① ppmoney的风控实力怎么样
非常不错的业内
② 人工智能风控是什么
近日，华为云AI开发部总经理罗华霖在深圳举办的GIIS-全球产业创新峰会作了《华为人工智能实践与创新》主题演讲，他对人工智能的定义、华为对人工智能的理解和实践等话题做了详细论述。
近两年，人工智能的相关话题非常火爆，从学术界到工业界，几乎人人必谈人工智能。这一波人工智能的复兴始于2012年，当时多伦多大学的博士生Alex Krizhevsky和他的同事通过使用深度神经网络，把ImageNet的图像识别错误率从盘桓很久的30%大幅度降到15%。从此，触发了人工智能的再次复兴。
华为云将人工智能应用于云服务，今年9月推出了华为云企业智能服务(Enterprise Intelligence，EI)，包括三类企业智能云服务：基础平台服务、通用服务、场景解决方案。华为把多年来积累的一些能力、知识和方法分享给更多企业，让企业更智能。
什么是AI?
“工业4.0”和“中国制造2025”是近期的热点词，无论是从国家战略、还是产业界关注等领域都非常关注。企业在智能化转型过程中，人工智能是重要的使用技术。那么，究竟要用AI解决产业界的什么问题?AI又是什么东西?
其实AI就发生在日常生活中，现在行业的一个大概说法，AI有两种，一种是强人工智能，一种是弱人工智能。
强人工智能是研究如何通过模拟人的思维和模拟人细胞构成的一个方向，这个领域目前也没有太大突破。人的细胞现在从一些计算能力和计算机的角度，最多可以模拟几十个神经元或者几百个神经元，而人的大脑有几十亿到上百亿的神经元，这个方向短期还是很难突破。
另外一个是弱人工智能，现在看到的东西就是弱人工智能。弱人工智能本质上是一个工具，主要解决两个问题：第一是解决人的效率问题，通过一些人工智能或者算法，解决人之前在传统领域不太好解决的问题，让效率更高;第二是解决人做不到的事情，就是辅助人做一些事情。
华为EI
华为EI，叫做企业智能，目的是“让企业更智能”。因为华为本质也是一个企业，同时也是一个高科技制造企业，华为创始人任正非先生对人工智能的要求是——人工智能的发展是为了使用。
华为在9月的HUAWEI CONNECT 2017上首次发布创新的企业智能(EI)。为什么华为云要推出企业智能(EI)服务?从内部来说，要先解决华为公司内部生产、物流、供应链、终端等领域的问题，再把积累的一些能力、知识和方法开放给更多人，帮助更多企业实现智能化的梦想。
华为把企业智能应用在华为供应链的智能装箱、物流和路径规划，以及报关、发票等场景。华为在这些工作场景上消耗的人力非常大，在怎么提升效率，减少人的投入方面，做了很多智能化的技术。另外是风控、营销，包括华为终端业务上，也做了一些探索。
在效果上，比如说智能装箱和供应链，基本上每年都节省上千万以上，这只是其中一个环节，在仓储方面节省的更多。对于风控，华为Vmall本身也是一个比较大的电商企业，也会有欺诈防攻击的问题，也做了一些实践。还有个性化推荐，罗华霖觉得虽然现在还没有到时候，但是将来在制造行业这将会是一个很关键的要素。
“工业4.0”或者它描述的场景，更多的是个性化的制造。客户下订单，再回到生产线，通过个性化的定制，形成订单生产，再慢慢在智能化环节里面进行闭环，最后把东西通过智能物流送到客户手里。这个可能会稍微远一些，但是平台能力技术已经慢慢开始在实践中积累起来。怎么让企业用起来，这可能需要企业根据自己的行业实践慢慢来考虑。
华为对AI的理解
从一个平台到通用服务再到领域的服务，华为分了几层，最底层是华为硬件的基础能力。其实用到AI领域之后，传统的一些CPU或者计算能力可能都跟不上。传统一个计算机能很好处理文本，现在变成图像和视频之后，处理能力会要求更高，需要GPU后者FPGA等新的硬件能力。最近主要是硬件能力和计算能力提升，让整个AI应用进入大家的视野。
现在各个领域的一些核心算法都是通过平台服务和一定的数据训练出来的。AI是一个弱的人工智能，本质上是一个工具，工具通过什么来达到这个目的呢?比如说语音转文本的技术，其实是学了更多的语音样本之后得出来的，也就是说，转化成一个文本，需要大量数据的训练，而数据训练就需要机器学习、深度学习等平台能力支撑。
