隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”向“人工智能”轉(zhuǎn)變，融合科技與金融的智慧金融產(chǎn)業(yè)正呈現(xiàn)廣闊的發(fā)展空間。信和大金融認(rèn)為作為金融發(fā)展的新形態(tài)，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展伴隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新技術(shù)的產(chǎn)生，這一切又在推著我國(guó)金融的改變，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展倒逼傳統(tǒng)金融改革。而智慧金融的興起也正在進(jìn)一步的解決傳統(tǒng)金融發(fā)展中面臨風(fēng)險(xiǎn)管理的難題，

大數(shù)據(jù)成為互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的熱門，“數(shù)據(jù)成為資產(chǎn)，已是行業(yè)共識(shí)。”對(duì)于金融業(yè)來說，最大的價(jià)值在于推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，能夠降低金融機(jī)構(gòu)的管理和運(yùn)行成本，讓人們?cè)絹碓角宄�的認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)就是資產(chǎn)，數(shù)據(jù)就是價(jià)值。隨著金融科技的相互融合，以科技創(chuàng)新推動(dòng)金融服務(wù)的變革，以顛覆式創(chuàng)新提升金融服務(wù)效率。

金融的本質(zhì)是風(fēng)險(xiǎn)管理，風(fēng)控是所有金融業(yè)務(wù)的核心。典型的金融借貸業(yè)務(wù)例如抵押貸款、消費(fèi)貸款、P2P、供應(yīng)鏈金融、以及票據(jù)融資都需要數(shù)據(jù)風(fēng)控識(shí)別欺詐用戶及評(píng)估用戶信用等級(jí)。在整個(gè)社會(huì)體系中征信目前并未完善，要求互金平臺(tái)增強(qiáng)自身的風(fēng)控實(shí)力。

毫無(wú)疑問，智能金融的發(fā)展背景下，傳統(tǒng)信審員通過審核大量紙質(zhì)材料來決定放款的方式已然過時(shí)，通過大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型7×24小時(shí)不停滾動(dòng)，在兩三分鐘內(nèi)完成自動(dòng)化風(fēng)控審核，從而覆蓋到傳統(tǒng)銀行信用卡無(wú)法觸及到的更廣闊人群，是目前消費(fèi)金融正在嘗試的事情。

消費(fèi)升級(jí)，而信用下沉，消費(fèi)金融正在井噴式爆發(fā)，以往不被傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)所青睞的消費(fèi)金融，正成為各色金融機(jī)構(gòu)跑馬圈地的新“藍(lán)海”。

然而，競(jìng)爭(zhēng)已日趨白熱化，消費(fèi)金融玩家風(fēng)起云涌，大致可分為四種類型：銀行系如中銀消費(fèi)金融和招聯(lián)消費(fèi)金融、BAT電商平臺(tái)系如螞蟻花唄和微粒貸，以及互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)比如信和大金融。

作為作為互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)內(nèi)知名的金融科技公司信和大金融，一直緊跟行業(yè)發(fā)展，積極推動(dòng)大數(shù)據(jù)以及智能科技在互聯(lián)網(wǎng)金融方面的應(yīng)用，尤其是在智能信貸方面，信和大金融與專業(yè)智庫(kù)組織信和研究院共同推出了多模態(tài)AI反欺詐機(jī)器人，從而有效地解決信審環(huán)節(jié)的欺詐風(fēng)險(xiǎn)壓力，使得信審，授信實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。

基于大數(shù)據(jù)的人工智能情感計(jì)算以及心理學(xué)專家模型，作為反欺詐的核心能力，成為多模態(tài)AI反欺詐機(jī)制的重點(diǎn)。

通過搭建人工智能反欺詐監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，在授信環(huán)節(jié)，對(duì)各種信息進(jìn)行全面的監(jiān)測(cè)和分析。因此，需要對(duì)客戶信息進(jìn)行全面搜集，其中包括對(duì)客戶進(jìn)行錄像和錄音。另外，為了提高服務(wù)部門和相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)決策部門的反欺詐能力，系統(tǒng)設(shè)計(jì)一套核心問題庫(kù)，用來在相關(guān)的提問環(huán)節(jié)，針對(duì)特定的問題，有針對(duì)的提醒和深度探測(cè)。

信和研究院透露通過部署人工智能反欺詐監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，在授信環(huán)節(jié)，對(duì)客戶進(jìn)行音視頻錄制，同時(shí)識(shí)別表情、聲紋、頭部動(dòng)作等特征，結(jié)合合作方情感計(jì)算引擎、深度學(xué)習(xí)模型和心理學(xué)專家模型，實(shí)時(shí)計(jì)算出客戶的情緒以及各種心理特征。另外，系統(tǒng)會(huì)結(jié)合客戶環(huán)境數(shù)據(jù)和自適應(yīng)問題庫(kù)，給服務(wù)人員提供一些自適應(yīng)問題的建議。同時(shí)，系統(tǒng)會(huì)結(jié)合信和大金融風(fēng)控模型，將風(fēng)險(xiǎn)狀況反饋給相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)控制部門，來指導(dǎo)具體業(yè)務(wù)。

實(shí)際上，在智能風(fēng)控方面，不僅僅是授信環(huán)節(jié)的問題，還有決策反饋

方面的應(yīng)用，它主要分為兩個(gè)方面：一個(gè)是將結(jié)果反饋給負(fù)責(zé)簽約的服務(wù)經(jīng)理，指導(dǎo)服務(wù)經(jīng)理做出最終決策;另一個(gè)就是將結(jié)果反饋給信息中介部，指導(dǎo)審核人員對(duì)是否放款做最終決策。因此，信息中介部可能需要將目前應(yīng)用于審核的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行升級(jí)和調(diào)整，以適應(yīng)這種決策的變化。