風控解決方案面臨挑戰--布爾數據

時間：2020-06-22作者：杭州首新網絡科技有限公司瀏覽：103

杭州首新網絡科技有限公司專注于布爾數據,風控系統,風控模型等

• 詞條

  詞條說明

• 布爾數據智能風控助力汽車金融企業轉型

  今年以來，汽車產業的結構性調整持續深化，面對連續兩年下滑后企業奮力追趕的時候，卻遭遇了新冠疫情席卷的難題。諸多因素疊加導致汽車金融未來的發展增加了許多不確定的因素，但隨著疫情趨勢向好，積壓的汽車消費需求也迅速推動汽車金融快速回暖。 在后疫情時代，汽車金融面對諸多不容忽視挑戰：獲客單一，汽車金融公司目前仍然普遍依賴傳統的線下渠道營銷，獲客難、獲客貴，受外部環境因素影響大；不良率增加，疫情導致存量客戶

• 共享智能風控實踐經驗，布爾數據助力打破銀行風控技術瓶頸

  近日，由布爾數據舉辦，各銀行組織共同進行的智能風控網絡研討會成功舉行。各種銀行*代表及布爾數據技術*團共30人參與，大家開啟網上云討論，共商風控大計。 此次網上討論會主要的緊緊圍繞“國內國外銀行業風險管控現況與發展趨勢”、“后疫情時期金融風險主要的特點及發展趨向”、“金融科技搭建智能風控新模式”三大主題開展討論與溝通交流，各**代表對于當今國內銀行業風險管控現況，深入分析金融風險誘因及發展

• 布爾數據引領風控核心競爭力

  科技創新工作能力對于公司，是完成不斷發展趨勢的關鍵動力，也是公司競爭優勢的反映。在金融科技行業，伴隨著人工智能、大數據等興盛技術性的結合運用，進一步加強了科技針對金融業行業的功效，金融科技進到新的發展趨勢環節。做為智能風控行業的**者，布爾數據一直堅持科技創新促進公司發展，不斷增加科技研發投入，健全研發部門基本建設，以科技創新打造出公司競爭優勢，為大量公司和服務平臺提供技術性支撐點和智能風控一站式

• 風控解決方案面臨挑戰--布爾數據

  AI風控解決方案想要在金融領域應用，一般需要先滿足幾個條件。首先是了解發欺詐知識體系，其次要有優秀的機器學習模型，最后還需要適用于大數據生產環境的底層架構。想要實現**應用，風控解決方案還面臨著不小的挑戰。 1、相關數據的清洗和特征工程 面對海量的數據，怎樣清洗數據從而生成特征，將直接影響模型的效果。在清洗數據時要建立每個用戶的整體視圖，綜合考量各方面數據，刻畫出完整的數據畫像。在特征工程中應用業