下棋之外，人工智能还在做什么？

下棋之外，人工智能还在做什么？

——芝麻信用人工智能预测经济违约概率

随着李世石的投子认输，代表人类出战的韩国九段棋手在人机大战前两回合（共5回合）较量中不敌人工智能代表。对此，芝麻信用资深数据科学家赵星表示，芝麻信用在刚起步的时候就已经引入云计算、机器学习等人工智能方法，构建人工智能机器学习平台。人棋大战，说明人工智能功能将会越来越强大，在生活中的应用也会越来越广泛。

赵星介绍，人工智能，旨在使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。芝麻信用人工智能机器学习平台，能够通过数据分析、处理、挖掘，模型构建，相比传统风控更为高效地进行经济违约概率的预判。

芝麻信用评分就是利用人工智能机器学习平台，结合用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度客观呈现个人信用状况的综合评分。持续的数据跟踪表明，芝麻分越高信用水平越好，在金融借贷、生活服务等场景都表现出更低的违约概率。

赵星表示，芝麻信用人工智能机器学习平台，在用户授权后，调用和

用户经济信用相关的正当、必要、有效、实时、多维的数据，对用户的信用进行画像；同时，具有自我学习能力和分析预判能力。AlphaGo能够根据以往的棋局进行学习，结合现在的落子情况，预判下一步各种走法的获胜率。芝麻信用同样运用人工智能机器学习平台对经济信用违约概率进行预判，客观、全面、科学的评价用户的信用状况，帮助机构更好的进行风险管理，向他们的客户提供更为便利的服务。

某银行信用卡中心副总经理表示，芝麻信用和我们合作以来，帮助我们更好的评估、量化了客户的信用风险，优化了不同风险客户的经营策略，将我们的信审批准率提高了8%，逾期率降低了18%，并节省了20%的获客成本；很好的帮助我们改进了原来银行传统的风控模式。

不光是金融领域，生活行业也是如此。芝麻分650以上的用户可以在广州妇女儿童医疗中心先诊疗后付费，挂号、看病、检查、拿药，全程不用排队支付费用，到家了在沙发上点击支付就可以。

北京大学副教授、北京大学金融与产业发展研究中心秘书长黄嵩认为，先诊疗后付费本质上就是预测用户经济信用违约概率，用信用评分筛选信用高的人，为他们提供更好的信用便利。

赵 星  芝麻信用资深数据科学家

2015年加入芝麻信用，曾在FICO工作十年，任职principal scientist，是FICO信用评分建模方法的权威专家，拥有多项评分卡核心技术专利。对信用卡反欺诈模型和网络安全模型有深入研究，在数据挖掘，软件开发，大数据处理，分布式计算等领域有丰富的工作经验。哈尔滨工业大学,自动控制,应用数学学士，清华大学自动化硕士，康涅狄格大学运筹学博士。

2012国际知识发现和数据挖掘竞赛(KDD cup),第3名；2013国际知识发现和数据挖掘竞赛(KDD cup)，第3名；Kaggle数据科学家排行榜第8名, Kaggle 数据建模大师；Heritage Health Prize第6名。

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