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风花雪月嗯啊

农行升级风控了!发卡引入黑名单AI分析
2019-08-11 05:50:31 来自主体主人    

金融科技这些年一直都是信用卡发卡行在各种会上强调的主题,不过这个主题也并不只是说说,在资金和技术的推动下,金融科技大量的应用在了提高效率和风控的领域上。
日前农行在官网发布了一条新闻《我行信用卡自然语言处理应用项目成功投产》,虽然标题听起来很传统,但内容上还是含有大量信息量,值得持卡人关注。
image.png从官方的角度上来说,这项技术的洛诗,是为了贯彻落实农业银行“加快数字化转型,再造一个农业银行”发展战略,积极推进信用卡业务创新发展,加快推动信用卡数字化转型工作。
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,也是人工智能的一个重要,甚至核心部分。
image.png
自然语言处理,即实现人机间自然语言通信,或实现自然语言理解和自然语言生成是十分困难的,自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的歧义性或多义性。
也就说人类的语言和计算机理解的内容,往往会存在差异,个中文文本或一个汉字(含标点符号等)串可能有多个含义。它是自然语言理解中的主要困难和障碍。反过来,一个相同或相近的意义同样可以用多个中文文本或多个汉字串来表示。
农行此次上线的这个项目,是首个自主研发的自然语言处理应用项目,该项目将有效提升农行信用卡风险管理水平与反欺诈能力,农行认为这也会为其AI自研之路奠定良好的基础。

根据介绍,农行此次的技术升级依托自然语言处理技术,实现对文本信息的模糊匹配,填补了文本比对工具的空白,助力信用卡集中风控,构建全面的智慧风控体系,主要实现:
一是地址相似度比对功能,识别准确率达95%以上。由于地址信息记录的灵活性,即使是相同地址也会有多种表述方式,通过智能算法和模糊比对技术提高两两比对时的识别精准度。目前该功能已对接信用卡信用管理系统,将客户申请地址与历史地址信息进行比对,实时计算出相似度值,准确把控地址信息异常变动情况,为信用卡贷前风险识别提供数据支持。
二是黑名单地址判别功能,通过将申请地址与行内高危风险地址进行一对多模糊匹配,为识别处置高风险申请进件提供决策支持。该功能将有助于发现团体伪冒办卡欺诈行为,实现高危风险地址的扩展应用,让留下“黑历史”的欺诈团伙无处遁形。
可以看到这次的风控主要体现在办卡端,目的是在源头处避免问题的发生。而技术的基础是在地址的识别上,此前由于数据库的复杂和分析的问题,地址稍微更换,可能就可以突破黑名单,而此次利用NLP自然语言分析技术,将地址进行模糊处理后与黑名单进行比对,降低了风险发生几率。
值得注意的是,农行在新闻中提到了有助于发现团体伪冒办卡欺诈行为,主要针对的也是高危风险地址。
作为农业银行AI服务建设“2+2+3”模式的首个落地应用,农行的这个项目花了7个月的时间:通过2个月的新技术探索、2个月的模型迭代及可行性分析、3个月的立项实施,也为自身探索出了一条高效敏捷的AI能力自研路径。
而未来,农行也宣布信用卡中心将与研发中心持续深化业技融合,将有更多AI服务加速信用卡业务数字化转型进程。
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金融科技这些年一直都是信用卡发卡行在各种会上强调的主题,不过这个主题也并不只是说说,在资金和技术的推动下,金融科技大量的应用在了提高效率和风控的领域上。
日前农行在官网发布了一条新闻《我行信用卡自然语言处理应用项目成功投产》,虽然标题听起来很传统,但内容上还是含有大量信息量,值得持卡人关注。
image.png从官方的角度上来说,这项技术的洛诗,是为了贯彻落实农业银行“加快数字化转型,再造一个农业银行”发展战略,积极推进信用卡业务创新发展,加快推动信用卡数字化转型工作。
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,也是人工智能的一个重要,甚至核心部分。
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自然语言处理,即实现人机间自然语言通信,或实现自然语言理解和自然语言生成是十分困难的,自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的歧义性或多义性。
也就说人类的语言和计算机理解的内容,往往会存在差异,个中文文本或一个汉字(含标点符号等)串可能有多个含义。它是自然语言理解中的主要困难和障碍。反过来,一个相同或相近的意义同样可以用多个中文文本或多个汉字串来表示。
农行此次上线的这个项目,是首个自主研发的自然语言处理应用项目,该项目将有效提升农行信用卡风险管理水平与反欺诈能力,农行认为这也会为其AI自研之路奠定良好的基础。

根据介绍,农行此次的技术升级依托自然语言处理技术,实现对文本信息的模糊匹配,填补了文本比对工具的空白,助力信用卡集中风控,构建全面的智慧风控体系,主要实现:
一是地址相似度比对功能,识别准确率达95%以上。由于地址信息记录的灵活性,即使是相同地址也会有多种表述方式,通过智能算法和模糊比对技术提高两两比对时的识别精准度。目前该功能已对接信用卡信用管理系统,将客户申请地址与历史地址信息进行比对,实时计算出相似度值,准确把控地址信息异常变动情况,为信用卡贷前风险识别提供数据支持。
二是黑名单地址判别功能,通过将申请地址与行内高危风险地址进行一对多模糊匹配,为识别处置高风险申请进件提供决策支持。该功能将有助于发现团体伪冒办卡欺诈行为,实现高危风险地址的扩展应用,让留下“黑历史”的欺诈团伙无处遁形。
可以看到这次的风控主要体现在办卡端,目的是在源头处避免问题的发生。而技术的基础是在地址的识别上,此前由于数据库的复杂和分析的问题,地址稍微更换,可能就可以突破黑名单,而此次利用NLP自然语言分析技术,将地址进行模糊处理后与黑名单进行比对,降低了风险发生几率。
值得注意的是,农行在新闻中提到了有助于发现团体伪冒办卡欺诈行为,主要针对的也是高危风险地址。
作为农业银行AI服务建设“2+2+3”模式的首个落地应用,农行的这个项目花了7个月的时间:通过2个月的新技术探索、2个月的模型迭代及可行性分析、3个月的立项实施,也为自身探索出了一条高效敏捷的AI能力自研路径。
而未来,农行也宣布信用卡中心将与研发中心持续深化业技融合,将有更多AI服务加速信用卡业务数字化转型进程。
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资讯编号:ZN000006362

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