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360 金融的 AI 实践之旅

  • 2020-02-12
  • 本文字数:898 字

    阅读完需:约 3 分钟

360金融的AI实践之旅

AICon 北京 2019 大会上,苏绥讲师做了《360 金融的 AI 实践之旅》主题演讲,主要内容如下。


演讲简介


本次讲座将介绍 360 金融在大数据风控上的实践及演进过程。在互金用户全生命周期的很多重要环节我们都做了针对性的优化,包括风控前置、基于 DSP 的精准获客、基于复杂关系网络的反欺诈等。在演进的过程中,我们以统计方法中的生存分析理论为基础,结合 Boosting 算法思想,提出梯度提升生存树模型(GBST)。相比于传统模型,GBST 可以在客户生存时间分布未知的情况下,利用客户的基本特征,输出每个客户的长期生存曲线,计算出客户在每个时间段的违约概率,帮助决策者进行更加长期的风险决策。


一、大数据风控系统全流程介绍


二、大数据驱动的精准获客


a)用户触达方式选择


b)精准营销评分技术剖析


c)DSP 技术在金融获客上的应用


d)语音机器人在获客上的应用


三、AI 在反欺诈上的应用


a)多维度身份核验


b)复杂网络技术在反欺诈领域的应用


四、AI 技术在贷后的应用


a)智能分案策略介绍


b)催收机器人原理及核心技术介绍


五、基于 GBST 的客户生存分析


a)GBST 算法原理介绍


b)GBST 在客户生存分析上的应用介绍


听众受益点


1、常见反欺诈模式及防范技术思路


2、AI 在金融领域的应用点


3、复杂网络技术在反欺诈领域的应用


前沿亮点


1、大规模复杂关系网络的底层技术选型,各个方案的对比,包括但不限于功能点、性能差异、适合的应用点


2、GBST 自研算法的原理剖析,以及在客户生存分析上的应用


听懂我的演讲,需要具备这些知识储备:


1、熟悉评分卡等金融风控建模相关技术


2、熟悉大数据及 AI 相关基础概念,比如 ASR、TTS、NLU 等


讲师介绍


苏绥,360 金融大数据总监。


苏绥,现任 360 金融大数据总监,负责大数据风控系统及语音机器人等 AI 技术在金融全场景的应用落地。曾就职于阿里、百度,从事 Query 理解、搜索相关性、对话系统等方向的技术研发工作,在搜索、广告、对话机器人领域有多年的实战经验。2017 年初加入 360 金融,从 0 到 1 搭建 360 金融的大数据风控系统,日均放款过亿。从零组建语音外呼机器人团队,产品已经在营销获客、贷后催收等领域有广泛应用。












完整演讲 PPT 下载链接


https://aicon.infoq.cn/2019/beijing/schedule


2020-02-12 19:52692

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