12月23日下午,畢馬威在北京成功舉辦了“2019中國領先金融科技企業(yè)50頒獎典禮”。DataVisor維擇科技榮登2019中國領先金融科技50強企業(yè)榜單。
畢馬威自2016年推出“中國領先金融科技50企業(yè)”評選以來,獲得了業(yè)界的廣泛關注。本屆評選圍繞著金融科技對傳統(tǒng)金融的變革、痛點解決、金融效率提升、最新科學技術應用、模式創(chuàng)新等核心問題展開,歷經(jīng)數(shù)月,最終,DataVisor維擇科技與螞蟻金服、騰訊金融科技、京東數(shù)科、金融壹賬通等50家企業(yè)脫穎而出。
全面助力傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化變革
維擇科技獨創(chuàng)的無監(jiān)督機器學習技術在諸多領域已有多年實踐經(jīng)驗和落地案例,維擇科技通過深入的行業(yè)研究發(fā)現(xiàn),智能化、規(guī)模化的欺詐也逐漸在向傳統(tǒng)行業(yè)滲透,包括銀行在內(nèi)的傳統(tǒng)金融行業(yè)希望能運用科技尋求多元的解決方案,并保護用戶權益。新的需求伴隨著新的業(yè)務,維擇科技任重而道遠。在探索新增長點時,維擇科技將眼光放在傳統(tǒng)行業(yè)。
為開辟傳統(tǒng)行業(yè)的江山,維擇科技可以說是站在巨人的肩膀上。維擇科技近日宣布了與谷歌及PWC普華永道的戰(zhàn)略合作,此前DataVisor維擇科技的合作伙伴還有微軟和Experian等全球頂級企業(yè)及機構。結合戰(zhàn)略合作伙伴在多領域的頂尖資源和行業(yè)洞見,維擇科技將在技術研發(fā)、戰(zhàn)略規(guī)劃、數(shù)據(jù)支持、渠道拓展等方面更上一層樓,火力全開地進軍傳統(tǒng)行業(yè)。
新產(chǎn)品大幅提升金融效率
維擇科技作為一支專業(yè)的反欺詐團隊,一直深入一線持續(xù)關注風控行業(yè)動向、定期產(chǎn)出極具價值的行業(yè)研究報告、解析更迭的欺詐模式、洞察傳統(tǒng)金融反欺詐行業(yè)的痛點。正是有了這些洞見,維擇科技在產(chǎn)品的創(chuàng)新點上更加關注多元場景下的問題,從而解決實操人員的真實需求。
比如,維擇科技最新推出的產(chǎn)品——實時風控中臺,就是從根本上解決了特征工程的痛點。特征工程是機器學習引擎運作成功與否的關鍵,DataVisor維擇科技的實時風控中臺能夠將特征工程的流程從幾周縮短到幾分鐘,因為它可以自動從原始數(shù)據(jù)中提取數(shù)千個特征,并通過AI機器學習引擎不斷豐富特征。實時風控中臺極大優(yōu)化了傳統(tǒng)行業(yè)技術人員進行特征工程時數(shù)據(jù)多而雜、過程冗長、特征質(zhì)量不高等問題。
抓住痛點用AI實現(xiàn)模式創(chuàng)新
維擇科技的另一款核心產(chǎn)品dCube作為全面的反欺詐管理平臺(AI建模平臺),可以讓實時風控中臺輸出的特征快速有效的建模,并投入生產(chǎn)環(huán)節(jié)和決策環(huán)節(jié)。dCube有效匯集了數(shù)據(jù)集成和驗證、特征工程、模型開發(fā)、模型驗證和部署、決策引擎、案例管理、深度分析等風控全流程中的各個環(huán)節(jié)為一體。幫助數(shù)據(jù)科學家和風控業(yè)務人員在同一平臺高效協(xié)作,解決了在傳統(tǒng)行業(yè)風控管理流程中常見的技術與業(yè)務脫節(jié)的痛點。
傳統(tǒng)行業(yè)相比互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)來說,大數(shù)據(jù)的基礎稍顯薄弱,而現(xiàn)實中傳統(tǒng)行面臨的欺詐問題也非常復雜且具有很多個性化案例的情況。dCube基于維擇科技獨創(chuàng)的無監(jiān)督機器學習算法,無監(jiān)督意味著無需歷史標簽,或長時間培訓學習和調(diào)優(yōu)周期,就能夠助力企業(yè)或金融機構加速采用AI機器學習并投入生產(chǎn)實踐。所以,維擇科技基于無監(jiān)督機器學習的系列產(chǎn)品,能夠更好的服務于大數(shù)據(jù)信息存在碎片或缺失情況的傳統(tǒng)行業(yè)。維擇科技相信更少的個人數(shù)據(jù),也可以輸出極具智能的結果。
畢馬威正是看到了DataVisor維擇科技在賦能傳統(tǒng)金融風控、解決痛點、提升效率、創(chuàng)新技術及模式研發(fā)等方面的巨大價值,授予了維擇科技2019中國領先金融科技50強企業(yè)的榮譽。此前,DataVisor維擇科技憑借一站式的金融反欺詐管理解決方案dCube在浦發(fā)銀行主辦的“第三屆國際金融科技創(chuàng)新大賽”上斬獲金獎。
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