齐鲁晚报3月9日讯 跟着金融科技职业步入快速开展期，作为职业最重要的中心技能之一的“大数据”技能正遭到越来越广泛的重视。

  齐鲁晚报3月9日讯 跟着金融科技职业步入快速开展期，作为职业最重要的中心技能之一的“大数据”技能正遭到越来越广泛的重视。

  近来，安全科技大数据首席总监肖京在承受媒体拜访时，对大数据剖析使用和未来趋势宣布了自己的观点。他表明，得益于安全集团多年来在金融范畴的技能实践和数据沉积，安全科技现已具有了满意强壮的数据才能，现在正着眼于深度发掘数据的价值，然后加速推进人工智能技能的全面使用。

  作为安全在技能使用方面“智库”，安全科技一直以来都致力于为集团的稳妥、银行等传统金融事务，以及陆金所、安全普惠、安全好医生等互联网事务板块供给各种技能支持。肖京泄漏，早在4年前，安全科技就开端着手数据会集，经过清洗、整合等，对底层数据进行深度地归纳使用，比方渠道建立等。他表明：“花这么大的力气做这些根底性的作业，意图便是为了发掘数据的价值来更好服务客户。”

  经过大数据剖析和发掘，有助于向客户供给金融服务时做好危险操控，比方信贷危险的操控，借款前就需求明晰地了解借款人的信誉状况，是否具有还款才能等，而这些一起又是展开征信事务的信息根底。

  现在，除了个人征信以外，安全科技还要点使用包含深度学习在内的大数据智能剖析技能，对财物端和资金端的潜在危险进行深度洞悉和精准计算，然后提高危险定价才能等金融服务和产品的竞争力。

  第一阶段是事务规矩和事务经历。以车险理赔为例，理赔车辆如果是丰田车，而上报的却是保时捷的配件，显着两者在信息数据层面是不符合的，可以协助事务部门及时应对，这是数据最快收效的层面；

  第二阶段是商务功能，意图是要寻找到数据之间的关联性，对用户按数据特征合理分群并进行分类处理，这首要使用于服务“头端用户”，即特征特别显着的客户集体中；

  第三个阶段则要服务长尾用户，一般来说，因为长尾客户没有很显着的特征，彼此间也缺少关联性，因此需求经过机器学习等深度智能的方法来触达。而这时，依据不同项目、不同人群、不同场景进行建模就显得尤为重要。

  肖京以为，一个老练的IT企业其开展要经历过几个阶段，一是信息化，二是数据化，三是智能化。这意味着，人工智能的完成依赖于数据的根底，“有了许多的数据今后，才是考虑怎样才能让决议计划变得愈加的智能。”他说。

  现在，安全一切事务在许多使用方面上都根本完成了智能化，比方金融服务最中心的危险操控、运营优化、诈骗辨认等等。而人脸辨认其实是风控安全方面的一项使用，可用于身份认证、精准营销等，能更好地了解客户的洞悉和需求，满意客户的需求。据悉，前不久安全科技在国际人脸辨认数据库的测验中准确率到达99.60%，这一成果可与谷歌、百度等业界巨子比肩，现已走在国际前沿。

  而关于未来，肖京表明，安全科技在人工智能技能使用方面的发力将会持续立足于金融服务范畴，依托大数据优势，构建愈加智能化、线上化、自主化的事务形式，让更多用户体验到技能给金融带来的便当。