① ppmoney的風控實力怎麼樣
非常不錯的業內
② 人工智慧風控是什麼
近日，華為雲AI開發部總經理羅華霖在深圳舉辦的GIIS-全球產業創新峰會作了《華為人工智慧實踐與創新》主題演講，他對人工智慧的定義、華為對人工智慧的理解和實踐等話題做了詳細論述。
近兩年，人工智慧的相關話題非常火爆，從學術界到工業界，幾乎人人必談人工智慧。這一波人工智慧的復興始於2012年，當時多倫多大學的博士生Alex Krizhevsky和他的同事通過使用深度神經網路，把ImageNet的圖像識別錯誤率從盤桓很久的30%大幅度降到15%。從此，觸發了人工智慧的再次復興。
華為雲將人工智慧應用於雲服務，今年9月推出了華為雲企業智能服務(Enterprise Intelligence，EI)，包括三類企業智能雲服務：基礎平台服務、通用服務、場景解決方案。華為把多年來積累的一些能力、知識和方法分享給更多企業，讓企業更智能。
什麼是AI?
「工業4.0」和「中國製造2025」是近期的熱點詞，無論是從國家戰略、還是產業界關注等領域都非常關注。企業在智能化轉型過程中，人工智慧是重要的使用技術。那麼，究竟要用AI解決產業界的什麼問題?AI又是什麼東西?
其實AI就發生在日常生活中，現在行業的一個大概說法，AI有兩種，一種是強人工智慧，一種是弱人工智慧。
強人工智慧是研究如何通過模擬人的思維和模擬人細胞構成的一個方向，這個領域目前也沒有太大突破。人的細胞現在從一些計算能力和計算機的角度，最多可以模擬幾十個神經元或者幾百個神經元，而人的大腦有幾十億到上百億的神經元，這個方向短期還是很難突破。
另外一個是弱人工智慧，現在看到的東西就是弱人工智慧。弱人工智慧本質上是一個工具，主要解決兩個問題：第一是解決人的效率問題，通過一些人工智慧或者演算法，解決人之前在傳統領域不太好解決的問題，讓效率更高;第二是解決人做不到的事情，就是輔助人做一些事情。
華為EI
華為EI，叫做企業智能，目的是「讓企業更智能」。因為華為本質也是一個企業，同時也是一個高科技製造企業，華為創始人任正非先生對人工智慧的要求是——人工智慧的發展是為了使用。
華為在9月的HUAWEI CONNECT 2017上首次發布創新的企業智能(EI)。為什麼華為雲要推出企業智能(EI)服務?從內部來說，要先解決華為公司內部生產、物流、供應鏈、終端等領域的問題，再把積累的一些能力、知識和方法開放給更多人，幫助更多企業實現智能化的夢想。
華為把企業智能應用在華為供應鏈的智能裝箱、物流和路徑規劃，以及報關、發票等場景。華為在這些工作場景上消耗的人力非常大，在怎麼提升效率，減少人的投入方面，做了很多智能化的技術。另外是風控、營銷，包括華為終端業務上，也做了一些探索。
在效果上，比如說智能裝箱和供應鏈，基本上每年都節省上千萬以上，這只是其中一個環節，在倉儲方面節省的更多。對於風控，華為Vmall本身也是一個比較大的電商企業，也會有欺詐防攻擊的問題，也做了一些實踐。還有個性化推薦，羅華霖覺得雖然現在還沒有到時候，但是將來在製造行業這將會是一個很關鍵的要素。
「工業4.0」或者它描述的場景，更多的是個性化的製造。客戶下訂單，再回到生產線，通過個性化的定製，形成訂單生產，再慢慢在智能化環節裡面進行閉環，最後把東西通過智能物流送到客戶手裡。這個可能會稍微遠一些，但是平台能力技術已經慢慢開始在實踐中積累起來。怎麼讓企業用起來，這可能需要企業根據自己的行業實踐慢慢來考慮。
華為對AI的理解
從一個平台到通用服務再到領域的服務，華為分了幾層，最底層是華為硬體的基礎能力。其實用到AI領域之後，傳統的一些CPU或者計算能力可能都跟不上。傳統一個計算機能很好處理文本，現在變成圖像和視頻之後，處理能力會要求更高，需要GPU後者FPGA等新的硬體能力。最近主要是硬體能力和計算能力提升，讓整個AI應用進入大家的視野。
現在各個領域的一些核心演算法都是通過平台服務和一定的數據訓練出來的。AI是一個弱的人工智慧，本質上是一個工具，工具通過什麼來達到這個目的呢?比如說語音轉文本的技術，其實是學了更多的語音樣本之後得出來的，也就是說，轉化成一個文本，需要大量數據的訓練，而數據訓練就需要機器學習、深度學習等平台能力支撐。
