近日,极融智能风控系统实现突破性升级更新,基于深度学习技术,极融实现对“明鉴”智能风控系统和“星空”知识图谱平台的迭代,可支持算力要求更高、更复杂的模型部署,风控模型预测效果获得提升。极融创新性地将深度学习新技术应用于风控模型,成功实现对深度序列模型更充分的挖掘,是业内开创性的探索和尝试,开启模型算法新纪元。

基于“明鉴”智能风控系统,极融风控团队利用前沿技术深度学习中的transformer算法,优化对时间序列类数据的处理,该算法支持从不同角度捕捉数据中的长期依赖关系,比原先的LSTM、CNN等模型架构效果更优;同时,利用lightgbm将时间序列数据与表格数据结合,建立了新的时序模型体系。通过新构建的模型,系统可深入分析客户历史还款等行为信息,大幅提升风控模型预测能力。

深度学习技术是把人类思考归纳经验的过程转化为计算机对数据处理计算模型的过程。基于海量用户授权信息,通过学习用户数据,从非结构化信息中提炼出有价值的事件组合,自动抽取出数据中的重要信息。通过利用大数据分析和模型挖掘技术,“明鉴”智能风控系统实现从多个维度挖掘出风险特征,防范预警风险。

在风控场景中,基于行为时序信息的深度学习模型的应用很广泛,但传统的建模往往基于单一维度的时序信息,在风险识别上具有一定的局限性。极融“明鉴”智能风控系统创新性地使用深度学习进行建模,使用双层transformer结构作为特征提取器,对文本和时序结构数据进行特征提取,较传统方案模型预测效果提升4%,风控能力得到进一步提升。除了“明鉴”智能风控引擎,本次风控系统迭代也是基于“星空”知识图谱的一次模型升级,升级后的平台融合力度增强,运算效力获得提升,可实现快速强劲的动态捕捉,高效提升预测欺诈概率。

“明鉴”是嘉银金科旗下金融科技公司极融自研的智能风控引擎,依托强大的大数据能力和AI技术,实现贷前、贷中、贷后全生命周期风控。在反欺诈环节,嘉银金科构建了“星空”知识图谱平台,建立了超35亿关系、10亿级实体,反欺诈能力显著提升。极融以科技赋能风险防控,将欺诈和风险拒之门外,构筑智能风控“家族”,守护业务全流程。

本次极融智能风控系统的升级,将深度学习技术成功应用于风控领域,实现了技术的跃迁和突破,通过优化现有模型架构,实现全局性管理,快速灵活配置,更好挖掘数据特征。而深度学习得以发挥作用的前提是海量数据支持,极融依托母公司嘉银金科庞大的数据库积累和多年的业务经验,基于海量数据和前沿深度学习技术应用,构筑起智能、强大的风控壁垒。同时,极融对新技术的创新、成功应用也为风控行业模型构建、部署提供了新思路。

集群部署高优化,架构迭代强改造。每一次系统迭代的背后都是技术更新和算法的升级,极融在多年的业务实践中,形成了强大的自主创新实力和系统迭代能力,并将技术成果输出为业务赋能。未来,极融还将继续发挥技术优势,与合作伙伴一起,为行业发展添砖加瓦。

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