3月29日，百行征信数据质量、数据安全与数据中台研讨会在北京召开，本次会议由百行征信有限公司主办，北京腾云天下科技有限公司、北大征信数据分析与应用联合实验室协办，来自学界和业界的专家们围绕个人信息保护、征信业发展、区块链征信技术、小微信用评价模型、数据质量检测与使用以及中国与日本、美国的征信现状比较等维度进行了展示与探讨。
狐狸金服CRO范学红(左二)在研讨会现场
搜狐旗下金融科技集团狐狸金服作为百行征信的合作企业代表应邀参会，并以其在数据质量监测与数据应用方面的出色表现获颁“最佳价值分享奖”。狐狸金服CRO范学红在研讨会上结合狐狸金服的实际应用，就“互金机构的外部数据源质量监测与使用”作专题演讲。
据了解，狐狸金服首创基于大数据和人工智能技术打造的全生命周期智能风控系统“风刃”为旗下各项业务提供全流程风控管理，利用人工智能和深度学习对数据进行关联分析，实现精准授信。“风刃”风控系统实现了多模型的并行在线学习训练和实时欺诈反馈，可通过人工智能自动适配个性化的工作流引擎及规则模型引擎，提高风控效率，降低不良率。
在风刃系统的运用下，狐狸金服实现了业务与数据的“分钟级”接入，而外部数据就包括三方征信数据、爬网数据、风险信息共享数据等。
范学红指出，大数据作为重要的基础性战略资源，核心价值在于数据质量管理及应用，在于其赋值和赋能作用，在于对大量数据的分析和挖掘后所带来的决策支撑，能够为企业客户带来高效、便捷、精准的服务。
为准确应用海量的外部数据，狐狸金服的风刃系统会首先对这些数据进行监控分析和应用规划。其系统分析架构包括日常监控分析、探索专题分析以及数据建模分析，此外，再依托人工智能系统，从用户行为预测、差异化营销、风控反欺诈、精细化运营等方面，实现可视化的决策与监控。
范学红介绍，狐狸金服构建了一整套实时、准确、可回溯的处理方式来夯实数据底层架构。所谓“实时”，指的是利用高可用架构设计实现实时数据的分析应用;所谓“准确”，指的是数据质量达到了财务级的结算标准;所谓“可回溯”，则指通过数据拉链实现任意历史时点的数据回溯。
针对数据质量的监测，狐狸金服不仅进行了大数据三方数据对接监控设计，还进行了模型、规则应用对数据源监控设计。在大数据三方数据对接监控设计方面，包括缓存设计、重试机制、接口监控、数据监控和调用统计;在模型、规则应用对数据源监控设计方面，则包括数据覆盖率、字段完整性、数据特异性、特征显著性、数据准确性、特征利用率、规则贡献度等。
业内人士表示，狐狸金服在对大数据的挖掘、分析、建模以及应用方面的探索对于金融科技的发展极具意义。在市场和监管双轮驱动的征信体系建设上，狐狸金服积极参与百行征信系统对接，深度参与数据源分析、数据质量等研究课题。2018年，狐狸金服旗下网贷平台搜易贷与百行征信签署了“征信合作框架协议”，今年1月，北京大学光华管理学院与百行征信、腾云天下共同成立征信数据分析与应用联合实验室，狐狸金服金融科技集团CEO何捷、CRO范学红等共同为实验室揭牌，并与业内人士共同探讨大数据互联网时代下金融科技在征信领域的应用。
据了解，狐狸金服是搜狐旗下金融科技集团，目前已经布局网贷信息中介平台搜易贷、信用借款咨询平台小狐分期、聚焦中小微企业融资服务的狐狸普惠等业务，并获得了互联网小贷、企业征信、商业保理、融资租赁等牌照，打造基于大数据和人工智能技术的全生命周期智能风控系统“风刃”为狐狸金服集团旗下各项业务提供全流程风控管理，形成庞大的以科技为驱动的金融服务体系，创新传统金融业务，切实落地普惠金融。
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