金融科技這些年一直都是信用卡發(fā)卡行在各種會上強調的主題,不過這個主題也并不只是說說,在資金和技術的推動下,金融科技大量的應用在了提高效率和風控的領域上。
日前農行在官網發(fā)布了一條新聞《我行信用卡自然語言處理應用項目成功投產》,雖然標題聽起來很傳統(tǒng),但內容上還是含有大量信息量,值得持卡人關注。從官方的角度上來說,這項技術的洛詩,是為了貫徹落實農業(yè)銀行“加快數字化轉型,再造一個農業(yè)銀行”發(fā)展戰(zhàn)略,積極推進信用卡業(yè)務創(chuàng)新發(fā)展,加快推動信用卡數字化轉型工作。
自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法,也是人工智能的一個重要,甚至核心部分。
自然語言處理,即實現(xiàn)人機間自然語言通信,或實現(xiàn)自然語言理解和自然語言生成是十分困難的,自然語言文本和對話的各個層次上廣泛存在的各種各樣的歧義性或多義性。
也就說人類的語言和計算機理解的內容,往往會存在差異,個中文文本或一個漢字(含標點符號等)串可能有多個含義。它是自然語言理解中的主要困難和障礙。反過來,一個相同或相近的意義同樣可以用多個中文文本或多個漢字串來表示。
農行此次上線的這個項目,是首個自主研發(fā)的自然語言處理應用項目,該項目將有效提升農行信用卡風險管理水平與反欺詐能力,農行認為這也會為其AI自研之路奠定良好的基礎。
根據介紹,農行此次的技術升級依托自然語言處理技術,實現(xiàn)對文本信息的模糊匹配,填補了文本比對工具的空白,助力信用卡集中風控,構建全面的智慧風控體系,主要實現(xiàn):
一是地址相似度比對功能,識別準確率達95%以上。由于地址信息記錄的靈活性,即使是相同地址也會有多種表述方式,通過智能算法和模糊比對技術提高兩兩比對時的識別精準度。目前該功能已對接信用卡信用管理系統(tǒng),將客戶申請地址與歷史地址信息進行比對,實時計算出相似度值,準確把控地址信息異常變動情況,為信用卡貸前風險識別提供數據支持。
二是黑名單地址判別功能,通過將申請地址與行內高危風險地址進行一對多模糊匹配,為識別處置高風險申請進件提供決策支持。該功能將有助于發(fā)現(xiàn)團體偽冒辦卡欺詐行為,實現(xiàn)高危風險地址的擴展應用,讓留下“黑歷史”的欺詐團伙無處遁形。
可以看到這次的風控主要體現(xiàn)在辦卡端,目的是在源頭處避免問題的發(fā)生。而技術的基礎是在地址的識別上,此前由于數據庫的復雜和分析的問題,地址稍微更換,可能就可以突破黑名單,而此次利用NLP自然語言分析技術,將地址進行模糊處理后與黑名單進行比對,降低了風險發(fā)生幾率。
值得注意的是,農行在新聞中提到了有助于發(fā)現(xiàn)團體偽冒辦卡欺詐行為,主要針對的也是高危風險地址。
作為農業(yè)銀行AI服務建設“2+2+3”模式的首個落地應用,農行的這個項目花了7個月的時間:通過2個月的新技術探索、2個月的模型迭代及可行性分析、3個月的立項實施,也為自身探索出了一條高效敏捷的AI能力自研路徑。
而未來,農行也宣布信用卡中心將與研發(fā)中心持續(xù)深化業(yè)技融合,將有更多AI服務加速信用卡業(yè)務數字化轉型進程。
來源:我愛卡
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