1.3.3　智能風控

智能風控，即智能風險控制，是指利用人工智能、大數據等相關技術進行風險控制和風險提示。傳統的風控技術，多由各機構自己的風控團隊，以人工的方式進行經驗控制。隨著互聯網技術的不斷發展，以大數據為核心的智能風控更加科學有效。隨著大數據解決方案的普及，智能風控已經可以收集更多維度的數據來進行更精細的用戶畫像，包括一些行業數據、用戶的互聯網瀏覽數據、司法執行數據、第三方信用數據、出行數據、電商平臺的交易數據、電話通信數據和社交數據。如何利用好這些維度很高的數據，需要一個智能的解決方案。因為這些數據大多是非結構化的數據，可能來自郵件、視頻、文本、語音、點擊瀏覽行為、社交網絡等多種渠道。數據的量級和清洗是一個重要的環節。在此之上人工智能可以帶給我們大量自動的規則學習，同時帶給我們更加強大的表達能力，而不僅僅是一些線性模型。當我們加入更多數據的時候，關于人的描述已經上升到更高維度的空間中，這時，我們就需要表達能力更強的模型，比如GBDT的模型，有幾千個有權重的子樹，比如深度學習網絡，多層的神經元通過加工，自動抽取最優組合。總的來說，人工智能對這些數據的處理不但更加迅速，而且可以挖掘出更加有效的特征。舉例來說，一個傳統的貸款業務可能需要2~3天來審批，而一個基于人工智能模型的自動審批方案可能只需要幾秒鐘就可以完成。傳統風控模型的迭代周期較長，可能要數個月甚至數年，但是人工智能極大簡化了這個過程，同時大大提高模型驗證和迭代的速度，提高了效率。