再一层是语音、自然语言，视觉等能力，包括语音转文本、自然语音、对话，视觉处理等等，自然语言是你说了一句话，转化成文本;文本的意思有很多种，在这个场合下是什么意思，怎么理解这句话，理解这句话之后会形成一个问答，这些都是自然语言领域的。
OCR(OpticalCharacter Recognition，光学字符识别)，各种各样的单据、票据，这个也有可能是企业的切入点。因为每个企业都有大量的票据单据，原来都靠人工核对，如何把文档进行数字化的输入，这可能会是一个关键领域。
华为公司在AI领域的实践
华为基于内部做的端到端的智能APIs服务。华为公司每年有180万以上的订单，大概会形成30万—50万规模的物流单，怎么实现从始发点货物的供货预估——货物的装箱管理——运输到目的区域的分发——最后一公里的客户配送，这就需要有一系列智能化的技术支撑。
其实人工智能应用到企业，它也没有那么神秘。例如第一步做的备货，就是根据你的历史数据，预测你可能这个月应该备货多少。原来是靠人的经验或者规则来做，现在通过人工智能之后会效果更准确一些。
基于仓储的优化，这对于大型企业是比较重要的。现在仓储都分为几级，华为公司在海外分了大概4—5个的集散中心，全球发货到集散中心之后，如何把货物进行比较好的布放以及取货顺序的安排，这个就需要有人工智能的算法在里面。
还有集装箱，这里面会涉及到一个装箱的过程，要考虑类似于如何在一个最小的空间里面最大利用这些空间等问题。装箱也有一些规则，比如说形状、重量、是否怕压，这些都有一系列的算法去解决。华为公司会提供最优化的算法，形成一些智能物流的服务。这些实践每年带来上千万的费用节省。
OCR识别，比如说企业的票据、发票、文本，怎么通过自动化的方法录入，包括一些纸质单据的传递，其实它也需要利用一些人工智能技术。原来的方法可能做得不太准，最近有了深度学习和其它的人工智能技术之后，识别率大大提高了。比如数字及表格的识别有些场景超过98%，训练精度和模型精度的提高，对整个企业也是一个帮助，可以大大节省人力。
风控，这是华为内部的一个实践。看到这里有实时的平台，传统是通过专家的经验规则，再结合案例形成一些模型，但是人工智能的模型相比传统会更准一些。如何理解人工智能的模型与传统专家的经验规则之间的差异?例如要推销一个东西，打电话给VIP用户推销，首先从模型角度来看，包括这个人打电话的时间、打电话的量、上网的量和他个人的一些特征、在网时间，根据这些推算出来这个人是不是VIP。
但是下午两三点打电话或者上网比较多的是消费重度的用户，这一点是看不出来的，而模型会告诉你这些人是最值得推荐的。同样在风控里面也会有类似学习模型，这些模型告诉你哪些人可能是需要你对他进行控制或者有可能是有问题的用户。
推荐。推荐是华为终端的实践，华为Vmall本身也是一个比较大的电商，有终端推荐、游戏推荐和音乐、视频的推荐，这里面的推荐都是用华为的系统来做的。这个推荐平台可以很好提供包括人物画像和动态的实时模型更新，实时推荐等关键能力,能够做到分钟级模型更新上线。
关于图片图像处理，华为提供一系列的图像处理能力，如图片识别和高清重建等服务。这个具体在制造业怎么应用呢?例如在对图片进行处理时用到这样的技术，比如说把模糊的图像处理得清晰一点，或者把图像里面的关键人物和关键事件进行分类识别。以华为全球技术服务部为例，上基站之前会有整个工作各方面的规范性检查，华为现在都是用远程图像处理的方法做这个事情。以后企业有自动化生产的，也可以通过图像处理的方式截取和监控生产制造过程的关键信息。
智能问答。智能问答类似于小机器人。华为内部IT热线的机器人，华为有各种各样的IT问题，如订票问题，很多企业也都会遇到这样的问题，当内部有一定量的相似问题需要答复或者处理，用自动问答技术可以大大节省人力。华为在机器的自动闭环能做到65%以上，这个替代率跟整个知识、模型和要回答的问题有关系，场景稍微复杂一点。
