智能风控是什么意思
智能风控的核心是人工智能和大数据。
这其中，大数据是非常重要的，因为人工智能的三大基石包括算法、算力和数据，其中，数据构成了我们能实现人工智能1\\\/3的重要元素。
大数据的核心也是算法和数据，从大数据的视角理解，包括数据的处理技术和数据的资源。
这其中，区块链能做什么
区块链的特征包括不可篡改、分布式存储共识机制等，通过区块链可以优化数据质量、促进数据合规流通，为大数据和人工智能提供更合规、更高质量的数据，从而提高风控能力。
所以，我们认为，智能风控由大数据和人工智能组成，区块链能够为数据的高速流转、合规使用提供技术支持。
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人工智能在金融风控中的应用探索
金融视线ifimmcis人工智能在金融风控中的应用探索北京优分数据科技有限公司戴星摘要：随着中国科技技术与数振处理技术的不断发展，给金S*行业以及风险控制领域带来了新的复杂的影响。
如何从不断完善的人工智能领域有效4T展出一条风险控制智能化转变的道路，强化经验理论应用体系与智能化技术体系之间的S*合与发展，提高风险控制的专业度与准确度，是风险管控领域必A要面对的课慧，也是现代化金S*风换■管控体系建设的重要方向。
关键词：人工智能风险控制遝辑决策树经验复制中图分类号：F832文献标识码：A文章编号：2096-0298(20n)02(b)-019-04人工智能将是工业化、信息化之后的第三个产业浪潮,用设备智能替代人工。
工业革命最先解决的是交通、纺布和效率问题，信息产业革命先解决的就是生产和财务管理以及购物、结算、出行等人们生活的必需问题。
新的人工智能时代首先解决的依然是传统产业的升级，而金融作为一个传统产业，风险控制是最基本也是最传统的领域，在经济下行过程的竞争加剧中以及互联网金融冲击下,正面临着强烈的升级需求。
2传统风控模式的体系介绍传统风控模式，采取的一直是以人工经验为主的专家意见模式。
经营贷中IPC法的推广，将信审过程行为标准做了类似ISO的认证描述，而评审报告模板将评审指标内容进行了约束，这都是项目信审过程中早期标准化的有益尝试，但使用这些信审工具获取结论的过程中依
智能风控跟传统风控有什么区别么
传统风控主要偏重数据，也就是名单，对价值用户的掌控强，熟练对已知风险进行风控；顶象智能风控在传统风控的基础上，还能挖掘出未知风险。
并且，基于金融科技的顶象智能风控更能够满足移动互联网、大数据时代人们的体验需求。
再有，传统的信贷风控主要以人工审批为主，人工审核一般需要2-3周以上时间才能实现放款，效率低下，流程繁琐，互联网金融往往小额量大，放款速度加快至关重要。
面对个人信用体系不完善、恶意骗贷、坏账和逾期、债务收回成本较高等诸多挑挑战，而智能自动化的数据智能风控体系来提升整个流程的效率。
金融风控体系会被人工智能颠覆吗
会有改变和进步，但不至于颠覆因为现在技术还很有限……望采纳
人工智能风控提供商哪些靠谱
推荐布据，成立于2017年，聚直行业，通过联合建模、场景个性化服务，专融机构、电商平台等提供专业化的智能风控解决方案。
在单一行业已经做到了非常高的准确度和覆盖度，风控模型的评分质量受到合作客户的一致好评。
主要服务包含四块：模型服务、联合建模、云平台和风控决策引擎。
目前布尔数据服务的客户平台已经近万家，逐渐成为了行业内影响力巨大的智能风控产品提供商。
人工智能给人带来福音还是危害500字作文
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。
”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。
”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。
即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。
也被认为是二十一世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。
这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。
1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。
1997年I BM公司电脑“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。
2016 年1月底，谷歌在自然杂志上正式公开发表论文，宣布其以深度学习技术为基础的电脑程序 AlphaGo， 在 2015年 10月，连续五局击败欧洲冠军、职业二段樊辉。
这是第一次机器击败职业围棋选手。
人工智能为题写一篇作文800字
一、什么是消费金融行业的反欺诈
说起“反欺诈”，放在三年前提起或许还有很多人感到陌生，这种主要面向企业级的应用，通常深藏在银行、保险等金融行业的内部系统中，亦或者是各大互联网公司安全系统中，说起来总带着几分神秘感。
近些年，随着“互联网 金融”的迅速壮大，诞生出不少第三方公司，专门为金融机构提供风控和反欺诈服务， “反欺诈系统”这才在金融科技圈流传开来。
其实纵观整个金融服务业，尤其是借贷业，大家都面临着两种相同的风险：欺诈风险和信用风险。
欺诈风险，主要指的是借贷申请人没有还款意愿；信用风险，主要指的是借贷申请人没有还款能力。
在我国，放贷机构所承受的欺诈风险远超过信用风险。
对于这种情况，Maxent（猛犸反欺诈）的创始人张克曾说过：金融是一个'刀口舔血'的行业，风控是生命线。
