風控解決方案面臨挑戰--布爾數據

時間：2020-06-22作者：杭州首新網絡科技有限公司瀏覽：102

杭州首新網絡科技有限公司專注于布爾數據,風控系統,風控模型等

• 詞條

  詞條說明

• 共享智能風控實踐經驗，布爾數據助力打破銀行風控技術瓶頸

  近日，由布爾數據舉辦，各銀行組織共同進行的智能風控網絡研討會成功舉行。各種銀行*代表及布爾數據技術*團共30人參與，大家開啟網上云討論，共商風控大計。 此次網上討論會主要的緊緊圍繞“國內國外銀行業風險管控現況與發展趨勢”、“后疫情時期金融風險主要的特點及發展趨向”、“金融科技搭建智能風控新模式”三大主題開展討論與溝通交流，各**代表對于當今國內銀行業風險管控現況，深入分析金融風險誘因及發展

• 布爾數據實力領跑，科技創新助力智能風控發展

  科技創新能力之于企業，是實現持續發展的重要動力，較是企業**競爭力的體現。在金融科技領域，隨著人工智能、大數據等新興技術的融合應用，進一步強化了科技對于金融行業的作用，金融科技進入新的發展階段。作為智能風控行業的*，布爾數據始終堅持科技創新推動企業發展，持續加大科技研發投入，完善研發團隊建設，以科技創新打造企業**競爭力，為更多企業和平臺提供技術支撐和智能風控一站式解決方案。 金融科技作為實現

• 消費金融風控模型

  資金成本、場景、風控成為了消費金融的關鍵所在。在新一輪的金融強監管下，資質、風控、規范創新成為未來趨勢。對于消費金融行業的未來發展方向，布爾數據認為聯合建模將成為金融平臺合作的重要方向。 風控模型向來是信貸機構的風控關鍵，互聯網大數據的風險定價模式今年發展迅速，許多新興互聯網金融機構，雖然掌握了大量的客戶行為數據，但由于風控經營不成熟，導致逾期率和壞賬率在較高水平。因此專業的風控團隊與擁有互聯網大

• 風控解決方案面臨挑戰--布爾數據

  AI風控解決方案想要在金融領域應用，一般需要先滿足幾個條件。首先是了解發欺詐知識體系，其次要有優秀的機器學習模型，最后還需要適用于大數據生產環境的底層架構。想要實現**應用，風控解決方案還面臨著不小的挑戰。 1、相關數據的清洗和特征工程 面對海量的數據，怎樣清洗數據從而生成特征，將直接影響模型的效果。在清洗數據時要建立每個用戶的整體視圖，綜合考量各方面數據，刻畫出完整的數據畫像。在特征工程中應用業