氪信科技与四大行合作 做“有厚度的”AI技术

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我们的记者王峥

“在全球范围内，中国的金融情报水平已经领先于世界。人工智能、云计算和大数据等前沿技术的快速应用也重塑了金融业的价值链，同时推动金融机构从规模驱动型转向技术驱动型。”近日，氪星科技创始人兼首席执行官朱铭捷在由上海高等金融学院、上海交通大学和世界知名大学及研究机构举办的2019年国际金融技术大会上表示。

氪星科技是第一家采用深度学习技术处理大规模金融场景中人类行为语言，并将集成学习模型应用于大规模金融场景风险评估的人工智能公司。将先进的人工智能技术应用于大规模金融场景，解决金融领域最棘手的问题，已经成为氪星科技合作“四大银行”和金融领域其他领先机构的“秘密武器”。

银行“两条腿走路”的数字化转型

业内人士指出，金融的本质是风险控制，而银行风险控制的升级也是最难啃的骨头。首先，银行传统的风险控制往往以牺牲用户体验为代价，操作过程繁琐，实际风险控制效果可能不尽如人意；其次，“非结构化”数据不能得到有效处理，传统的风控制系统特征发现能力弱也是一个问题。在筛选用户肖像特征值时，经常会遗漏大量的弱相关信息，识别新欺诈和长尾欺诈的能力明显不足；第三，银行传统的风险控制过于依赖专家经验，需要大量的人力和时间投入。此外，系统架构缺乏灵活性和学习能力，这使得金融机构在优化效果的过程中难以取得指数级的突破。

“风险控制能力的水平对获得和留住客户的有效性有直接影响。如果技术和服务跟不上，银行不仅很难恢复在“休眠”状态下积累的大量用户数据，而且在招募和留住新用户方面也很薄弱。”上面提到的人说。

许多金融机构选择两条腿走路。一方面，通过内部孵化、加大技术研发投入和内部组织创新，快速提升技术研发能力和应用场景建设；另一方面，在氪星科技等第三方科技公司的帮助下，引入了数字技术能力，可以提高速度、降低成本、提高效率，同时内外结合，创造出独立可控的金融技术。

创建“厚”人工智能财务

在短短三年多的时间里，氪星科技的快速发展得益于其“厚”的人工智能技术解决方案。

对于B端用户来说，选择智能金融技术合作伙伴在金钱、人力和时间方面都有大量的试错成本。“厚”人工智能技术意味着解决方案能够真正解决问题，从挖掘海量睡眠数据的价值到定量建模，从提出技术解决方案到登陆大规模场景，从替代人力到解放劳动力，氪星科技通过利用和衡量用户在大规模金融场景中的实践经验，建立了自己的护城河。

与传统银行相比，数字银行最显著的变化是增加了“长尾人”金融需求的覆盖面。然而，由于缺乏此类人员的信用数据，使用传统的信用评估方法(如“fico信用评分”)已经过时。然而，在移动互联网的背景下，这些人产生了大量的睡眠数据，在人工智能环境下主要分为三类:动态数据、文本数据和网络数据。氪星科技基于人工智能的核心技术可以逐个击破它们。如结合深度循环网络特征提取框架和cnn模型处理动态时间序列数据，建立基于无监督深度学习特征提取框架的集合风险模型，利用卷积神经网络gcn处理海量交易数据，实现从个体风险到群体风险的识别和迁移等。这些方案模型在ks值(模型判别)方面表现良好，并已应用于实际的财务情景。

值得一提的是，面对数千个维度、数亿用户的大数据，计算系统的稳定性和毫秒级响应性能要求极高。氪星科技打造了一套整合全球金融知识地图的企业级智能金融引擎(非概率引擎)，可为整个流程提供端到端的决策支持系统和运营支持功能，并具有准实时监控系统和预警功能，从而形成涵盖整个决策过程的特征、建模、执行和监控业务的闭环。

在新的数字化之旅中，银行业等金融业的“大象”已经翩翩起舞。同时，金融技术将告别标签，跨过商业模式的门槛，真正进入技术的腹地。在这种背景下，以氪星科技为代表的专注于人工智能金融的创新科技公司，有望在帮助中国金融业走出数字经济时代的“加速”方面发挥主导作用。

(编辑上官门罗)