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    法海风控:公共信用数据风险信号智能识别项目

    来源:中国电子银行网 2020-06-04 09:13:06 智能风险筛查 法海风控 科技企业案例
         来源:中国电子银行网     2020-06-04 09:13:06

    核心提示法海风控公共信用数据风险信号智能识别项目。

    2020中国金融科技创新大赛

    参赛单位:北京鼎泰智源科技有限公司

    案例名称:法海风控公共信用数据风险信号智能识别项目

    案例简介:

    项目基于自有AI智能风险筛查体系,为公共信用数据进行智能风险赋值,客观反映主体在该事件中的风险严重程度、风险类别、风险智能摘要等,能够在冗长、多主体、非结构化的公共信用数据中,直指所查客户的风险点,真正解决了海量公共信用数据难以实际应用的问题,在数据降噪、入模、场景化应用等方面,创造了更高的数据价值。

    创新技术/模式应用:

    法海风控基于智能数据结构化解析引擎,可通过人工智能的深度模拟特性,提取出常规解析方案无法识别的更多核心字段。以裁判文书为例,目前市面上常规结构化字段仅在10个左右,而法海风控已解析出40个以上,其中包括了案件受理费、当事人赔偿金额、被执行人、当事人诉讼地位等金融风控核心数据,可直接用于量化统计或建模,使数据不会因体量过大形成过载,而失去作用。

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    基于高精结构化数据字段和法海风控智能风险筛查规则模型,法海风控可为数据附加风险分级分类属性的独有风险分级字段,具体包括了风险标签、信号等级、风险大类、风险小类、定级原因等,可深度应用于风控规则及模型研发。

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      备注

    法海风控智能风险筛查规则体系:历经多年,由各领域专家反复研究,基于各大银行客户测试反馈升级,数据解析专家一同配合升级数据质量和字段,所搭建的最全最精细的风险规则体系。整个规则体系为深度服务应用层面,共有70+种风险大类,400+种风险小类,9000+定级原因说明。规则在各个数据字段中拆分至最细颗粒度,共近2000万条最细颗粒度规则。庞大的规则架构和精细的分类体系、实际落地的银行客户反馈优化迭代,让法海风控风险信号具备了卓越的实际应用价值。

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    项目效果评估:

    项目将公共信用数据中的风险转化为统一风险定级标准,并按风险严重程度分为了1到7级,其中表征主体出现严重风险,难以维持经营的1级风险,以及表征主体出现较高风险,需重点关注的2级风险,分别占据了整体公共信用风险的10%左右,3-7级则分别占到了7%、10%、13%、8%、42%左右,帮助金融机构在成千上万条数据中,快速锁定核心风险数据。

    项目将涉诉、涉税、环保、海关、信用等不同数据领域中所包含的风险情况进行就智能化归一处理,目前已形成70+大类、400+小类高精数据字段,可精准锁定被查主体风险类别。

    项目产出的“定级原因”字段,包含了数据的风险要点,使信贷人员可以快速阅读理解,大幅降低人工工作量,同时针对各领域数据进行标准化描述的字段特性,降低了多个专业领域的风险阅读难度,使大数据的使用越来越高效、便捷。

    本项目可智能识别客户风险、大幅提升客户风险筛查效果与效率、针对每条数据进行自动化/智能化/深层次风险识别的数据特性,极大解决了大数据深度应用中必然面对的数据处理难题,大幅提升了数据的可用性和易用性,无论是贷前准入、贷中审查,还是贷后监控;无论是智能风控建模、公共信用报告,还是智能风控系统建设,都使风险决策更加准确、智能、高效。

    2020中国金融科技创新大赛”由中国电子银行联合宣传年、中国电子银行网共同主办,大赛以“竞逐数字时代新赛道”为主题,将收集、整理和展示商业银行和互联网企业在过去一年中重要的金融科技创新实践案例,以飨行业。大赛旨在多角度、多层次展示行业创新成果,弘扬创新与合作精神,为国内外金融学者、从业者提供高质量的学术交流平台,积极推动对金融科技领域重要问题的深入研究及最新进展的交流,为促进金融科技创新发展贡献力量。

    责任编辑:王煊

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