金融科技&大数据产品推荐：氪信XBehavior — 基于高维行为语言处理技术的信贷风险评估

XBehavior是一套集合用户移动设备行为采集，以及复杂的行为语言处理技术，最终为金融客户提供实时的信贷风险评估的产品。

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本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 氪信 的产品投递
1、产品名称
XBehavior 信贷风险评估产品
2、所属分类
金融科技·风控
3、产品介绍
XBehavior是一套集合用户移动设备行为采集，以及复杂的行为语言处理技术，最终为金融客户提供实时的信贷风险评估的产品。氪信利用自身在风控行业的积累和领先的机器学习技术，帮助客户挖掘自有数据价值，构建零成本的风控能力，是适应于金融机构“互联网+”新业务模式下精准有效的风控解决方案。
4、应用场景／人群
主要应用在线上、小额、分散的金融交易场景，包括信用卡、消费金融、现金贷等。



5、产品功能
第一，复杂机器学习建模
通过氪信独有的行为语言处理技术与集成学习模型相结合，直接将弱数据与金融违约概率挂钩，有效降低高危欺诈冒用账号等风险。
第二，事件流时序模式识别
对不同周期和时序模式的循环神经子网络进行合并学习，有效捕捉时序数据的特征隐含信息及不同时序模式下的协同影响。
第三，领域模型适配
支持特征跨场景泛化、数据领域迁移、特征迁移、模型框架迁移，提供分场景、分客群的模型风险判别服务。
第四，数据安全
去隐私数据的采集、不获取与行为数据无关的信息、使用银行级加密方式传输、数据资产绝密保护。
6、产品优势
第一，多指标验证，BLP性能卓越稳定
XBehavior推出以来，其稳定性、准确性等多项指标已在多个普惠金融线上信贷场景中得到了验证，并实现了多场景可迁移的卓越性能表现。在实际的线上小额信用贷的案例中，帮助客户在不影响过件率的情况下，有效将风控坏账率降低50%。



第二，结合权威专家经验，持续捕捉及生成高价值的特征工程，实现模型自迭代
基于用户页面浏览、点击、输入框行为模式到通话行为模式、位置稳定性等多方面的生物行为特征，融入专家经验，持续抽象出几千维的高价值特征，用于构建模型；同时，基于高维的弱属性金融特征，在建模阶段，氪信采取机器学习中的高维模型来捕捉变量间的复杂关联，同时集成模型对多领域子模型的融合方法，更能有效的保证模型稳定性，从而形成最佳行为语言处理的解决方案。
7、服务客户／使用人数
XBehavior 信贷风险评估产品目前服务的互联网金融客户，覆盖消费金融、现金贷等场景内众多标杆客户，合作客户数超过100家。
8、市场价值
基于复杂的行为语言处理技术（BLP）的XBehavior 个人风险评估产品，走出了基于移动行为弱数据打造金融信贷强风控的第一步，开启了金融人工智能风控新纪元。帮助B端金融用户挖掘自有数据价值，构建零成本的风控能力，助力金融机构数字化转型之路。具体瞄准及解决的行业痛点表现在：
（1）基于移动行为的数据化演进之痛
从本质来看, 真正提取出移动行为数据的价值用于金融”风控”，涉及整个数据化风险体系的重构，包括一整套从数据采集，加工及算法创新，数据链条整合的平台工程等。拆解开来，金融机构普遍都面临以下三个难点：
移动设备行为采集工作量大，埋点无序混乱，容易出现埋错、漏埋等问题。

设备指纹风控效果堪忧。对采集好的移动行为数据，通过黑设备匹配，多设备、多账号申请，传统规则模型等方法的风控，效果均不显著；无法准备捕捉高风险借款人的同时，往往还会误杀很多优质借款人。

AI技术逐渐成为解决弱数据风控的利器。然而构建机器学习风控建模能力门槛较高，团队建设周期较长。



（2）从设备指纹到BLP的进阶
当下，金融欺诈已从以往单一的个人欺诈演变为有组织，有规模的集团化欺诈，整个欺诈产业链上盗号、交易、ID Mapping、定向攻击等分工极其精细化，早已不是一个User_Agent，黑产欺诈的行为模式魔高一丈：
完整的页面打开流程，不是仅仅向关键接口提交请求Csrf-token等参数完备随机的页面停留时间http header严格遵守浏览器特征随机化各种看起来不重要的参数


图为：事件流时序模式识别
因此，过去基于设备指纹和规则的专家经验模型正愈发显得无力，难以捕捉深层次的隐含行为模式；另一方面，基于深度学习的AI模型在金融领域应用尚不成熟，与深厚的金融领域知识存在严重脱节，效果也较为有限。在这样的契机和挑战下，氪信提出BLP，结合专家经验最大程度抽象出高价值特征基础上，引入事件流时序模式识别，对移动行为进行超越人工定义的挖掘，目前已形成AI+专家融合的成熟解决方案。
9、产品地址 https://www.creditx.com/products/xbehavior/ - 企业介绍 -
氪信(CreditX)是中国领先的金融人工智能公司，专注于运用互联网级别的机器学习和大数据分析能力提供精准的金融风险评估和用户金融画像，在金融场景上实现高效可靠的金融风控与营销决策。目前完成B轮融资，先后由招商局创投、美国中经合集团、火山石资本、真格基金投资。先后获得“最具商业价值人工智能创新公司“、“2017AI最佳雇主”、“2017 中国最具投资价值 TOP 50 公司”等荣誉。
作为最早在金融领域布道人工智能的独立第三方，目前氪信已与国内大型股份制银行、持牌消费金融公司及互联网金融等数百家金融机构达成广泛深入的合作，产品体系服务于信用卡、消费金融、现金贷、商户贷、农业金融等数十个垂直场景。标杆客户及合作伙伴包括民生银行、招商银行、中银消费金融、招联消费金融、平安证券、众安保险、美利金融、百度金融、芝麻信用、点融网、小赢理财、掌众金融等。
氪信创始团队均是来自微软、雅虎、eBay、PayPal、阿里巴巴、华为、携程、央行核心业务的顶尖菁英。创始人朱明杰毕业于中科大少年班系，是微软亚洲研究院博士和德国马克思普朗克研究所博士后。曾师从德国马克思普朗克研究所计算机科学研究所所长，ACM/IEEE fellow 国际大规模数据库协会(VLDB)主席Gerhard Weikum教授，合作大规模语义图挖掘，领导欧盟进化知识计算项目。在雅虎研究院从事搜索科学，支撑雅虎搜索和广告的机器学习排序、用户意图理解以及个性化系统。在eBay担任搜索科学高级数据科学家。后加入携程，担任数据总监，从无到有的组建携程大数据部门，负责携程的基础数据平台和机器学习人工智能的应用。



[b]作为整体活动的第二部分，2017年10月25日，数据猿还将在北京举办千人规模的“2017金融科技价值——数据驱动金融商业裂变”峰会并将在现场举行文章、案例、产品的颁奖典礼。[/b]推荐阅读：
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来源：数据猿