新疆时时彩三星跨度表:华帝称已退款超3400万元

文章来源:汽车时代网    发布时间:2018年08月15日 17:44  【字号:      】

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近几年,随着家庭收入增长,电子商务在中国迅猛发展,个人数据量激增,使得基于互联网的金融服务开始快速发展,形成了一个巨大的市场。与此同时,接受金融服务的群体迅速扩大,服务的场景和用户习惯也发生了巨大 近几年,随着家庭收入增长,电子商务在中国迅猛发展,个人数据量激增,使得基于互联网的金融服务开始快速发展,形成了一个巨大的市场。与此同时,接受金融服务的群体迅速扩大,服务的场景和用户习惯也发生了巨大变化。传统金融机构想进入整个大消费金融市场,它得变得“智能”一些。过去两年,一些银行已开始慢慢与金融科技公司从精准获客、产品设计、风险控制、联合建模等方面开始了合作,合作方式逐步深入。我们认为,“智能”在消费金融业务中的体现应该是“端到端”的,是指依赖于大数据,人工智能等技术,实现从获客、产品设计、风控定价、放款到贷后管理等信贷全流程的智能化。品钛研究院(ID:PINTECAcademy)分专题就“智能消费金融”进行系列讨论。此前已发布《掰开揉碎了聊聊“智能消费金融”系列——风控篇》为系列开篇。本文着重介绍智能消费金融体系中模型的角色:· 预测模型如何贯穿智能消费金融各环节;· 模型背后强悍的底层系统是怎样的;· 模型设计如何与各业务线配合。本文节选自品钛研究院出品的《智能消费金融101》课程内容。1 数据基础薄弱,传统银行难“系统性”挖掘用户价值麦肯锡在2017年7月出版的《中国银行业转型与创新系列白皮书》报告中指出,传统银行本身数据基础能力较弱,具体体现在不同部门的数据口径、字段、细致程度都有差异。传统金融机构里,不同产品的交易数据储存分散、未打通,这导致用户数据难汇总,大量有价值的客户交易行为数据价值没有得到有效利用,造成用户数据与一线应用脱节的情况。2 数据、预测模型贯穿智能信贷决策各阶段传统金融机构的这些弱点,刚好是智能消费金融能补足的。相较传统金融机构数据分散,口径不统一,无法形成系统化决策问题,智能消费金融的预测模型贯穿了贷前(营销,新客申请)、贷中(老客管理)、贷后(客户服务,催收)各个阶段。营销营销阶段的预测模型主要解决两类问题:1)客户画像是什么样的;2)要为他们提供什么样的产品。智能消费金融每一个投放广告决策都有数据支持:响应模型用于预测怎样的客户最可能来申请贷款;估值模型用于判断某类客户能为机构带来多少价值,其中包含对客户逾期、违约风险的衡量,以及对于客户对价格敏感程度的评估。新客申请新客申请阶段,智能消费金融需要解决的问题是:判断客户是否有欺诈风险,以及对于欺诈风险较小的客户,如何进行定额定价地为他们提供个性化服务。欺诈风险分为两种:一种是三方欺诈,即第三方冒用“申请者”的姓名或身份信息进行申请。目前,三方欺诈主要通过人脸识别等手段进行解决;另一种更普遍的情况是一方欺诈,即确实是本人申请,但申请者在申请时没有还款意愿,其防范主要是靠模型来判断。在判定了客户欺诈风险可控的情况下,需要用模型确定适合客户的费率和额度,这里会用到定价模型和估值模型。我们会为金融机构客户计算,如果该机构以某一费率向客户提供消费金融服务,那在估值模型结果下,这位客户为能为机构带来多少价值。如果做得更精细,还可以评估用户的提前还款意愿。在一些长期信贷业务中,提前还款是一个值得关注的风险。因为从金融机构角度,获取一个客户的前期投入是较大的,如果客户为了避免长时间支付利息而选择提前还款,这个风险是需要金融机构承担的。老客管理老客管理阶段,需要用模型对用户贷中行为进行分析。