向前金服怎么样?作为互金行业的一员,为了更好的发展,对于用户进行了更加细致化的分层,向前金服怎么样?对于“圈层效应”的应用表现在哪里?跟随小编一起来看下。

什么是特定圈层?其形成本质上源于人类的群居属性和寻找身份认同的需要,他们往往有着相近的特征与诉求,容易引起共鸣,并在从众心理影响下形成群体特点和标签。正所谓“近朱者赤,近墨者黑”,这句话所揭示的质朴道理,在风险管理中是识别欺诈尤其是团伙欺诈的有力基础。

刚出现时,知识图谱本是Google用来改善搜索质量的技术,让用户可以查询到复杂的关联信息。图谱,也就是将不同节点通过各种关系串联为关系网络的直观表达方式。在反欺诈应用中,图谱能将复杂关系进行直观表示,可以帮助我们更有效地分析复杂关系中存在的潜在风险。

2017年,向前金服成立AI团队,旨在探索用人工智能的办法解决业务中的问题,而用知识图谱解决风控痛点之一的欺诈问题便是当时最为重要的发力点。对于很多行业来说,人工智能都是破局之子。但在风控应用中,大数据、 人工智能是辅助,需要与业务部门密切配合,否则只是无法落地的空中楼阁。

任何事情都是有规则的,而反欺诈图谱的规则,首先要求适用性,有一些行业通用的规则,并不一定适用于特定的公司业务,要找出并验证与公司业务有高契合度的规则;其次要求稳定性,对向前金服来说,一套规则的稳定性优先级高于甄别度,需要收集足够稳定的特征来解决欺诈问题。

两年的时间,大量数据的积累,为反欺诈图谱复杂关系网络图的建立提供了支撑。特别是让其对复杂关系的处理能力有了长足发展,而在发展的同时将风险水平降的更低。而这些对于风险的长期控制是非常有利的。