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《金融时报》:银联商务探索人工智能语境下的“新支付”

7月24日,[0x9a8b]“04新闻特别版”的标题是[0x9a8b]。近年来,银联业务在深入了解和挖掘人工智能技术应用能力的基础上,利用人工智能技术自主开发了“商业银行大脑”平台,从创新支付、智能风险控制、资产安全评估等领域开展业务。t管理、计算机识别等,都报道了“新支付”的新内容和外延。

原件如下

作为引领未来的战略技术,人工智能经过多年的发展,已经迎来了第三次爆发期,各产业领域也开始进入人工智能商业化阶段。

作为中国领先的综合支付和信息服务巨头,银联不仅专注于新支付、普惠金融、大数据应用、云服务等各类创新服务,而且还基于对人工智能技术应用的深入了解。并能探索,积极探索人工智能背景下的“新支付”。

据了解,由银联业务自主开发的利用人工智能技术的“银行家大脑”平台已经形成:“银行家大脑”是银联业务人工智能技术的集成架构平台,已在中国银行推出深度学习。平台(UEDL),银杏大数据平台等具备人工智能能力的基础平台,并推出了包括安全立方体、终端卫士模型、全方位识别技术、智能客服、企业信等多种具体应用解决方案在风控、资产管理、计算机识别等领域,构建“新支付”的新内涵和外延。

01,告别传统规则,“风控”走向人工智能

随着互联网技术的飞速发展,信息违法手段更新频繁,支付机构的风险控制技术和能力不可避免地面临着日益严峻的挑战。

对于支付机构而言,风险控制的核心主要在于制定风险筛选规则。然而,行业中常用的传统风险规则制定模型或多或少地高度依赖于个人经验,低准确性和监管变化。滞后等痛点,智能控制风已成为支付机构的迫切需要。

鉴于传统风险控制工作的相关难点和难点,银联业务基于多年积累的风控数据,技术和经验,将先进的人工智能技术引入支付服务风险控制领域,开发了智能风控解决方案。 “Safe Rubik's Cube”结合交易流,商家信息和商家行业属性等综合信息,可以更有效,准确地预测各种风险结果,并提供可疑的风控案例和相关数据。

与传统的风险规则制定模式相比,“安全立方体”也是基于历史风险样本,而人工智能技术定制特征训练产生的风控模型不仅可以实现批量输入和数据的实时筛选,而且它还可以突破个人经验的认知局限,并包含数以千计的风险特征规则,以涵盖更广泛的风险因素并提高风险控制的准确性。此外,人工智能还可以使用最新的月度交易数据。自动训练诸如商家数据之类的信息以生成适用于最新风险工具的风险模型,以确保风险控制规则的灵活性。

除了通过AI技术的自动训练生成模型,“Safe Rubik's Cube”还支持风控人员根据各种定制要求自主完成建模。对于不了解编程和IT建模阈值的风险业务人员,Security Cube可以提供简单易用的图形建模方法,将复杂的建模流程转换为业务相关的逻辑,以帮助非IT人员快速掌握建模方法。风控人员只需在平台上“拖动拽”即可轻松实现完整风险控制模型的构建过程,以读取操作员和预处理操作员等各种数据。

据介绍,目前银联已成功应用夜班模式、非法集资模式和套现模式。与传统规则相比,现金流出模型的准确性提高了近20倍。

人工智能技术的应用,不仅大大降低了风险控制管理工作的人力投入、时间和学习成本,而且从深度、广度和广度上全面提升了风险控制能力。可以预见,银联业务的风险控制管理和人工智能也结合在一起,迸发出更加璀璨的火花!

