蚂蚁金服西亭:智能金融的技术挑战与方案

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目前智能技术场景应用的很多,比如微贷,保险,支付,风控,财富等等,对金融服务也提出了更多的挑战,比如:时间敏感,海量数据,业务多样性,系统风险性,强安全,自动化等。在图像/语音、NLP、机器学习、推理与决策等领域,应用强化学习、无监督学习、图推理、迁移学习等技术,在大规模数据的情形下,期望实现快速外理和实时对抗。

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对于用户资金的安全,时要在用户账号、设备和商户三端来进行保障。传统的风控技术是基于规则和策略来实现。随着案例增多,加的规则也很多,传统的模型较难符合当前的需求。蚂蚁金服是采用树模型对于非可信交易进一步判断与否账号被盗。一起去采用GBDT+DNN进一步改进盗账号模型,目前提升了10%检测率。以支付宝为例,每天还都可否让一千多万笔交易很快更准地通过风险检查。这对系统有并与否、