总的来说，华为认为，人工智能的发展是为了使用。人工智能要为企业创造更多价值，则必须将这些分散的单点技术集成起来，综合运用到复杂的企业场景中。华为云定位于智能社会的使用者，聚合人工智能、物联网、计算和存储等基础能力，提供创新的企业智能云服务，将华为多年来储备的基础研究成果与实践经验开放给政府、企业、合作伙伴及开发者使用。
③ 大数据风控有哪些优点
现在的大数据风控大多都是利用多维度数据来识别借款人风险。同信用相关的数据越多地被用于借款人风险评估，借款人的信用风险就被揭示的更充分，信用评分就会更加客观，接近借款人实际风险。壹诺信用结合自身的大数据智能风控风控经验整理了大数据风控的5个特点。
第一：分析客户线上申请行为来识别欺诈
风控可以借助于SDK或JS来采集申请人在各个环节的行为，计算客户阅读条款的时间，填写信息的时间，申请贷款的时间等。此外，用户申请的时间也很关键，一般晚上11点以后申请贷款的申请人，欺诈比例和违约比例较高。
第二：利用黑名单和灰名单识别风险
黑名单和灰名单是很好的风控方式，但是各个征信公司所拥有的名单仅仅是市场总量的一部分，很多互联网金融公司不得不接入多个风控公司，来获得更多的黑名单来提高查得率。如支付清算协会风险共享系统、中国电子商务协会反欺诈系统等都是黑名单数据库。
第三：利用消费记录来进行评分
常用的消费记录由银行卡消费、电商购物、公共事业费记录、大宗商品消费等。还可以参考航空记录、手机话费、特殊会员消费等方式。
第四：参考借款人社会属性和行为来评估信用
参考过去互联网金融风控的经验发现，拥有伴侣和子女的借款人，其贷款违约率较低;年龄大的人比年龄低的人贷款违约率要高;贷款用于家庭消费和教育的贷款人，其贷款违约率低;贷款次数多的人，其贷款违约率低于第一次贷款的人。
第五：验证借款人身份
验证借款人身份的五因素认证是姓名、手机号、身份证号、银行卡号、家庭地址。
作为大数据在金融科技领域的最佳实践者，壹诺信用专注于大数据风控、信贷管理、信用信息查询等一站式服务模式，并实现了数据在消费金融领域的全流程应用，通过大数据与科技力量，有效控制风险，确保每一步操作都安全无忧，最终推动互联网金融向更加便捷、高效的领域发展!
④ 如何做好企业内部风控管理工作新
内部风险管理可以使用企业现代管理技巧FMEA，即失败模式与效益分析。也叫潜在失效模式与后果分析，是指在产品/过程/服务等的策划设计阶段，对构成产品的各子系统、零部件，对构成过程，服务的各个程序逐一进行分析，找出潜在的失效模式，分析其可能的后果，评估其风险，从而预先采取措施，减少失效模式的严重程序，降低其可能发生的概率，以有效地提高质量与可靠性，确保顾客满意的系统化活动。
这一管理方法被扩展到整个企业管理活动中来，就是在企业管理活动过程中，任何可能出错或潜在出错因素或不可确定因素，均对其过程进行后果分析，以求降低风险或损失。
另外，危机处理，也是风险管理的一种。
企业应该具备随时应对危机处理的能力，但真能做到危机管理机制的还很少，一般只有相对较成熟的企业才会去建设完善这一机制。个人一点浅拙意见，仅供参考。
1、做好危机管理首先第一步应该明确危机管理的归属决断部门或人员，理清职责与权限；
2、根据企业运营状况，由危机决断部门组织探讨企业存在或可能存在，甚至是可能面临的危机；
3、针对所有危机事项，提供针对性解决方案；所有危机案例资料存档并要求具备可追溯性；
4、根据危机事项解决方案最终效益，总结成可操作性的危机处理预案；
5、根据预案随机应对处理成效，以及危机事项解决方案成功经验，转变思维，以攻为守，探讨建立危机营销方案，将危机变为机遇；
6、宣传培训加强各职能部门管理人员危机管理意识及处理能力；
7、总结建立系统的危机管理机制，将危机管理分配到企业的各职能部门、各层级员工，将危机管理提升到企业发展、安全等公司战略层面，加强并明确各层级管理和员工的危机管理职责与权限，实现全员参与，全员管理；
8、总结修订完善危机管理机制。
⑤ 期货公司资管业务风控员岗位职责模板
你好，证券公司风控部是业务支持部门，风控人员：产品的风险控制指标审核、风控执行。