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時至今日，還有多少用戶未被互聯(lián)網(wǎng)金融服務所觸達，未被征信體系所覆蓋？數(shù)以億計。
數(shù)據(jù)顯示，央行征信累計自然人高達9.9億，但有信貸記錄的人群只有5.3億，其中僅70%為厚征信人群；中國手機網(wǎng)民有8.17億，其中5.8億是手機支付用戶，獨立App最大裝機量為3.8億。
時至今日，也還有相當多的風控流程，仍停留在僅靠專家評分卡和邏輯回歸模型的舊時代。
這些方法簡單直白，確實是信貸風控的入門必備，卻也讓太多有用的數(shù)據(jù)被浪費，高成本營銷得來的客戶其實并沒有得到準確的風控判斷。
還有效率、隱私、穩(wěn)定性……一道道門檻，橫亙在金融風控身前，而如今的AI成色究竟如何？有多少可以妥帖穩(wěn)定用于風控之中？
互聯(lián)網(wǎng)巨頭將AI應用于金融風控領域的做法已經(jīng)相當成熟，度小滿金融正是其中佼佼者。
9月22日，度小滿金融技術委員會執(zhí)行主席、主任架構師楊青將做客雷鋒網(wǎng)公開課，以《站在智能金融的最前沿 ：人工智能在金融領域的最新應用》為主題帶來分享。他將結合度小滿的實戰(zhàn)經(jīng)驗，剖析NLP、CV、聯(lián)邦學習等前沿技術在信貸風控和其他智能金融領域的使用與演進。
9月22日晚上8:00-9:00
站在智能金融的最前沿 ：人工智能在金融領域的最新應用
楊青，度小滿金融技術委員會執(zhí)行主席、主任架構師
曾就職于百度、阿里，從事 NLP、搜索、推薦、大數(shù)據(jù)架構等相關方向的研發(fā)工作。目前負責度小滿數(shù)據(jù)智能部，從 0 開始搭建了完整的智能風控體系和基礎技術體系，為業(yè)務的快速發(fā)展提供了有力的保障。
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