氪信XBehavior—基於高維行為語言處理技術的信貸風險評估
本產品為資料猿推出的“金融科技價值—資料驅動金融商業裂變”大型主題策劃活動（查看詳情）第一部分的文章/案例/產品徵集部分；感謝 氪信 的產品投遞
1、產品名稱
XBehavior 信貸風險評估產品
2、所屬分類
金融科技·風控
3、產品介紹
XBehavior是一套基於使用者移動設備行為採集，使用高維的行為語言處理技術，最終為金融信貸場景提供即時的信貸風險評估的產品。氪信利用自身在風控行業的積累和領先的機器學習技術，説明客戶挖掘自有資料價值，
4、應用場景／人群
主要應用線上上、小額、分散的金融交易場景，包括信用卡、消費金融、現金貸等。
5、產品功能
第一，行為風險評分服務
氪信基於使用者在移動行為設備上的操作行為及設備行為，通過創新的BLP技術，最終提供即時的行為風險評分服務，作為客戶在貸前風控決策的高價值資料補充。
第二，風險聯合建模
氪信基於自身的AI技術和在金融信貸的經驗積累，抽象形成行為風險圖譜——高維的人工和機器定義的資料風險特徵。氪信與客戶聯合建模，通過私有定制化的模型來進一步提升風險識別效果。
6、產品優勢
基於使用者頁面流覽、點擊、輸入框行為模式到通話行為模式、位置穩定性等多方面的生物行為特徵，
第一，複雜機器學習建模
通過氪信獨有的行為語言處理技術與集成學習模型相結合，直接將弱資料與金融違約概率掛鉤，有效降低高危欺詐冒用帳號等風險。
第二，事件流時序模式識別
對不同週期和時序模式的迴圈神經子網路進行合併學習，有效捕捉時序資料的特徵隱含資訊及不同時序模式下的協同影響。
第三， 性能卓越穩定
XBehavior推出以來，其穩定性、準確性等多項指標已在多個普惠金融線上信貸場景中得到了驗證，
第四，資料安全
去隱私資料的採集、不獲取與行為資料無關的資訊、使用銀行級加密方式傳輸、資料資產絕密保護。
7、服務客戶／使用人數
XBehavior 信貸風險評估產品目前服務的互聯網金融客戶，覆蓋消費金融、現金貸等場景內眾多標杆客戶，合作客戶數超過100家。
8、市場價值
基於複雜的行為語言處理技術（BLP）的XBehavior 個人風險評估產品，走出了基於移動行為弱資料打造金融信貸強風控的第一步，開啟了金融人工智慧風控新紀元。説明B端金融使用者挖掘自有資料價值，構建零成本的風控能力，助力金融機構數位化轉型之路。具體瞄準及解決的行業痛點表現在：
（1）基於移動行為的資料化演進之痛
從本質來看, 真正提取出移動行為資料的價值用於金融”風控”，涉及整個資料化風險體系的重構，包括一整套從資料獲取，加工及演算法創新，資料鏈條整合的平臺工程等。拆解開來，金融機構普遍都面臨以下三個難點：
· 移動設備行為採集工作量大，埋點無序混亂，容易出現埋錯、漏埋等問題。
· 設備指紋風控效果堪憂。對採集好的移動行為資料，通過黑設備匹配，多設備、多帳號申請，傳統規則模型等方法的風控，效果均不顯著；無法準備捕捉高風險借款人的同時，往往還會誤殺很多優質借款人。
· AI技術逐漸成為解決弱資料風控的利器。然而構建機器學習風控建模能力門檻較高，團隊建設週期較長。
（2）從設備指紋到BLP的進階
當下，金融欺詐已從以往單一的個人欺詐演變為有組織，有規模的集團化欺詐，整個欺詐產業鏈上盜號、交易、ID Mapping、定向攻擊等分工極其精細化，早已不是一個User_Agent，黑產欺詐的行為模式魔高一丈：
完整的頁面打開流程，不是僅僅向關鍵介面提交請求
