基于大数据的AI智能尽调整体解决方案

为解决在当今疫情防控常态化的背景下，金融机构业务经理下户尽职调查工作过程中面临的人工服务成本高、现场办理难、业务效率低等实际问题。而传统的尽调系统中定性风险管理占主体，以主观规则及客户评级为主，存在数据获取维度窄、定量分析能力偏弱、难以精确化用户特征等缺点。评价模型一般是基于客户历史行为、数据进行预测，无法前瞻性地预测未来风险情况的变化，导致风险管理滞后。在数字化转型的背景驱动下，传统人工尽调管控模式已无法满足小微企业、广大农村群体、个体工商户这类金额低，数量大的业务群体。面对资方提出的全面风险管控需求，迫切需要一种解决上述客户群体问题的科技自动化技术方案。

签里眼AI视频智能尽调系统通过先进的人工智能手段，结合大数据技术、通过整合海量数据，包括银行内部的数据和外部机构的数据，从多维度对客户进行全面评估，极大地提升了对客户的评估精准度，促使传统模式下难以度量的风险显性化。另一方面，大数据与人工智能技术凭借强大的计算能力和先进的模型算法对海量数据和信息的整合、分析，改变事后分析和预测判断的方式，在贷后催收，客户管理方面建立主动、实时响应机制和模型，提高风控效率。

签里眼AI视频尽调系统大数据 方案，解决了传统的尽调系统中必须现场尽调、定性风险管理占主体，以主观规则及客户评级为主，数据获取维度窄、定量分析能力偏弱、难以精确化用户特征等缺点。

通过签里眼AI视频尽调系统实现贷前智能客服视频咨询、线上资料收集、精准导流；贷中视频尽调、远程面审；贷后智能催收，失联修复，视频回访，最终实现这部分贷款产品线全自动化的线上智能业务流程。

签里眼AI视频尽调系统采用远程音视频系统，人脸识别，TTS语音合成，ASR语音识别，微表情识别，语气识别，OCR证件识别，OCR报表识别，NLP自然语言学，大数据人物画像算法，结合第三方数据源风险评测解决了人工尽调过程中操作风险和道德风险问题。

远程音视频系统—— AI视频尽调的核心通信能力，使得视频尽职调查成为可能。

OCR证件识别&人脸识别——确定当前调查人就是申请人本人，防止他人冒名顶替。

微表情、语气识别——从视频对话过程中微不足道的行为和语言分析说谎的可能性。例如故意夸大预收款金额，故意编制一些假合同，假流水等恶意骗贷行为。

OCR报表识别——将财务报表等格式文件上的非结构化数据变成可以模型分析的结构化数据。

NLP自然语言学——不停的对话训练过程中，丰富尽职调查过程中的聊天模板内容，实现不同的回答衍生出更多的关键信息。

大数据人物画像算法——将上述所有的材料结合已开发的数据库接口实现人物的基础画像，为风控决策引擎提供数据支撑。

单纯上述某一项技术在某一个领域的应用已经越来越普及，但是能够将若干个AI人工智能技术集成在一个需求里，无论是从技术难度还是从实操层面，都需要不停的优化，在实践过程中进一步完善。

“签里眼”AI视频尽调系统满足了金融机构“贷前精准获客、贷中智能决策、贷后智能监控”三位一体的业务需要，在国内位于该业务领域开拓的先行者。该系统可以对接银行自动化审批系统，进行风险自动评级评分。将原有人工主观评分结果，利用智能评分模型，对贷款准客户进行人物画像，确定贷款金额，信用等级等风控数据。