没有好的风控，金融机构很难生存下去。
所以，金融业反欺诈的风控需求一直很强劲。
二、数据 技术能否满足反欺诈系统
面对形形色色的欺诈份子和欺诈手段，如何解决欺诈风险，成为众多借贷公司的头号问题。
反欺诈作为一个业务，流程包括三个步骤：1、检测（Detect）。
从技术层面来看，利用算法，自动检测异常，从数据层面来看，建立黑名单，及时发现风险；2、响应（Response）。
对异常行为采取阻断一次交易、拉黑或者其他方式；3、预防（Prevention）。
将异常行为收录入黑名单等，固化成规则，如果下次再有行为触碰到规则，系统会进行预设的响应。
举一个例子，银行的反欺诈方法是建立基于专家经验的规则体系，其运作模式是：将遇到的每一次欺诈的行为特点记录下来形成“规则”，下次再遇到此类行为规则体系会自动做出人工介入或拉黑的响应。
但是，通过黑名单进行反欺诈检测会随着时间的推移失效，失效的速度可能会很快。
因为黑名单的记录是基于之前发生的欺诈行为数据，欺诈份子的手段和技术不断迭代更新时，并没有一种有效的途径去预测或预防下一次将会发生怎样的欺诈行为。
消费信贷的普遍特点是小额、分散，互联网消费信贷还具有高并发特点，单单使用传统的专家规则体系是很难对抗互联网消费信贷中的欺诈的，整个行业都在等待一种新的技术跟专家规则体系协同作战，这时，有人提到了人工智能。
三、人工智能与反欺诈说起人工智能，美国政府曾发布过一份报告（美国总统行政办公室和白宫科技政策办公室，《为人工智能的未来做好准备（Preparing for the Future of Artificial Intelligence）》）做出解释，“一些人将人工智能宽泛地定义为一种先进的计算机化系统，能够表现出普遍认为需要智能才能有的行为。
其他人则将人工智能定义为一个不管在真实环境下遭遇何种情况，都能合理解决复杂问题或者采取合理行动以达成目标的系统。
”简单来说，人工智能让机器更加智能，使机器能够最大化自身的价值。
人工智能最重要的技术手段之一，就是机器学习。
我们很容易联想到前段时间谷歌AlphaGo大胜围棋名家李世石的事情，这件事充分展现了大数据云时代机器学习的强大实力，机器学习也是人工智能近期取得的很多进展和商业应用的基础。
机器学习在反欺诈运用上同样十分流行，Forrester在其2015年的欺骗报告中曾指出，机器学习是一项阻止欺骗的发生，同时能保证快速决定的机制。
如果说专家系统旨在模仿人类专家遵循的规则，识别拉黑曾经发生过欺诈行为，那么人工智能中的机器学习则依靠统计学方式自行寻找能够在实践中发挥功效的决策流程，分析大数据，进而预测用户行为。
国外已有科技人士对人工智能领域表示了高度关注，谷歌CEO桑达尔·皮查伊表示：“机器学习是一项颠覆性的核心技术，它促使我们重新思考我们做一切事情的方式。
我们将这项技术应用于我们的所有产品，包括搜索、广告、YouTube或者Google Play。
我们还处于发展初期，但你们终会看到我们将机器学习系统应用到所有领域。
”国内，金融科技公司京东金融也在投身于这场科技浪潮，以它为例，来看看人工智能在消费金融领域是如何实现反欺诈的。
四、从京东金融看人工智能的反欺诈实践京东消费金融目前有两大核心模型体系，既有专家规则体系，又应用了人工智能，两大模型体系中与反欺诈直接相关的是“司南”和“天盾系统”：1、数据驱动的模型体系——“四大发明”2、技术驱动的风控体系——“四重天”△来源：零壹财经天盾系统应用了人工智能，是白条账户的风控安全大脑。
主要用途是预测用户是否有欺诈风险，对账户进行分析来给予不同等级的防范处理。
天盾系统借鉴了交易监控系统的经验，针对注册、登录、激活、支付、修改信息等全流程，基于账户历史行为模式、账户关系网络、当前操作行为和设备环境，评估账户安全等级、环境安全等级、行为安全等级，防范账户被盗、撞库（指黑客通过收集互联网已泄露的用户和密码信息，生成对应的字典表，尝试批量登陆其他网站后，得到一系列可以登录的用户账户）、恶意攻击等风险，实现全流程风险监控，形成反欺诈网络，极大地增加了恶意用户作案成本。
京东金融既有内部生态体系产生的数据，也有不断扩充的外部数据，覆盖面广、维度多、实时更新，这为人工智能反欺诈奠定了强有力的基础。
通过自动化风控系统，实现全流程风险监控，欺诈恶意份子作案成本不断提高。
目前，京东金融风控系统累计拦截疑似欺诈申请数十万起，拦截高风险订单数亿元。
五、人工智能反欺诈的未来人工智能将不断加强金融领域的智能化和反欺诈，通过人工智能技术反欺诈，将是未来发展的大趋势：首先，欺诈者的行为在某些维度上与非欺诈者一定是有差异的，一个人如果伪造一部分信息，尚且比较容易，但是要伪造全部信息，一来十分非常困难，二来成本非常高。
通过技术，将这种异样捕捉起来，进而识别用户的真正意图；其次，商业市场变化很大，银行等大型机构仅仅利用自身的反欺诈团队人手和技术，专业水平有限，很难跟上外部变化，必定需要专业的第三方服务；最后，反欺诈并不是单一的技术，它具有多元化的特点，市场上很难出现一家机构能将所有技术都做得很精，举一个例子：美国一家大型银行平均会使用30家反欺诈机构的技术，而电商平均会采用7家反欺诈机构的技术。
大量的市场需求，促进反欺诈更进一步的发展。
可以大胆预测，未来，会有更多的金融科技公司将把在消费金融服务的数据、机器学习等实践经验对外输出，促进人工智能在反欺诈领域的应用。
而这，就是柠檬一直在做的事，致力于提供消费金融领域大数据风控技术和综合解决方案，为金融企业提供个性化和产品化的大数据风控解决方案，通过资源整合，让金融机构提升风控效率、降低风控成本。