Csrf-token等參數完備
隨機的頁面停留時間
http header嚴格遵守流覽器特徵
隨機化各種看起來不重要的參數
圖為：事件流時序模式識別
因此，過去基於設備指紋和規則的專家經驗模型正愈發顯得無力，難以捕捉深層次的隱含行為模式；另一方面，基於深度學習的AI模型在金融領域應用尚不成熟，與深厚的金融領域知識存在嚴重脫節，效果也較為有限。在這樣的契機和挑戰下，氪信提出BLP，結合專家經驗最大程度抽象出高價值特徵基礎上，引入事件流時序模式識別，對移動行為進行超越人工定義的挖掘，目前已形成AI+專家融合的成熟解決方案。
9、產品位址
https://www.creditx.com/products/xbehavior/
10、企業介紹
氪信(CreditX)是中國領先的金融人工智慧公司，專注於運用互聯網級別的機器學習和大資料分析能力提供精准的金融風險評估和用戶金融畫像，在金融場景上實現高效可靠的金融風控與行銷決策。目前完成B輪融資，先後由招商局創投、美國中經合集團、火山石資本、真格基金投資。先後獲得“最具商業價值人工智慧創新公司“、“2017AI最佳雇主”、“2017 中國最具投資價值 TOP 50 公司”等榮譽。
作為最早在金融領域佈道人工智慧的獨立協力廠商，目前氪信已與國內大型股份制銀行、持牌消費金融公司及互聯網金融等數百家金融機構達成廣泛深入的合作，產品體系服務於信用卡、消費金融、現金貸、商戶貸、農業金融等數十個垂直場景。標杆客戶及合作夥伴包括民生銀行、招商銀行、中銀消費金融、招聯消費金融、平安證券、眾安保險、美利金融、百度金融、芝麻信用、點融網、小贏理財、掌眾金融等。
氪信創始團隊均是來自微軟、雅虎、eBay、PayPal、阿裡巴巴、華為、攜程、央行核心業務的頂尖菁英。創始人朱明傑畢業於中科大少年班系，是微軟亞洲研究院博士和德國馬克思普朗克研究所博士後。曾師從德國馬克思普朗克研究所電腦科學研究所所長，ACM/IEEE fellow 國際大規模資料庫協會(VLDB)主席Gerhard Weikum教授，合作大規模語義圖挖掘，領導歐盟進化知識計算專案。在雅虎研究院從事搜索科學，支撐雅虎搜索和廣告的機器學習排序、使用者意圖理解以及個性化系統。在eBay擔任搜索科學高級資料科學家。後加入攜程，擔任資料總監，從無到有的組建攜程大資料部門，負責攜程的基礎資料平臺和機器學習人工智慧的應用。
作為整體活動的第二部分，2017年10月25日，資料猿還將在北京舉辦千人規模的“2017金融科技價值——資料驅動金融商業裂變”峰會【本次論壇詳情丨第一屆回顧丨第二屆回顧】並將在現場舉行文章、案例、產品的頒獎典禮。
7、服務客戶／使用人數
XBehavior 信貸風險評估產品目前服務的互聯網金融客戶，覆蓋消費金融、現金貸等場景內眾多標杆客戶，合作客戶數超過100家。
8、市場價值
基於複雜的行為語言處理技術（BLP）的XBehavior 個人風險評估產品，走出了基於移動行為弱資料打造金融信貸強風控的第一步，開啟了金融人工智慧風控新紀元。説明B端金融使用者挖掘自有資料價值，構建零成本的風控能力，助力金融機構數位化轉型之路。具體瞄準及解決的行業痛點表現在：
（1）基於移動行為的資料化演進之痛
從本質來看, 真正提取出移動行為資料的價值用於金融”風控”，涉及整個資料化風險體系的重構，包括一整套從資料獲取，加工及演算法創新，資料鏈條整合的平臺工程等。拆解開來，金融機構普遍都面臨以下三個難點：