我们在做行为评分(B卡评分)的时候,会用行为模型定期给客户“打分”,判断应该给什么样的用户提额,降额,降费率,或者发优惠券等。客服预测模型在客服中的应用,包括:1)识别什么样的客户最容易交叉营销;2)面对可能的客户流失情况,要用什么样的方法挽留客户。识别适合交叉营销的客户,需要通过转化率模型进行预测。在挽留可能流失客户时,如果使用模型得当可起到节约客服成本的作用。举一个例子,有的机构可能会遇到客户在申请消费贷款时,流程未走完就放弃申请的情况。如果没有模型支持,客服需要全量跟进这些客户,但如果模型能做得精细一些,我们可以根据用户的行为判断,哪一些客户在客服跟进的情况下更有可能完成申请,这是模型在节约客服资源方面的一个小小应用。贷后贷后催收阶段的模型会预测客户的还款情况,并制定相应的催收战略。这里需要通过响应模型对客户收到催收提示后的可能性进行判断,此外估值模型也需考虑各种催收方式(短信、电话、VIR等)的成本,帮助催收业务团队寻找性价比最高的催收策略。从上述的分析可以看到,智能信贷的整个周期——从营销、贷前、贷中、贷后——每一个环节都会有预测模型的参与,这个需要做得非常细致。3 模型要run起来,少不了强大的技术后台支撑算法做得精致,是预测模型能很好地服务智能消费金融的重要前提之一,另一个不可少的部分是底层的强大技术后台。做模型高度依赖于底层数据和底层架构的支持,因为智能消费金融的预测模型是通过数据分析来驱动决策的,而互联网消费金融背景下的决策往往需要在几秒内作出,当系统处理几十个数据源后,如何能秒级地把这些数量计算出来,需要依靠复杂的系统。从数据源的接入,到数据清洗,到最后计算,这些对系统的要求很高。以品钛的智能信贷决策引擎“读秒”举例,数据通过一个叫做数据服务总线 (Data Service Bus,DSB)的模块接入读秒,DSB主要负责与外部数据机构交互,保证接口的稳定实时有效。DSB的另一重要功能,是把外部接进来的数据转换为数据科学家想要的变量。因为模型不会读未经加工处理的原数据,DSB会从底层原始数据加工产出一些模型能处理的变量。DSB的数据会同步传给读秒引擎内的两个重要的模块,商业决策引擎和“秒算”,前者涵盖了包括定价,费率,风控策略等规则,后者涵盖了所有的模型算法。客户申请相关的流程数据进系统后,数秒之内系统内大致会发生这些事:数据服务总线DSB会给商业决策引擎和“秒算”系统去推计算出来的数据,这其中包含几千个变量。商业决策引擎首先判断,若申请者不符合一些基本的硬性要求(如年龄过小),前置的规则会直接拒绝用户的申请,此时就不需要“秒算”系统再给他打分了,因为打分也会要消耗一些数据成本。对于需要打分的用户群体,商业决策引擎会推到“妙算”打分系统(“给我打个分”)调起秒算系统,秒算得到指令后会基于DBS传来的实时数据去打分。“秒算”系统是品钛自主研发的,其中包含了很多模型和算法。我们在评估用什么算法时,会综合考虑什么样的算法能提供一个最稳定,最有效的模型分。往往会结合传统的逻辑回归方法,以及一些“性感”的方法(如神经网络)。这些算法在系统里面都会交叉起来用。有打分结果后,这个分数会从秒算系统推回给商业决策引擎,由商业决策引擎判断是否拒绝客户的消费信贷申请,并将客户的风险等级,费率、期限等信息同步给业务端,业务端再展示给客户,系统内大致是这样的一个交互 。4 预测模型如何与风控、业务线“搭配”干活模型系统“秒算”需要和商业决策引擎“配合”,是因为,本质上,模型输出的是“度量衡”,其核心是对人的筛选和排序。比如,当建模型的时候,定义300分的用户对应的风险(坏账率)是5%,之后风控部门会根据这个打分定风控策略。假设风控部想把坏账率控制在5%,那他们可能就会把策略卡在300分左右,因为这个模型300分对应的坏账率就是5%。