02,赢千里,人工智能技术帮助终端资产管理

作为一家17年来一直致力于支付受理环境建设一线的支付机构,银联业务通过部署终端设备,为国内电子支付的普及提供了发展土壤。如今,移动支付非常流行。银联在过去十年部署的百万级大众终端已经拥抱了互联网。它是“云闪支付”、扫描码支付、银联“手机闪支付”的新支付方式。小巷的广泛应用起着不可忽视的作用。

最新数据显示,银联业务覆盖全国337多个地级市,服务商户800多万户,维护终端近1000万台。在如此庞大的商户服务受理网络背后,终端资产管理是银联不得不面对的课题。它还面临着终端损坏、人工检查成本高、检查分布不均等操作困难。在终端资产管理方面,银联多年来在业内率先开发了一系列基于互联网的终端管理系统。例如,可以实现从后台远程控制终端应用程序的下载、数据注入和终端使用监控的tms系统。跨区域转移风险,“电子围栏”应用为移动终端通过LBS技术。

在人工智能技术的帮助下,银联业务从数据源的收集,清理和转换开始,收集相关的多维数据,包括市场上的一线客户经理,终端和商家;基于此,数据挖掘基于AI技术。 “终端保护器”解决方案通过各种模型提取和分析各种行为特征,如区域特征,商家管理,商家风险,合作模式和终端日常维护,预先预测终端使用,并测量终端库存。分析商标以提供前线客户经理服务的基础。

“终端保护器”解决方案中的部分型号于2019年投入使用。目前,终端库存工作的半自动化管理可以实现,库存终端的准确性比2018年大大提高了近3倍,有效减少终端库存。终端的成本提高了终端的运行效率。

据报道,“终端保护者”模式是“银色商业大脑”系统的一部分,后来结合自然语言处理和图像识别技术,在线异常商家,异常终端,异常工作订单的自动故障排除等功能模块。

03,开启智慧眼,AI识别技术改变服务模式

作为人工智能首次登陆的“实验领域”,计算机识别技术已经转变为当前支付服务领域中最流行的支付方式,如面子支付和语音支付。

专注于综合支付和信息服务的银联已经推出了基于AI识别技术的面部支付和语音支付产品,并广泛应用于无人超市,企业园食堂和商用智能扬声器等场景。

银联商务并没有停止自己最好的支付服务。近年来,它不断探索人工智能识别的更多可能性,并开发了面部,语音,身份证,银行卡,协议和标志。各种识别功能的通用识别技术产品,如采购订单和验证码,为商家服务,智慧城市建设,包容性金融,精准营销等领域提供智能识别解决方案。

例如,在银联业务的商户服务领域,通过全方位识别技术产品中的目标检测和文本识别功能,客户经理无需手动输入,只要通过与之相连的APP即可。银联业务后台业务管理系统,在商家网站拍照。或者扫描方法可以完成商家身份证和银行卡等身份证信息的自动获取和输入,实时数据查看和反馈,不仅保证了数据的完整性,标准化和准确性。商家信息,还可以节省往返确认的时间段,从而节省了往返确认的时间段。实现了整个过程的“内联”,“自动化”和“实时”。

据报道,“商业银行大脑”平台的全方位识别解决方案还可以满足特定应用场景中的各种定制和多样化需求。例如,在ID卡信息识别中,根据某些应用场景进行用户身份认证。对头像信息输入的相关要求,在ID卡识别功能模块中添加面部检测,以及在ID卡上同步提取照片信息;在银行卡信息识别应用程序中,它与识别当前在市场上发布和分发的各种类型兼容。银行卡,银行卡识别技术得到了进一步优化,即使卡片背面印有卡号,新的银行卡也可以轻松完成识别和信息录入;在车辆信息识别中,针对车架号码的4S店车辆库存已经专门开发了对信息输入的需求以开发车架号识别模型。

通过“新支付”为所有行业提供数字化转型

银联业务与自身业务相结合,围绕核心技术,人才发展和标准推出了“商业银行大脑”。但是,“商业银行”的概念和布局不仅限于风险控制,资产管理和识别技术领域。未来,它还将用于商业信用,智能客户服务,大数据分析,云服务等。“新支付”使各行各业的数字化转型成为可能。

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