再一層是語音、自然語言，視覺等能力，包括語音轉文本、自然語音、對話，視覺處理等等，自然語言是你說了一句話，轉化成文本;文本的意思有很多種，在這個場合下是什麼意思，怎麼理解這句話，理解這句話之後會形成一個問答，這些都是自然語言領域的。
OCR(OpticalCharacter Recognition，光學字元識別)，各種各樣的單據、票據，這個也有可能是企業的切入點。因為每個企業都有大量的票據單據，原來都靠人工核對，如何把文檔進行數字化的輸入，這可能會是一個關鍵領域。
華為公司在AI領域的實踐
華為基於內部做的端到端的智能APIs服務。華為公司每年有180萬以上的訂單，大概會形成30萬—50萬規模的物流單，怎麼實現從始發點貨物的供貨預估——貨物的裝箱管理——運輸到目的區域的分發——最後一公里的客戶配送，這就需要有一系列智能化的技術支撐。
其實人工智慧應用到企業，它也沒有那麼神秘。例如第一步做的備貨，就是根據你的歷史數據，預測你可能這個月應該備貨多少。原來是靠人的經驗或者規則來做，現在通過人工智慧之後會效果更准確一些。
基於倉儲的優化，這對於大型企業是比較重要的。現在倉儲都分為幾級，華為公司在海外分了大概4—5個的集散中心，全球發貨到集散中心之後，如何把貨物進行比較好的布放以及取貨順序的安排，這個就需要有人工智慧的演算法在裡面。
還有集裝箱，這裡面會涉及到一個裝箱的過程，要考慮類似於如何在一個最小的空間裡面最大利用這些空間等問題。裝箱也有一些規則，比如說形狀、重量、是否怕壓，這些都有一系列的演算法去解決。華為公司會提供最優化的演算法，形成一些智能物流的服務。這些實踐每年帶來上千萬的費用節省。
OCR識別，比如說企業的票據、發票、文本，怎麼通過自動化的方法錄入，包括一些紙質單據的傳遞，其實它也需要利用一些人工智慧技術。原來的方法可能做得不太准，最近有了深度學習和其它的人工智慧技術之後，識別率大大提高了。比如數字及表格的識別有些場景超過98%，訓練精度和模型精度的提高，對整個企業也是一個幫助，可以大大節省人力。
風控，這是華為內部的一個實踐。看到這里有實時的平台，傳統是通過專家的經驗規則，再結合案例形成一些模型，但是人工智慧的模型相比傳統會更准一些。如何理解人工智慧的模型與傳統專家的經驗規則之間的差異?例如要推銷一個東西，打電話給VIP用戶推銷，首先從模型角度來看，包括這個人打電話的時間、打電話的量、上網的量和他個人的一些特徵、在網時間，根據這些推算出來這個人是不是VIP。
但是下午兩三點打電話或者上網比較多的是消費重度的用戶，這一點是看不出來的，而模型會告訴你這些人是最值得推薦的。同樣在風控裡面也會有類似學習模型，這些模型告訴你哪些人可能是需要你對他進行控制或者有可能是有問題的用戶。
推薦。推薦是華為終端的實踐，華為Vmall本身也是一個比較大的電商，有終端推薦、游戲推薦和音樂、視頻的推薦，這裡面的推薦都是用華為的系統來做的。這個推薦平台可以很好提供包括人物畫像和動態的實時模型更新，實時推薦等關鍵能力,能夠做到分鍾級模型更新上線。
關於圖片圖像處理，華為提供一系列的圖像處理能力，如圖片識別和高清重建等服務。這個具體在製造業怎麼應用呢?例如在對圖片進行處理時用到這樣的技術，比如說把模糊的圖像處理得清晰一點，或者把圖像裡面的關鍵人物和關鍵事件進行分類識別。以華為全球技術服務部為例，上基站之前會有整個工作各方面的規范性檢查，華為現在都是用遠程圖像處理的方法做這個事情。以後企業有自動化生產的，也可以通過圖像處理的方式截取和監控生產製造過程的關鍵信息。
智能問答。智能問答類似於小機器人。華為內部IT熱線的機器人，華為有各種各樣的IT問題，如訂票問題，很多企業也都會遇到這樣的問題，當內部有一定量的相似問題需要答復或者處理，用自動問答技術可以大大節省人力。華為在機器的自動閉環能做到65%以上，這個替代率跟整個知識、模型和要回答的問題有關系，場景稍微復雜一點。
總的來說，華為認為，人工智慧的發展是為了使用。人工智慧要為企業創造更多價值，則必須將這些分散的單點技術集成起來，綜合運用到復雜的企業場景中。華為雲定位於智能社會的使用者，聚合人工智慧、物聯網、計算和存儲等基礎能力，提供創新的企業智能雲服務，將華為多年來儲備的基礎研究成果與實踐經驗開放給政府、企業、合作夥伴及開發者使用。
