态

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“很多人误以为我们是一家做医美的公司,但实际上,新颜的颜不是指人的颜值,而是我们追求的一种精神面貌、行业的新气象。”上海新颜人工智能科技有限公司CEO黄向前表示,“未来金融科技可探索的赋能方式还有很多,希望新颜科技与整个行业一起共同努力,善用AI,令行业旧貌换新颜,助力中国金融科技走在世界前列。”

自2016年成立以来,新颜科技已经服务了银行、消费金融、互联网小贷等各类金融机构。除了基础的风控产品之外,新颜科技也提供全产业链的信贷全生命周期的管理,包括贷前准入、反欺诈实时处理、贷中实时监控、贷后资产跟踪、用户还款能力追踪等。

智联世界,无限可能,人工智能正全面赋能各行各业,推动社会生产力的整体跃升。在刚刚结束的2019年世界人工智能大会上,近年来发展迅速的金融科技,无疑是全场关注的焦点之一。随着金融业与人工智能的深度融合,在多变的局势中寻求创新,一个更富活力与效率的金融科技新生态正在形成。

随着人脸识别图像处理技术的提升,新颜也将触角从金融领域伸向制造业,帮助企业通过机器视觉技术甄别厂房中的大量设备,提升工作效率。

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“在第一阶段,还需要大量人工去做数据的标注、清洗、建模。到了第二阶段,通过机器学习、深度学习算法等人工智能技术,通过机器自动提升算法,优化模型。AI技术在底层就已经代替了很多人工的工作了。”他表示。

据黄向前介绍,“我们的秒级预警系统能在1秒之内判断一位客户是否存在信用恶化、借新还旧等异常状况,并将其反馈给金融机构,做进一步核实。”目前,新颜科技每天服务人次达到800万~1000万。

据黄向前介绍,新颜科技智能风控的第一阶段,是通过大数据的分布式计算技术来提升风控的效率;第二阶段则是在各个环节中通过机器视觉、自然语言处理等人工智能技术,进一步降低人工参与风控的过程。

在实际操作中,恶意贷款者有很多方法突破传统信贷的风控手段,因此在反欺诈领域,人脸识别、图像处理、语音识别的使用变得十分必要。“用机器学习的能力提升效率,我们风控迭代的速度就非常快。”黄向前说。

总体而言,人工智能技术对金融领域的赋能中,智能风控最为活跃,占据了近1/3的投融资市场规模,智能客服、智能投顾、智能催收等也在逐步扩大使用规模。

“机器视觉的大规模使用,可以帮助制造业企业节省很多人工成本。他们之前需要用很多人工去寻找设备和零件,或者是先初步人工检索,然后再做一系列操作,才能找到零配件。但是,使用机器识别的技术,先把所有的零配件进行扫描、存储,形成一系列编号,然后自动化处理。在检索的时候,对零配件一扫描就知道是什么编号、应用于什么场景。”黄向前介绍。

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目前,此类创新业务在新颜科技中已占有约20%的比重。智能风控在金融领域的使用已经较为成熟,而制造业的信息化程度相对而言不如金融业,从行业本身对新技术的接受度和适应性来说,尚需一段时间的验证。

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黄向前表示:“制造业需要大量定制和到现场的服务,厂家都有其特殊性,使用的机械设备也有差异。现在已经可以做到在底层模型这一侧,大部分都使用机器学习来训练,节省了很多时间。对于客户来说,传统的方式可能需要一两周或者一个月,使用机器学习可能短时间内就能把一个模型迭代出来。总之,在人工智能技术的不断进步中,我们和不同行业不同客户之间,通过更多的磨合尝试来不断提升行业效率。”

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传统的金融风控一般要通过线下签单、客户拜访、现场调研等一系列的人工操作,审批的流程较长。但在金融科技的赋能下,通过对用户的大量行为信息的处理,对其进行风险评估,进而完成从获客到授信、放款到催收的全流程高效处理。人工智能技术在提高放贷精准度、降低风险方面都能起到关键作用。

本站文章于2019-10-17 01:40,互联网采集,如有侵权请发邮件联系我们,我们在第一时间删除。 转载请注明:科技动态 - 金准数据-智能数据优化工业生态
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