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大数据培训机构_深化大数据和AI场景应用

2017-07-26 15:58
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  无论对大数据和AI做多大的投入,平安银行最终的目标都是成为让消费者信赖的智能银行,而为了达到这一目标,按照平安银行内部的规划,平安对于大数据和AI应用已历经了三个阶段:风险管控、人脸识别技术、千人千面的智能化服务。

  在风险管控方面,张慎称,平安银行不仅使用了逻辑回归和决策树一类的传统模型技术,同时也掌握了包括GBM,链式聚类分析等在内的前沿大数据模型技术,并在此基础上,更进一步,利用模型集群技术将这两类模型结合。而结合的最终的结果,是平安已经在全行全量客户的各个结点上,部署了约40多套的风险模型来全方位的监控和评估风险。

  “这些模型已经成为我们风险管理及伪冒防范体系的基石。”张慎说。

  而在以领先行业的速度实现风险管控的大数据应用后,平安又进一步深化了在AI领域的研发,引入了人脸识别技术。作为行业最早开始在零售场景中大规模使用人脸识别技术的银行,平安从2015年年初就开始了大规模的测试,不仅在前期通过对约一个亿的正负人脸比对样本的测试实现了对模型的精准性的检测,同时还在此基础上建立了人脸识别风险应用策略。

  “目前为止,使用了的人脸识别技术的信用卡申请件中,还没有出现一笔伪冒申请的案件,充分体现了这一技术应用的精确性。”张慎对此记录表示自豪。

  不过,无论是风险防范还是人脸识别,显然都还不足以达到平安银行内部原先对于大数据和AI应用所设定的向智能化银行转型的目标,张慎强调,相较于风控或者人脸识别在流程上的改良和优化,智能化银行所需要的改变,则更为彻底。

  “智能银行需要直面的是广大的消费者和他们个性化的消费场景,所谓“千人千面”,就是为每一个客户在最佳的时机用最佳的渠道提供最佳的产品和服务。能够响应并且做好“千人千面”的个性化服务,这将是判断银行在零售领域是否智能的标准。”张慎说,正是基于这一认识,因此平安就率先在精准营销方面结合大数据和AI技术实现对客户“千人千面”的个性化服务。

  张慎举例称,在传统模式下,一个客户如果要在网上申请信用卡,要填写大约30-40个栏位,而且每个人都是一样的。而平安银行最近上线的分段式智能申请流程,通过人工智能和大数据的驱动,可以做到判断不同的客户并给予不同的填写要求——部分优质客户只需填写四项基本内容就可以提交申请并快速获得审批结果;对于被系统判断可能存在一定风险的申请客户,则需要填写相对多一些的申请信息;部分被系统判断风险较高的客户,除了填写申请信息,可能还需要在平安银行口袋银行APP上补充一些其他资质资料进行申请。真正做到“千人千面”的个性化申请流程。

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