bat365中文官方网站银河智能风控系统：科技让金融更简单2016年，互联网金融行业燃爆金融市场。2018年12月13日，中央局召开会议，对2019年的经济工作进行研究，确定了2019年我国经济工作主要方向。其中稳金融是战略目标之一，意味着2019年必须持续加强对互联网金融的管理与风险防范，充分利用互联网金融手段服务实体经济。

　　互联网金融的本质是金融，金融的核心在于风险控制。传统金融依托于互联网技术不断创新，在产品研发、用户体验、金融服务等方面都出现了新的变革。同时，传统黑白名单、规则系统等风控解决方案往往只能防范历史性的欺诈活动，很难满足当前金融机构对于风控的需求。

　　在这样的形势下，银谷金融科技研究院运用大数据智能风控，风控规则模块化等技术手段，推出了科技与金融碰撞的一站式智能风控决策系统——银河智能风控系统（以下简称“银河风控”），致力于优化金融业务中的风控难题。

　　银谷金融科技研究院于2018年8月正式成立，是专注于金融科技前沿领域的科技机构。当前专注于人工智能、生物识别、智能运维及安全、区块链应用等方向。其中人工智能主要包括信用风控、金融反欺诈、人机互动、知识图谱、用户画像、智能场景应用等方面。

　　研究院汇聚了一批高水平研究人员，均为博士硕士以上学历，毕业于剑桥大学、清华大学、中国科学技术大学、北京航空航天大学等知名院校，长期致力于研究人工智能、风控反欺诈、量化投资等领域。

　　院长王宝博士，长期深耕于海量数据挖掘、人工智能、区块链、分布式系统、风控反欺诈等核心技术领域和业务方向，拥有多项区块链、人工智能、风控反欺诈等核心技术专利及论文，时刻把握互联网前沿技术动态，准确制定技术产品战略发展方向。

　　我们拥有成熟的平台，行业特定的用户，丰富的数据资源，从业务的准入、审批、贷中、贷后，整个业务过程实时把控风险，旨在缓解金融业务流程中审批流程复杂等一系列问题bat365中文官方网站，进而降低人力沟通成本，提升工作效能，同时将风险降到最低。

　　银河风控系统主要对贷前风险进行筛查，包括失信被执行人，多头借贷，外部逾期等情况。通过规则、评分卡及相关机器学习模型识别欺诈风险，并对信用进行评估，从而降低风险。对申请客户在放款之前进行实时的行为监测，以便及时发现用户的异常行为与突发状况，从而减少风险损失。最后，通过催收评分卡及贷后实时监控，对风险用户及时预警，进行提前催收，以减少损失。

　　系统具有丰富的数据维度，接入了包括人行信息、社保、公积金等合法数据，度刻画用户，稳定可靠、时效性高，并且不断更新、夯实、完善数据库，持续提高数据能力，进而更准确的识别潜在风险。

　　银谷智能风控系统适用于上市公司、国企、中小企业、金融机构、投资机构，其适用的行业包括融资租赁、银行、证券、互联网金融、汽车金融、供应链金融、小额信贷等行业。

　　银河智能风控系统是集数据聚合、智能决策、智能学习、智能监控为一体的全方位风控平台。以往风控模型依靠人工部署规则，一个产品需要上百条规则，几十个模型，且迭代时效性极差。

　　传统的风控需要人工搜集客户企业信息、识别投资风险，耗费大量的人力、物力。一方面，依靠人工审核，工作量庞大，且难免会有信息遗漏或滞后问题；另一方面，需要花费大量人力和时间筛选，容易被人为主观因素制约。现有技术替代了之前完全的“人工+纸质”的审核方式。通过智能化的方法bat365中文官方网站，减少了风控环节中的人工成本、时间成本以及由人工操作导致的失误。

　　相比之前同类产品，银河智能风控系统建立了贷中、贷后的智能预警跟踪机制。一旦业务进行中发生异常bat365中文官方网站，将自动预警，有效地控制和预防逾期及坏账的发生。

　　作为智能风控平台的核心工具，银河智能风控决策引擎与大数据、私有云、人工智能等相结合，形成了极具竞争力的一个风控系列组合。银河智能风控平台覆盖贷前、贷中、贷后三大环节。在贷前环节，对客户进行准入筛查、欺诈评估与信用评估，在贷中环节对客户进行监测跟踪预警，在贷后阶段对贷后行为进行监测分析，提前识别出潜在风险，为后续催收奠定基础。

　　银河风控产品售后配备有培训和专业的售后服务，同时我们也可以根据客户需求提供专业的风控和数据分析报告。

　　银河风控采用微服务架构。通过把巨大单体式应用分解为多个服务，降低了系统的复杂性。在功能不变的情况下，应用被分解为多个可管理的分支或服务。每个服务都有一个用RPC-或者消息驱动API定义清楚的边界。微服务架构模式给采用单体式编码方式很难实现的功能提供了模块化的解决方案，因此，单个服务更容易开发、维护。并且使得每个服务都可以有专门开发团队来开发。开发者可以自由选择开发技术，提供API服务。微服务架构模式是每个微服务独立部署。开发者不再需要协调服务部署对本服务的影响。这种改变可以加快部署速度。UI团队可以采用AB测试，快速的部署变化。微服务架构模式使得持续化部署成为可能。

　　银河风控采用了基于多模式匹配的RETE算法。该算法是一种前向规则快速匹配算法，其匹配速度与规则数目无关 , 算法通过保存操作过程中的状态，避免了大量的重复计算，极大的提高了规则的匹配效率。而算法中的结点共享策略，解决了不同规则之间存有大量相同模式时的匹配问题，从而提高了算法的匹配效率。RETE算法使平台的规则匹配效率提升到毫秒级。

　　我们采用了#333is+MySQL+MongoDB的技术存储架构，实现了本项目中数据存储和实时计算的需求。使用MongoDB切片的水平动态添加，可在不中断平台业务系统的同时保障扩容后的查询速度和计算效能；依据切片键索引分片，位于各切片独立进行计算，使大数据下的实时计算成为现实。对于高频访问的数据放在了#333is中，有效地降低磁盘I/O，使业务系统响应更为敏捷，满足了高并发下应用服务的高呑吐要求。对于基础数据以及业务数据等事物性数据，我们存放到Mysql中，Mysql运行速度快，占用空间小，相对于其他数据库来说比较简单，价格公道。

　　银河风控提供数据质量问题的检测与纠正，算法健壮。并支持规则的自动化学习，其RIPPER学习算法具有易理解、易优化、高效率等特点。RIPPER算法的主框架分为两个部分：生成规则与优化规则。生成规则部分是一个两层的循环，其中外循环每次生成一条规则修剪后添加到规则库，内循环则是每次为规则增加一个前件；优化部分则是根据规则库里的规则构造备选规则，并使用MDL准则挑选出最佳规则加入规则库。 RIPPER算法由于不需要事先建立完整决策树，因此效率比C4.5等要高，复杂度为ο(Nlog2N)，并且可以使用很大的数据集。

　　互联网金融仍属于技术手段运用于金融的初级阶段，以大数据、人工智能等新技术在金融中的运用才是时代的潮流与主流。在科技的推动下，互联网金融的外延将不断丰富。金融科技的创新运用及金融科技产业的发展使得金融业务更简单、更高效，将是2019年整个金融业发展的主旋律。返回搜狐，查看更多