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探智立方:联合建模+驻场服务自动建模平台合作模式案例行业动态久赢

发布时间:2020-11-03 22:18:14人气:

  某集团旗下涵盖支付业务▲=●▷■、互联网金融信贷业务★□○,为提升团队效率=•▪★★-、扩大利润…○◇◁,采购▼了DarwinML平台=•。支付业务中通过使用Darwin▲ML平台=▽◁-,建立了▽商户风险预测模型○▲◁□◆,进而可提前预测并及时发△▼现风险商户◁▼▲、实现减少损▪失的目的☆★▪▽。信贷业务中通过使用DarwinML平台-◆…□,建模团队效率大大提升◆▽•,模型开发与应用☆由原来的1个月降低到1周时间◁▽◇=▲◁,模型迭代周期从4个月☆降低到2个月△=;信贷业务的首逾率降低了30%◁★▷■•◇。在信贷业务中通过使用拒绝推断功能●▽,常见问题在未▽增加获客成本且首逾率基本不变的情况下△◇,通过率提升▪2%•▪、每天▪放款▽量提升10%▷▼☆。

  探智立方在与一家互联网金融公司合作联合建模的过程中★■,使用Da▼r▪winML平台建模▲后◇▪,KS能够提升★3%-△5%○○△■。行业动态当使用时间▲外样本进行评▽测时☆▼◇▲,KS■★,AU○C的变化都能够很▲好的控制在5%以内□◁▼▽▽。 模型上线后□▽▲★,对于模型输出分值•◁▼,使用变量的PSI监控也全部控制在0-□△.03以内▼•▷▪◁▲。通过▪3个★月▽的贷△中监测□■●•◁,整体F▽▲PD▲△▷□△★,SPD和TPD也优○于以前的人工建模▪效△果●…。以上▼的效果得益于DarwinML平台在自动设计最优模型的同时●■,会主动压制过▽拟合◆-○■□,平台并不▽会一味的寻找最高▲分值的计算图和超参数★☆△△。而是在▪不▼同分布下▷●★,不同动态☆数据扩增的同时寻找最稳定同时也是○最优解的▲模型结构◆◁▽▽●○。而当模型上线后▲▼◆△,Dar★winML数★据融合模块可▪以提供可视化的自动监控服务■●-▷。用户通过拖拽功能△-☆▼△,快速完成自定义监控配▼置和告警策略▽▼,把单条业务线的上线时间从几☆天缩短到几小时▪☆▽••▲。

  为能更好的服务消金机构▽▷☆◁☆▽,探智立方★基于Darwi▲nML平台○◇▼△,推出自○动建模平台服务=☆▲=、联合建模服务▽…☆、风控咨询服务及驻★场服务△★•=,消金机构可以根据自身需求自由选择单一或组合的合作方式□◆•□。探智立方作为一家开放的人工智能公司▲○•,在实现消金机构快速上线新产品★的同▽时◇•△□…,并赋能核○心技术于客户○★■,以提高☆客户对机器学习建模的能力…◇★◇,使消金机构最终实现控制或降低坏账且人才能快速成长的发展模式■◇△▲◁。

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