③ 大數據風控有哪些優點
現在的大數據風控大多都是利用多維度數據來識別借款人風險。同信用相關的數據越多地被用於借款人風險評估，借款人的信用風險就被揭示的更充分，信用評分就會更加客觀，接近借款人實際風險。壹諾信用結合自身的大數據智能風控風控經驗整理了大數據風控的5個特點。
第一：分析客戶線上申請行為來識別欺詐
風控可以藉助於SDK或JS來採集申請人在各個環節的行為，計算客戶閱讀條款的時間，填寫信息的時間，申請貸款的時間等。此外，用戶申請的時間也很關鍵，一般晚上11點以後申請貸款的申請人，欺詐比例和違約比例較高。
第二：利用黑名單和灰名單識別風險
黑名單和灰名單是很好的風控方式，但是各個徵信公司所擁有的名單僅僅是市場總量的一部分，很多互聯網金融公司不得不接入多個風控公司，來獲得更多的黑名單來提高查得率。如支付清算協會風險共享系統、中國電子商務協會反欺詐系統等都是黑名單資料庫。
第三：利用消費記錄來進行評分
常用的消費記錄由銀行卡消費、電商購物、公共事業費記錄、大宗商品消費等。還可以參考航空記錄、手機話費、特殊會員消費等方式。
第四：參考借款人社會屬性和行為來評估信用
參考過去互聯網金融風控的經驗發現，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低;年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高;貸款用於家庭消費和教育的貸款人，其貸款違約率低;貸款次數多的人，其貸款違約率低於第一次貸款的人。
第五：驗證借款人身份
驗證借款人身份的五因素認證是姓名、手機號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。
作為大數據在金融科技領域的最佳實踐者，壹諾信用專注於大數據風控、信貸管理、信用信息查詢等一站式服務模式，並實現了數據在消費金融領域的全流程應用，通過大數據與科技力量，有效控制風險，確保每一步操作都安全無憂，最終推動互聯網金融向更加便捷、高效的領域發展!
④ 如何做好企業內部風控管理工作新
內部風險管理可以使用企業現代管理技巧FMEA，即失敗模式與效益分析。也叫潛在失效模式與後果分析，是指在產品/過程/服務等的策劃設計階段，對構成產品的各子系統、零部件，對構成過程，服務的各個程序逐一進行分析，找出潛在的失效模式，分析其可能的後果，評估其風險，從而預先採取措施，減少失效模式的嚴重程序，降低其可能發生的概率，以有效地提高質量與可靠性，確保顧客滿意的系統化活動。
這一管理方法被擴展到整個企業管理活動中來，就是在企業管理活動過程中，任何可能出錯或潛在出錯因素或不可確定因素，均對其過程進行後果分析，以求降低風險或損失。
另外，危機處理，也是風險管理的一種。
企業應該具備隨時應對危機處理的能力，但真能做到危機管理機制的還很少，一般只有相對較成熟的企業才會去建設完善這一機制。個人一點淺拙意見，僅供參考。
1、做好危機管理首先第一步應該明確危機管理的歸屬決斷部門或人員，理清職責與許可權；
2、根據企業運營狀況，由危機決斷部門組織探討企業存在或可能存在，甚至是可能面臨的危機；
3、針對所有危機事項，提供針對性解決方案；所有危機案例資料存檔並要求具備可追溯性；
4、根據危機事項解決方案最終效益，總結成可操作性的危機處理預案；
5、根據預案隨機應對處理成效，以及危機事項解決方案成功經驗，轉變思維，以攻為守，探討建立危機營銷方案，將危機變為機遇；
6、宣傳培訓加強各職能部門管理人員危機管理意識及處理能力；
7、總結建立系統的危機管理機制，將危機管理分配到企業的各職能部門、各層級員工，將危機管理提升到企業發展、安全等公司戰略層面，加強並明確各層級管理和員工的危機管理職責與許可權，實現全員參與，全員管理；
8、總結修訂完善危機管理機制。
⑤ 期貨公司資管業務風控員崗位職責模板
你好，證券公司風控部是業務支持部門，風控人員：產品的風險控制指標審核、風控執行。