螞蟻微貸控制高風險的關鍵,在於以人工智慧的語音辨識、自然語言處理技術,及大規模的深度神經網路(DNN)技術訓練的分析模型,在用戶來電中即時分析貸款申請者的語音數據,分析其語意且進行即時評分,以決定是否放款,或者進而調整催收帳款的策略,以降低還款逾期風險

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資料來源:螞蟻金服,iThome整理

螞蟻金服自2010年推出螞蟻微貸服務,針對小型企業及個人提供無抵押的小額貸款服務。透過網路提供小額貸款其實困難重重,一來在網際網路上很難辨識用戶,授信相對困難,再者,對於小額貸款若無法快速核貸,審核流程過長也不會有人想借貸,然而這種信貸的不良率又極高,整體風險相當高,因此如何大規模有效控制風險,就是網路貸款業務的成敗關鍵。

以大數據、人工智慧為微貸把關

螞蟻微貸提出的方法是從技術上來解決問題,以大數據及機器學習技術為基礎,打造可以大規模控管網路貸款風險的信貸模式。

微貸服務利用人工智慧的語音辨識及自然語言處理技術,加上大規模的深度學習(Deep Learning)技術訓練的分析模型,在用戶來電中即時分析貸款申請者的語音數據,分析其語意且進行即時評分,以決定是否放款,或者調整催收帳款的策略,以降低還款逾期風險。

螞蟻金服首席技術官程立指出,基於大數據與機器學習的無抵押微貸服務,已經提供2600萬小型企業超過6千億人民幣的資金。在小額貸款的每個環節上,他認為都可以整合人工智慧的能力,防詐欺成效顯著。

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