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信用监测:乐思网络情报中心,非一致对比图谱式扫清金融信用风险

时间:2019-11-08 10:49
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客户信用监测:乐思网络情报中心系统,非一致性对比图谱式扫清金融客户信用风险!

金融风控与信用风险

金融机构的信用风险,与信贷筛选、信贷扩张监管、信用风险利差动态调整等措施密切相关,只有掌握详细的投资市场风险以及客户信用资料,才能活用情报数据确立风险管控措施的具体体量。当今时代,任何一场微小的信用危机都可能对金融机构造成难以预测的损害。深刻掌握用户行为数据,从机构内外大量的文本情报中挖掘出用户以及数据维度倾向的关联性,包括信用关系或资产情况等,对于金融风控而言是必要的手段。

若将客户及其周遭的庞大信息以关系为链接,逐步构建出覆盖机构本身与客户关系的关系网络,构成信用知识图谱,这对于银行借贷等金融业务的信用风险排查都将起到重大的意义。

众所周知,当今金融机构存在的网络信用评估体系仍然难以摆脱人力劳动,舆情监控与信息采集难度大,因为确实存在大量低级又繁琐的劳动是目前机器仍无法代替的。例如,对于个人客户申请贷款,抛开外部因素,为了确定客户的信用情况,金融机构需要在信用机构个人评分的参考基础上,亲自确认个人申办贷款提供的背景与材料真实性,需要咨询客户背景关系者,甚至有必要时还需调查极难获得的违法犯罪记录等,许多问题触犯隐私边界难以界定,这些都是现阶段机器无法代替、但是又缺乏技术含量的低级劳动。

知识图谱反欺诈

然而,如前文所言,在当今大数据环境下,知识图谱模式为信用评估带来了新的突破口。何为知识图谱?简而言之,就是关联概念的发散与串联,是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络,以供用户从“关系”的角度去分析问题。例如,可以通过“客户信用”这个词联想到“公司风控”,而又能从“公司风控”链接到从属的“品牌危机管理”,照此一直延伸发散下去,将整个企业的概念串联成具有整体性的巨大情报网络,就是知识图谱的一种表现形式。知识图谱本质上是语义网络,广泛运用于搜索引擎优化以及问答系统中。

在金融机构的风险管控中,基于外部开源情报的知识图谱也能在反欺诈领域发挥一定作用。基于大数据的反欺诈难点在于如何把不同来源的结构化非结构化数据整合在一起构建成反欺诈引擎,其中背后涉及的复杂关系网络扰乱了反欺诈程序的判断,很难整理庞杂数据中的风险所在。但是,风险突破可以利用其基于关系的语义网络视角将复杂的问题直观反映出来。例如,若A与B在办理业务时登记了同样的单位联系方式,但他们所填写的单位却并非同一个,就构成了知识图谱中的非一致性,类似于交叉验证,则很可能存在业务欺诈的风险,便于机器实现自动化风险管控。

实现图谱式风控的一大障碍,就是需要通过开源情报采集系统将企业内外的结构化数据与非结构化数据融汇整合供机器学与训练。只要打通了开源情报,就可以将客户的消费信息、浏览记录等情报融入知识图谱,利用关系推理出客户的风险等级,了解客户周边人际关系,减少坏账损失率。

乐思软件已经与囊括金融、快消、餐饮、服务、券商保险等各行业的多家企业达成深度合作,运用乐思网络情报中心系统,确立了高效的大数据情报分析及文本挖掘的方案,为企业了解市场情况、确立市场决策、开拓市场业务提供了全面详尽的网络情报与统计分析。乐思网络情报中心系统,基于融合数千种特性的高度可定制化采集系统,打造人工智能文本挖掘算法为企业提供实时情报监测分析服务,助力企业全面洞察消费者行为,掌握客户信用情况,联合知识图谱模式展现金融机构信用评估的新切入点。

来源: 责任编辑:李小晓
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信用监测:乐思网络情报中心,非一致对比图谱式扫清金融信用风险

导读:客户信用监测:乐思网络情报中心系统,非一致性对比图谱式扫清金融客户信用风险!金融风控与信用风险金融机构的信用风险,与信贷筛选、信贷扩张监管、信用风险利差动态调整等措施密切相关,只有掌握详细的投资市场风

客户信用监测:乐思网络情报中心系统,非一致性对比图谱式扫清金融客户信用风险!