如果最终实践中发现,300分客群的风险不是5%,变成了15%的,那就说明这把尺子不准。当然这是一个极其简化的例子,真实情况比这个复杂很多。总之,模型输出的就是度量衡。如果是风险模型,那这个模型就需要从风险的角度把用户群体进行较好的区分;如果是营销阶段的响应模型的话,那就要从响应率的角度把客户进行较好的区分,以此类推。5 总结我们可以看到,已经有不少银行开始寻求数字化转型出路。2018年6月11日,浦发银行宣布与腾讯开展战略合作。2018年5月以来,中信银行,华夏银行、光大银行、浦发银行四家银行先后与蚂蚁金服签署合作协议。银行希望借助金融科技的力量使其自身在这个瞬息万变的市场中,能继续稳健发展。传统金融机构有多年积累的品牌,用户基数,用户信任,与合作伙伴的关系网络等优势,目前暂时有所欠缺的,可能还是数据整合、数据处理以及基于预测模型辅助决策的能力或意识。所以……品钛智能消费金融解决方案了解一下 : )注:本文图片和文字节选于《智能消费金融101》课程,课程将于近期上线。该课程旨在帮助对互联网时代背景下,消费金融感兴趣的伙伴系统地构建对智能消费金融的基本认识。“101”的表述沿用了美国大学课程设置的习惯,美国大学课程名称若为101结尾,多表示该课程是某门学科的基础、原理、导论课程。。


人工智能技术对于普通大众而言,不再是陌生的高冷名词,而是在与人们的生活发生切实关联。   【环球网科技报道】3月2日消息,近日,中央电视台财经频道《中国经济生活大调查》和腾讯共同发布关于AI公众认知的联合调查报告。调查结果显示,人工智能技术对于普通大众而言,不再是陌生的高冷名词,而是在与人们的生活发生切实关联。  调查显示,接近8成受访者认为人工智能发展前景广阔,会渗透到各行各业,超过9成的受访者认为人工智能会对自己的工作生活产生影响,3成的受访者已经感受到了人工智能给自己工作带来的威胁,也有接近8成的受访者担心某些领域的人工智能应用会威胁自己的隐私,而绝大多数受访者表示会主动了解和学习人工智能知识和技能,多数受访者愿意尝试人工智能技术的应用。  如果说过去谈到AI,谈到人工智能时,人们最常问到的问题是“人工智能离我有多远”,那么现在这个问题可以说已经变成“人工智能离我有多近”了。  就在2016、2017年谷歌AlphaGo接连击败李世石和柯洁两位人类围棋高手时,人工智能对于大多数人而言也许还只停留在一个模糊的概念阶段,而到了平昌冬奥会闭幕式上“北京8分钟”里与人共舞的冰屏机器人,以及狗年春晚上无人车、无人船、无人机的惊艳表演,则表明这项“黑科技”已经开始跨越概念,逐步走向落地,走向实际应用。    (图为中央电视台财经频道《中国生活经济大调查》联合腾讯社会研究中心共同主办的“发现美好生活第二站,AI让你更幸福”论坛活动现场。)  3月2日,中央电视台财经频道《中国经济生活大调查》也联合腾讯社会研究中心在北京举办了一场“AI让你更幸福”论坛活动。腾讯AI Lab总经理刘永升;微软亚洲研究院副院长潘天佑;IBM中国研究院研究总监、大数据及认知计算研究方向首席科学家苏中;驭势科技CEO吴甘沙;《知识分子》主编、清华大学药学院教授、神经科学家鲁白在内的多位人工智能和认知科学领域的专家学者出席了此次论坛,一一对话央视财经频道著名主播马洪涛,嘉宾们还就人工智能应用,如:腾讯觅影、沃森机器人、微软翻译、无人驾驶汽车等在如何改变我们的生活等热点话题进行了深入探讨。    (图为腾讯社会研究中心总监王晓冰)    (图为中央电视台财经频道节目主持人马洪涛)  当下自动驾驶、人脸识别、语音识别、智能医疗等各类人工智能技术在日常生活中得到越发广泛的应用——如腾讯觅影已可以利用人工智能的图像识别技术做食管癌的早期筛查——这表明人工智能不仅已经开始在各行各业生根发芽,而且正逐渐成为人们生活的一部分,可以为医生分担一部分工作。