360金融的AI实践之旅

所属专题:智能金融

嘉宾 : 苏绥 | 360金融大数据总监

讲师介绍

专题演讲嘉宾:苏绥

360金融 大数据总监

苏绥,现任360金融大数据总监,负责大数据风控系统及语音机器人等AI技术在金融全场景的应用落地。曾就职于阿里、百度,从事Query理解、搜索相关性、对话系统等方向的技术研发工作,在搜索、广告、对话机器人领域有多年的实战经验。2017年初加入360金融,从0到1搭建360金融的大数据风控系统,日均放款过亿。从零组建语音外呼机器人团队,产品已经在营销获客、贷后催收等领域有广泛应用。

议题介绍

演讲:360金融的AI实践之旅

本次讲座将介绍360金融在大数据风控上的实践及演进过程。在互金用户全生命周期的很多重要环节我们都做了针对性的优化,包括风控前置、基于DSP的精准获客、基于复杂关系网络的反欺诈等。在演进的过程中,我们以统计方法中的生存分析理论为基础,结合Boosting算法思想,提出梯度提升生存树模型(GBST)。相比于传统模型,GBST可以在客户生存时间分布未知的情况下,利用客户的基本特征,输出每个客户的长期生存曲线,计算出客户在每个时间段的违约概率,帮助决策者进行更加长期的风险决策。

一、大数据风控系统全流程介绍
二、大数据驱动的精准获客
a)用户触达方式选择
b)精准营销评分技术剖析
c)DSP技术在金融获客上的应用
d)语音机器人在获客上的应用
三、AI在反欺诈上的应用
a)多维度身份核验
b)复杂网络技术在反欺诈领域的应用
四、AI技术在贷后的应用
a)智能分案策略介绍
b)催收机器人原理及核心技术介绍
五、基于GBST的客户生存分析
a)GBST算法原理介绍
b)GBST在客户生存分析上的应用介绍

听众收益:

1、常见反欺诈模式及防范技术思路
2、AI在金融领域的应用点
3、复杂网络技术在反欺诈领域的应用

前沿亮点:

1、大规模复杂关系网络的底层技术选型,各个方案的对比,包括但不限于功能点、性能差异、适合的应用点
2、GBST自研算法的原理剖析,以及在客户生存分析上的应用

听懂我的演讲,需要具备这些知识储备:

1、熟悉评分卡等金融风控建模相关技术
2、熟悉大数据及AI相关基础概念,比如ASR、TTS、NLU等

交通指南

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