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会员注册如何将人工智能应用在金融场景上是Fintech领域的热门话题。近日领先的股份制商业银行招商银行信用卡中心邀请人工智能金融科技公司氪信(CreditX)参加年度务虚会，探讨“人工智能(AI)在金融科技的实践”。超过50名信用卡中心领导主管到场参与互动，就未来如何用机器学习深入大型垂直金融场景探索成熟风控解决方案分享了深刻的洞见与理解，后续双方期待就机器学习风控应用展开进一步的交流与讨论。
招行零售风险总监与信用卡中心副总经理魏展明先生与CreditX CEO朱明杰
招商银行作为新金融风控技术和业务行业的领先者和先行者。其风控业务在精准性，及时性和系统性等方面的建设上都处在行业领先地位，也是国内零售金融业务做得最好的银行之一，其优异的业绩和后端风控部门强大的能力是分不开的。
招商银行在风险控制方面，一贯坚持‘实质重于形式’原则，不断在整个大数据在平台建设，数据的获取，和应用创新方面积极探索创新。招行是国内最早一批开展企业级数据仓库建设的银行。招行至2013年开始重构的第三代仓库。基本上建成涵盖客户服务、产品销售、风险管理、绩效管理、监管审计等领域的完整的数据应用平台。此后，2013年，招行完成了大数据平台的选型，并在2014年年中即投产了第一个基于hadoop技术搭建的生产系统。可以说，招行在大数据基础建设上面有非常良好的传统和基因。
招行还通过结合零售、对公等业务领域的具体场景，结合大数据技术打造风控模型。 例如招行上海分行运用大数据理念，创新打造“风险预警模型”已于2015年四季度开始上线实施，已通过大量数据回检，对不良贷款的预测准确率较高。在这样的过程中，招行一方面积累了相关的风控技术经验，另一方面也验证了大数据应用本身在银行的价值和可行性。
招行在大数据建设能力，特别是基于大数据的风险管理建设能力方面，十分看重与站在Fintech领域前沿的技术公司合作。 通过不断地互动探讨，积极拥抱行业趋势，不断开发适合各类新金融业务场景的先进风控技术。
CreditX CEO 朱明杰介绍了AI在金融领域发展的新趋势，以及当前新金融业务下的群体欺诈多，数据驾驭难，客群下沉以及审批量大等各类新痛点。并由CreditX 首席数据科学家周春英博士全面阐述了CreditX如何运用机器学习的技术有效解决这些问题。
CreditX 首席数据科学家
事实上，CreditX所有的这一套数据适配融合、群体反欺诈、特征工程、模型构建和训练、性能监控与自迭代的机制，包括深度学习，半监督学习，在线学习等技术，核心都是为了将互联网级别的机器学习技术“降维”应用到金融领域，解决新金融场景上数据的独特性的问：一方面可用数据比互联网要少，另一方面又比传统评分卡体系多了很多不可解释、高维稀疏的大数据。
CreditX 的工作得到了招行总行零售及信用卡中心副总经理魏展明先生及其团队的高度评价， 作为有着几十年国内外顶尖风控经验的金融专家，他认为机器学习技术必须和金融领域现在的业务、想法和专业知识相结合，才会带给金融业实际的价值。他点评道：氪信CreditX比较低调务实，但是在金融场景上应用机器学习技术有了很好的成果，希望招行与行业内顶尖技术公司共同合作探索AI在金融场景上成功应用。
相信随着业务需求驱动技术的快速发展，机器学习将在金融风控变革中发挥越来越大的价值。