人们对人工智能的看法,也从过去对一项先进技术的冷眼旁观,转变为思考如何与之共生、共存。    (图为微软亚洲研究院副院长潘天佑)  对于如何看待人工智能与人类的关系这一问题,潘天佑认为,人工智能不是取代人类,而是跟人一起工作,让人能够效率更高,去解决更多的问题。很多过去要花很多时间做的没有意义的事情可以交给人工智能去做,让人类能够空出更多时间、更多精力去解决今天没有解决的,如空气污染、能源、外太空探索,以及医疗等方面的问题。    (图为《知识分子》主编、清华大学教授鲁白)  鲁白也认为,机器在两个方面要远远超过人脑,一个是记忆,一个是计算。他认为,人脑天生的设计不是主要用来做这些事情,而只是顺便做一些,人类总有一天会发明一种机器帮助自己做这些事。但人脑的一些功能,如想象力、情感等,则至少是现在这一阶段机器无法取代的。  去年7月,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,同年11月召开的新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会,标志着新一代人工智能发展规划和重大科技项目进入全面启动实施阶段。    (图为IBM中国研究院研究总监、大数据及认知计算研究方向首席科学家苏中)  苏中认为,从行业角度来看,中国是制造业大国,在所有各方面都是全产业链。人工智能在这一轮里就可以帮助产业提升,即智能制造,这会成为很大的一个亮点,因为中国在这方面基础非常好。苏中说,在一些领域里,如中国的基础设施建设非常好,有世界上最好的机场、最好的高速公路系统等等,从这个角度来说,没有太多历史负担,所以在这个应用领域里可以走到前列,会积累更多的人才、更多的市场,可能在某些领域真的会引领世界。    (图为驭势科技CEO吴甘沙)  吴甘沙认为,相对于云计算、大数据、物联网等技术,在人工智能领域,中国和美国相比几乎是“零时差”。他认为,中国的人工智能在应用能力上非常强,而且在原创方面,如果原来说美国、加拿大、英国做0到1,中国做1到N,现在可以说中国是做0.1到N,在原创能力上再往前推进了一大步。  腾讯的医疗项目作为国家人工智能首批四大创新平台之一,企业实验室腾讯AI Lab提出了“让AI无处不在”的口号。刘永升介绍,科技+文化是腾讯公司是重大战略,而人工智能已经上升到公司战略,腾讯对人工智能的重视也是希望一方面提高原创性、前沿性的基础研究能力,另一方面与企业、行业和学界共享AI+未来,以技术赋能传统行业,让AI技术被更多行业开发者使用。人工智能一定不能成为一部分人的权利或独享,而是希望能被更广泛的人群,以更低成本、更方便的方式使用。  (图为腾讯人工智能实验室总经理刘永升)  刘永升认为,能首批入选国家人工智能四大平台,对腾讯而言是一个巨大的鼓励。这会让腾讯更加有信心去把人工智能做好。他认为,技术从研发到应用需要有很广阔的实验平台或实验环境,有国家政策支撑,会让技术的演进和迭代更加顺利,这是非常重要的制度上的保证。  人工智能正迎来一个蓬勃发展的时代。如果说2016年是人工智能进入普通民生视野的AI元年,2017、2018年就是AI的爆发年。这项以计算能力为主导的创新技术,不再是束之高阁的精深科技,而是正在走向现代生活,和传统产业擦出火花,并有望成为提高生产效率、改善服务能力的有效手段。随着人工智能创业和投资热潮高涨,企业加快布局,创新层出不穷,民众对人工智能技术应用的关注和期待越来越高。。




(责任编辑:万俟东亮)

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