· 移動設備行為採集工作量大，埋點無序混亂，容易出現埋錯、漏埋等問題。
· 設備指紋風控效果堪憂。對採集好的移動行為資料，通過黑設備匹配，多設備、多帳號申請，傳統規則模型等方法的風控，效果均不顯著；無法準備捕捉高風險借款人的同時，往往還會誤殺很多優質借款人。
· AI技術逐漸成為解決弱資料風控的利器。然而構建機器學習風控建模能力門檻較高，團隊建設週期較長。
（2）從設備指紋到BLP的進階
當下，金融欺詐已從以往單一的個人欺詐演變為有組織，有規模的集團化欺詐，整個欺詐產業鏈上盜號、交易、ID Mapping、定向攻擊等分工極其精細化，早已不是一個User_Agent，黑產欺詐的行為模式魔高一丈：
完整的頁面打開流程，不是僅僅向關鍵介面提交請求
Csrf-token等參數完備
隨機的頁面停留時間
http header嚴格遵守流覽器特徵
隨機化各種看起來不重要的參數
圖為：事件流時序模式識別
因此，過去基於設備指紋和規則的專家經驗模型正愈發顯得無力，難以捕捉深層次的隱含行為模式；另一方面，基於深度學習的AI模型在金融領域應用尚不成熟，與深厚的金融領域知識存在嚴重脫節，效果也較為有限。在這樣的契機和挑戰下，氪信提出BLP，結合專家經驗最大程度抽象出高價值特徵基礎上，引入事件流時序模式識別，對移動行為進行超越人工定義的挖掘，目前已形成AI+專家融合的成熟解決方案。
9、產品位址
https://www.creditx.com/products/xbehavior/
10、企業介紹
氪信(CreditX)是中國領先的金融人工智慧公司，專注於運用互聯網級別的機器學習和大資料分析能力提供精准的金融風險評估和用戶金融畫像，在金融場景上實現高效可靠的金融風控與行銷決策。目前完成B輪融資，先後由招商局創投、美國中經合集團、火山石資本、真格基金投資。先後獲得“最具商業價值人工智慧創新公司“、“2017AI最佳雇主”、“2017 中國最具投資價值 TOP 50 公司”等榮譽。
作為最早在金融領域佈道人工智慧的獨立協力廠商，目前氪信已與國內大型股份制銀行、持牌消費金融公司及互聯網金融等數百家金融機構達成廣泛深入的合作，產品體系服務於信用卡、消費金融、現金貸、商戶貸、農業金融等數十個垂直場景。標杆客戶及合作夥伴包括民生銀行、招商銀行、中銀消費金融、招聯消費金融、平安證券、眾安保險、美利金融、百度金融、芝麻信用、點融網、小贏理財、掌眾金融等。
氪信創始團隊均是來自微軟、雅虎、eBay、PayPal、阿裡巴巴、華為、攜程、央行核心業務的頂尖菁英。創始人朱明傑畢業於中科大少年班系，是微軟亞洲研究院博士和德國馬克思普朗克研究所博士後。曾師從德國馬克思普朗克研究所電腦科學研究所所長，ACM/IEEE fellow 國際大規模資料庫協會(VLDB)主席Gerhard Weikum教授，合作大規模語義圖挖掘，領導歐盟進化知識計算專案。在雅虎研究院從事搜索科學，支撐雅虎搜索和廣告的機器學習排序、使用者意圖理解以及個性化系統。在eBay擔任搜索科學高級資料科學家。後加入攜程，擔任資料總監，從無到有的組建攜程大資料部門，負責攜程的基礎資料平臺和機器學習人工智慧的應用。
作為整體活動的第二部分，2017年10月25日，資料猿還將在北京舉辦千人規模的“2017金融科技價值——資料驅動金融商業裂變”峰會【本次論壇詳情丨第一屆回顧丨第二屆回顧】並將在現場舉行文章、案例、產品的頒獎典禮。