金融风控与信用风险

金融机构的信用风险,与信贷筛选、信贷扩张监管、信用风险利差动态调整等措施密切相关,只有掌握详细的投资市场风险以及客户信用资料,才能活用情报数据确立风险管控措施的具体体量。当今时代,任何一场微小的信用危机都可能对金融机构造成难以预测的损害。深刻掌握用户行为数据,从机构内外大量的文本情报中挖掘出用户以及数据维度倾向的关联性,包括信用关系或资产情况等,对于金融风控而言是必要的手段。

若将客户及其周遭的庞大信息以关系为链接,逐步构建出覆盖机构本身与客户关系的关系网络,构成信用知识图谱,这对于银行借贷等金融业务的信用风险排查都将起到重大的意义。

众所周知,当今金融机构存在的网络信用评估体系仍然难以摆脱人力劳动,舆情监控与信息采集难度大,因为确实存在大量低级又繁琐的劳动是目前机器仍无法代替的。例如,对于个人客户申请贷款,抛开外部因素,为了确定客户的信用情况,金融机构需要在信用机构个人评分的参考基础上,亲自确认个人申办贷款提供的背景与材料真实性,需要咨询客户背景关系者,甚至有必要时还需调查极难获得的违法犯罪记录等,许多问题触犯隐私边界难以界定,这些都是现阶段机器无法代替、但是又缺乏技术含量的低级劳动。

知识图谱反欺诈

然而,如前文所言,在当今大数据环境下,知识图谱模式为信用评估带来了新的突破口。何为知识图谱?简而言之,就是关联概念的发散与串联,是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络,以供用户从“关系”的角度去分析问题。例如,可以通过“客户信用”这个词联想到“公司风控”,而又能从“公司风控”链接到从属的“品牌危机管理”,照此一直延伸发散下去,将整个企业的概念串联成具有整体性的巨大情报网络,就是知识图谱的一种表现形式。知识图谱本质上是语义网络,广泛运用于搜索引擎优化以及问答系统中。

在金融机构的风险管控中,基于外部开源情报的知识图谱也能在反欺诈领域发挥一定作用。基于大数据的反欺诈难点在于如何把不同来源的结构化非结构化数据整合在一起构建成反欺诈引擎,其中背后涉及的复杂关系网络扰乱了反欺诈程序的判断,很难整理庞杂数据中的风险所在。但是,风险突破可以利用其基于关系的语义网络视角将复杂的问题直观反映出来。例如,若A与B在办理业务时登记了同样的单位联系方式,但他们所填写的单位却并非同一个,就构成了知识图谱中的非一致性,类似于交叉验证,则很可能存在业务欺诈的风险,便于机器实现自动化风险管控。

实现图谱式风控的一大障碍,就是需要通过开源情报采集系统将企业内外的结构化数据与非结构化数据融汇整合供机器学与训练。只要打通了开源情报,就可以将客户的消费信息、浏览记录等情报融入知识图谱,利用关系推理出客户的风险等级,了解客户周边人际关系,减少坏账损失率。

乐思软件已经与囊括金融、快消、餐饮、服务、券商保险等各行业的多家企业达成深度合作,运用乐思网络情报中心系统,确立了高效的大数据情报分析及文本挖掘的方案,为企业了解市场情况、确立市场决策、开拓市场业务提供了全面详尽的网络情报与统计分析。乐思网络情报中心系统,基于融合数千种特性的高度可定制化采集系统,打造人工智能文本挖掘算法为企业提供实时情报监测分析服务,助力企业全面洞察消费者行为,掌握客户信用情况,联合知识图谱模式展现金融机构信用评估的新切入点。

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