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百融云创 解读机器学习对线上金融的价值和意义

近一段时间,线上金融、无接触金融十分火热,成为了特殊时期化解中小微企业融资问题的良方。线上服务意味着线下传统风控的失效,和对金融机构线上风控能力的考量和挑战。尽管客户就在那里,市场就在那里,但是真正能做好企业线上风控的金融机构能有几家呢?

在线上金融激战的背后,比拼的是各家机构的数字化能力。而谁能hold风控,谁才是真正的赢家。

如今,人工智能逐渐取代大数据,跃升为银行风控“新欢”,不断深入到银行风控的应用中。尤其是建立在人工智能基础上的半监督机器学习,综合了有监督和无监督机器学习的优势,在建立信贷模型的过程中,通过引入机器学习将信用评分、智能风控管理进一步的场景化、效率化,能够将客户数据结构化,并进行系列风险识别,最终能够回到业务场景中,进行客户筛选、满足差异化资产配置、增新额度等需求,实现业务场景与风控技术的 结合,提高客户满意度。机器学习已经成为金融分析师事半功倍的利器。

百融云创资深机器学习专家黄嘉纶博士一手打造的系列重点课程——风控分析师养成系列课程,聚焦当前热门的人工智能和机器学习技术,从机器学习的假设、任务、算法、算法的假设空间、损失函数、经验误差等基本概念入手,深入讲解机器学习的理论基础与实践,旨在以准确、清晰、简洁的方式与数据分析、风险建模等同行严谨地探究机器学习的本质,使对机器学习的认知由玄学升华到科学。

黄嘉纶本科就读于伦敦帝国理工学院数学与计算机专业,其后进入牛津大学完成硕博连读。回国后曾短暂投身教育事业,此后在银行和阿里从事风险管理,擅长 学习和机器学习技术,于2018年7月加入百融云创。

不管你是机器学习小白,或是想从事金融科技的有志之士,跟着黄嘉伦博士轻松开启风控学习之旅,秒变专业人士。第一期课程《从玄学走向科学》,黄嘉伦博士深入浅出地解答了机器学习的常见问题,如常用的机器学习模型有哪些?什么样的模型才是好的模型?影响模型表现的因素包括哪些?


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2020-04-29
百融云创 解读机器学习对线上金融的价值和意义
近一段时间,线上金融、无接触金融十分火热,成为了特殊时期化解中小微企业融资问题的良方。线上服务意味着线下传统风控的失效,和对金融机构线上风控能力的考量和挑战。

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