捷越联合利用公司自身积累百万级客户信息
2020-03-01 23:09
来源:未知
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除了良好的政策环境,完备的技术支撑也是人工智能加速发展的助推器。据捷越联合旗下“钱进袋智库”发布的《ai在金融业中的应用》研究报告显示,大数据、云计算等技术的快速发展,为人工智能在深度融合实体经济、提升金融服务水平和质量方面提供了强有力的技术支撑。

与传统的投资顾问服务相比,智能投顾能够对用户与资产信息进行标签化分类,可以精准匹配用户与资产。智能投顾由于使用了人工智能等金融科技技术手段,不会受到情绪的影响,同时对于市场中的金融信息也能够随时进行抓取和分析,用最快的速度更新具体的投资策略,因此在成本、专业性、人群覆盖率、个性化定制等多方面具备优势。

十九大报告明确指出,要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合,人工智能已上升为国家战略。2015年-2017年,国务院、发改委、工信部等主管部门先后发布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》等9份政策文件,明确了人工智能的概念及重要性,将人工智能作为未来发展信息技术的主要方向,并就如何发展人工智能制定了目标和规划。而随着国务院《新一代人工智能发展规划》的出台,人工智能与实体经济将进入深度融合时代。

近年来,包括招商银行、蚂蚁金服、京东金融在内的数十家公司纷纷推出智能投顾服务,而且入局者还在增多。《2017中国智能金融产业发展报告》数据显示,2017年智能投顾管理的资产超过288亿美元,其年增长率高达87.3%,预计到2022年,智能投顾管理的资产总额将超过6600亿美元,智能投顾服务于一个潜力巨大的市场。

尽管智能投顾未来还将面临技术和监管方面的挑战,但王晓婷坚信,随着金融服务、金融产品的进一步深化,和投资者理念的逐步升级,智能投顾将迎来更广阔的发展空间。

人工智能除了在提高风险识别率和审核效率方面大有可为外,其商业价值也不容小觑。据“钱进袋智库”发布的《ai在金融业中的应用》研究报告显示,人工智能在风险控制、资产配置、智能投顾等方面的应用,预估可以带来6000亿元的降本增益效益。

以捷越联合为例,捷越联合利用公司自身积累百万级客户信息,结合众多外部数据,提取上百高相关性数据字段,采用国际先进的机器学习算法建立起适合公司客群特点的反欺诈模型和信用评分模型,以判断每位借款人的违约概率,为风险防控提供有利支持。

随着相关技术的进步发展,越来越多的高科技运用到线上信用诈骗,花样百出且不易识别,加大了平台甄别用户信息的难度。传统的风险预防机制无法应对这些挑战,而人工智能恰恰能够解决这一难题。

市场调研机构idc预计,到2020年,全球数据总量将达到40zb(1zb=10万亿亿字节),年均增长率50%左右,其中我国数据量占全球的21%左右。捷越联合创始人王晓婷表示,大数据为人工智能提供了海量训练资源和标准测试数据集,数据量越大,人工智能模型的准确性就越高。此外,以多层神经网络模型为基础的算法,使得机器学习算法在图像识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高。这些都为人工智能的发展奠定了技术基础。

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王晓婷表示,人工智能在金融业最被看好的领域就是反欺诈,人工智能利用机器对数据的大规模及高频率的处理能力,可以快速对大数据进行筛选分析,发现人工发现不了潜在风险、漏洞和隐患,能有效提高金融风险预警能力。

在王晓婷看来,在金融科技领域,智能投顾之所以受到广泛青睐,主要得益于其无门槛限制、佣金费低和信息透明度高的特点。她指出,智能投顾可以通过大数据识别用户风险偏好,通过算法和模型定制风险资产组合,进而为投资者提供建议,能够加快释放投资理财的长尾市场。

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