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更新: 2018-01-10
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随着人们对人工智能的热情再次点燃,各行各业都在探讨如何与人工智能结合,金融行业成为人工智能实现商业化的主要战场之一,活体检测、人脸识别技术等一些曾只在科幻电影中出现的技术,现已在一些金融产品华丽落地。
AI理想 照亮商业现实
日前,发布了令人惊艳的Face X活体人脸识别技术2.0,这项拥有自主知识产权的技术是在人工智能领域的又一次精准发力。据金融首席技术官蒋宁介绍,Face X活体人脸识别技术2.0已上线,识别精准度高达99.99%,在识别准确度上,领先于国内同类的活体比对人脸识别产品。该项技术的落地应用,标志着金融在过往两年里人工智能研发方面的积累,在厚积薄发中迎来成果硕硕。人脸识别在金融领域,作为防范第一人称的欺诈非常关键,准确率的提升大幅降低了身份伪冒而带来的损失。同时,用户的个人信息和权益能得到最大程度的保障。
截至2017年上半年,消费金融注册用户数近2500万,单日最高贷款申请数约80万单。与此同时,从创始之初就将自己定义为一家“金融科技公司”的金融,目前技术研发团队有700多人,技术人员占比达到一半以上。在新零售金融领域,研发投入比肩微众和网商银行,力争在金融科技领域,成为新零售金融的科技领头羊。
技术决定速度 数据决定高度
目前,消费金融领域使用活体检测和脸部识别的公司不在少数,但大多以采购第三方技术嵌入自有系统的做法,像消费金融这样完全进行自主开发的公司国内实属罕见。对此,消费金融的CTO蒋宁表示:”和传统银行业务相比,因为消费金融没有面签,如何利用人脸识别技术进行身份验证环节更加重要,如果人脸识别的准确度有千分之一的提升,都会节省接近几千万的欺诈成本。自主研发和市场上商用的人脸比对产品相比,因为这些产品没有信息流的闭环,不能根据客户中心和反欺诈积累的样本数据进行优化算法,准确率一般都停留在起始水平而没有更一步优化的空间。
关于Face X技术能够超越商用的人脸识别的产品,蒋宁认为:人工智能的技术大部分以监督学习为主,大样本海量的数据样本是深度学习的基础,同时,标注学习的负样本数据,模型研发能力和数据处理能力也是关键。过往已经积累了几千万的身份证照片的大样本,反欺诈团队基于消费金融线上和线下的消费场景在日常工作中,提供了很好的欺诈样本。其中,美国顶级大学卡耐基梅隆大学的人工智能专家团队,两年来日以继夜的优化工作也是关键所在。商用的人脸识别产品因为没有持续的交易场景产生的样本,后续的优化是没法实现的,这也是金融自建人工智能团队的原因。
智能优势尽显 未来可期
今年以来,消费金融推出了一系列基于人工智能技术的自研系统在业内广受好评,如:LUMA风控系统、XMA智能客服系统、G!COLO智能催收系统等等,不少行业研究专家认为消费金融已经具备智能金融技术输出的能力,其作为同类金融公司中“科技”属性的特点日益鲜明,后续发力不可小觑。金融CTO蒋宁表示,Face X仅仅是一个开始,针对不断涌现的新场景业务和资金端合作,金融正在以更积极、更主动的姿态布局金融科技。得益于成立两年来超过2000万注册用户的大数据沉淀,结合千万级体量线上合同的数据沉淀与技术积累,以及技术团队对消费金融业务模式的深刻理解,金融将继续凭借自身人工智能、大数据、区块链等技术在消费金融领域的先发应用优势,为中国未被传统金融体系所覆盖的60%长尾人群,带来更近距离的智能金融服务,以技术力量践行普惠金融。
 

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