“签里眼”AI视频尽调系统创新技术点总结如下：

（1）实现贷前客户自动化分析，提升智能化评价水平。利用AI视频交互从多维度了解客户信息，利用数据挖掘算法包括多元逻辑回归、聚类分析、神经网络、决策树、关联分析等，不断在与客户进行视频交互的过程中，结合知识图谱技术对客户进行精准的客户风险画像，综合、全方位的评价其风险状况，通过对客户特征、产品特征、消费行为特征数据的采集和处理，可以进行多维度的客户消费特征分析、产品策略分析和销售策略指导分析。通过准确把握客户需求、增加客户互动的方式推动营销策略的策划和执行。同时也结合各种贷款产品的特点，将客户分层后进行精准推送，避免客户因不符合产品准入要求而被拒绝，提升客户体验感的同时，也提高了业务转换率。

（2）贷中辅助风险判断，提升智能化决策水平。将各环节用户所关注的信息自动推送到决策页面，对于重要风险信息则直接干预业务决策，为授信审批的辅助决策提供有力支持；将人脸识别、微表情识别、声纹识别等生物识别技术用于系统用户认证，对日常出现的别人代为操作、通过违法路径密码被他人掌握等违规违法事件及潜在隐患进行有效控制，提升对操作用户真实性监控的能力，有效防范操作风险；应用OCR技术，实现对客户财务报表的自动识别和录入，以及客户合同核对，防止合同被非法篡改，控制操作风险。通过远程视频交互功能结合自然语言技术、微表情识别、语气识别等先进技术手段实现足不出户进行人工核查业务。

（3）聚焦贷后监控，建立主动实时的智能监控模式。对贷后全过程检测分析，实时监测客户信用风险的变化，后期可以在视频尽调系统基础上实现“客户风险预警及信贷业务实时监测”的信用监控平台。基于该系统，通过大数据技术全面整合内部、外部数据，捕捉和发现客户行为背后的相关性，把控客户信用风险的变化，提升应急处置能力，有效降低资金风险。逐步全面涵盖法人客户经营过程中的财务状况、经营情况、资金往来、违约情况、涉案情况等内容。在监测指标基础上，构建几十个监测模型，日均产生万余笔风险信号，实现了法人客户风险事项的主动预警以及及时、准确反映上下游企业、担保链客户风险信息传导情况。

签里眼”AI视频尽调系统可以应用于金融机构、保理公司、融资租赁公司、设备租赁公司等多种金融、泛金融领域。在疫情常态化防控的社会大环境下，依然能够降本增效的解决资方坏账、烂账等不良资产等问题。

目前，我国部分商业银行以及金融科技企业都在持续加大投入建设AI视频尽调系统，以业务运用为突破口，借助webRTC、人工智能等先进技术，构建由被动防御变主动拦截，从单一的事后监控到事前防范、事中控制、事后处置于一体的全景式智能尽调体系，更好地满足新形势下风险管理的需要。

以下是2021年在某商业银行上线AI视频尽调系统的数据对比分析。

借助webRTC、人工智能等先进技术，训练大数据分析能力，结合传统风险防范经验，运用大数据技术，重塑主观评级为主的传统尽调模式，构建主动型、智能化、安全可靠的智能尽调系统已成为金融机构，非银机构塑造互联网金融时代核心竞争力的重要举措。

AI人工智能+大数据的思维方法与传统思维方式存在差异，但构建基于AI视频尽调系统是发展趋势。随着音视频互动技术的普及、历史数据的积累、模型的丰富，通过大数据和人工智能技术的应用，能够更进一步地深入挖掘数据价值，大幅提升风控水平及效率，有助于金融机构在激烈的市场竞争中取得先机。

签里眼团队核心成员均来自招商银行、华为、阿里云等企业，拥有10余年专业领域从业经验，致力于金融行业通过AI+WebRTC实现全部业务线上化办理并提供多种高效的全栈式解决方案为不同金融业务场景客户赋能。“签里眼AI视频尽调系统”已服务于银行、保理公司、融资租赁公司、助贷平台，历经数年业务场景实践，受到合作机构的一致好评，“签里眼”AI视频尽调系统已广泛应用于抵押贷、信用贷、融资租赁、金融保理等各类金融相关业务领域。

新浪声明：新浪网登载此文出于传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述。

（编辑：航空爱好网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!