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头豹研究院-2022年中国人工智能在金融行业的应用洞察~智能风控(摘要版)-220824

上传日期:2022-08-24 19:59:50 / 研报作者: / 分享者:1001239
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  观点摘要
  智能风控是以大数据和人工智能为核心技术,在大数据应用的基础上,结合算法、机器学习和深度学习模型等人工智能技术,构建智能风险管理体系,突破以人工方式进行经验控制的传统风控的局限性和空间性,在有效提高风险管理效率的同时降低风控成本。
  采购方通过POC测试各竞标供应商的智能风控解决方案水平
  POC测试通常以评分卡的方式进行综合评分,评分项目主要包括智能风控解决方案的功能、性能和风险识别的能力。此外,采购方还将考虑供应商的技术水平、项目经验、行业地位、售后服务、产品报价等因素,综合判定智能风控解决方案与供应商是否符合自身需求。
  智能风控解决方案自身的功能、性能和风险识别的能力是POC测试最为重要的三大指标
  在风险识别方面,金融机构将输入既定的数据,测试系统是否能够对其中的风险点进行有效识别,并记录其准确性、敏感度与运算速度等。系统的风险识别能力是整个POC测试最为关键的指标,评分权重亦为最高,为30%。在功能方面,采购方主要核验是否满足自身所需的业务场景需求,以及决策报告的质量和可靠性;在性能方面,采购方将测试系统运算的稳定性、响应时间、吞吐量、并发数量等方面,评分权重约为20%
  信贷类业务是银行业智能风控最主要的应用场景
  信贷类业务是银行业智能风控最主要的应用场景,应用比例高达70%;而支付类风控的场景应用比例约为20%。智能风控贯穿贷前、贷中、贷后全信贷流程,助银行机构风控降本增效

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