近日，金融行业宣布将全面升级金融大脑，针对银行、消费金融、互联网推出差异化服务融资，并在原有产品上进行扩展。
在此基础上，新增“长互债指数”、“个人资质评估”、“设备风险指数”、“社交关系指数”及营销定价产品，支撑全方位智慧金融服务，帮助金融机构提升服务水平。
数字化服务水平。
依托金融资产质量在行业内的良好口碑，金融大脑的四大首发产品“信用评分”、“黑灰名单”、“贷款意愿评分”、“资金饥饿评分”受到业界好评自从他们推出以来。
多家金融机构密切关注。
截至今年二季度末，金融大脑已与工商银行、光大银行、杭行消费金融等近百家金融机构达成合作。
一步步的金融大脑三级火箭。
金融大脑定位为金融行业大型数据技术平台。
基于AI、大数据、金融云等底层技术，提供一整套智能营销、智能风控、智能客服、智能收款等能力体系。
目前的金融科技产出已经是红海。
敢于涉足这一领域是出于决心和聚焦的战略考虑。
金融大脑负责人吴彦表示，金融大脑在充分认识自身独特优势的基础上，确定了极具辨识度的市场定位和分步发展方向。
“我们不急于盲目扩张和占领市场，而是着力打磨我们的‘一级火箭’——数据智能产品，努力输出国内知名的高精度数据产品和信息服务。
行业。
”据介绍，在第一级火箭的基础上，未来的金融大脑还将沿着第二级、第三级路径演化。
图数据库破解金融行业痛点。
值得注意的是，虽然人工智能、大数据、云都是常见技术，从事相关技术的专业公司比比皆是，但由于多年积累的海量数据，金融大脑技术在金融领域有着独特的作用。
金融场景。
独特的优势。
金融大脑拥有20亿节点数据和1亿边缘数据，构建了包罗万象的社交网络图数据库。
金融大脑优化单类节点网络和二分图网络的混合存储结构，提取用户子网信息，将子网的节点属性信息扩展至上百个维度，包括用户的基本属性、行为属性、信用状况等，以及借阅状态、逾期状态、高/低质量标签、多头标签等。
这样的优化使得图特征的计算更加实时和高效。
ms级别内可导出数百个维度图特征，提供更多实时风险维度。
金融自有数据衍生的图特征具有高覆盖率、高准确率的特点。
金融大脑拓宽了图特征的应用，在保证特征可靠性的基础上，帮助金融机构更实时地识别风险用户，打造智能风控的护城河。
迭代创新的AI算法 除了数据能力之外，金融大脑的核心优势还在于AI算法，即机器学习和深度学习能力。
目前，金融大脑的主要应用算法有Xgboost、GBDT、随机森林、逻辑回归、深度网络、GBST、DRL等。
其中，梯度提升生存树（GBST）是金融大脑的绝活。
基于统计方法中的生存分析理论，结合机器学习中GBDT的Boosting算法思想，金融大脑首创构建了GBST梯度生存树模型。
与传统模型相比，GBST可以在客户生存时间分布未知的情况下，利用客户的基本特征输出每个客户的长期生存曲线，计算客户在每个时间段内的违约概率，帮助决策者做出更多决策决定。
长期风险决策。
此外，深度强化学习也被创新性地运用在金融大脑中。
通过收集与用户的多次交互反馈，金融大脑对用户有更深入的了解，风险判断更准确，有助于形成全面、更好的财务决策。
庞大的图数据库和多种前沿的AI算法已经在IOU产品中大显身手。
2019年一季度财报显示，金融集团旗舰产品IOU助贷M3+逾期率仅为0.94%，其中因欺诈导致的坏账率仅为0.2%。
“科技红利的辐射，导致各类金融服务在产品和规模上迅速扩张，这也给金融业带来了新的挑战。
金融大脑除了满足功能需求外，还不断提升底线吴彦表示，金融大脑传承的安全基因将在夯实信息安全、系统稳定、安全保障的基础上，持续向行业输出符合市场需求的优质数据产品和技术服务。
合规发展，走向一致未来。
走在金融科技输出前沿、成为行业数据科技大平台的愿景不断前行。