蚁盾发布实体产业「知识交互建模引擎」 最快10分钟定制AI风控模型

数字化起步晚、数据分散稀疏、专业壁垒高、行业知识依赖「老师傅」,是很多传统产业智能化发展面临的难题。2023年云栖大会上,蚂蚁集团安全科技品牌蚁盾发布“知识交互建模引擎”,将实体产业知识与AI模型有机结合,助力企业最快10分钟定制自主可控的垂直领域AI风控引擎。目前,已率先面向大宗商品行业落地测试。

二十大报告将“确保重要产业链供应链安全”上升到高度。以产业上下游协作为例,违约、跑路、暴雷等恶性事件,不仅给企业带来资金损失,还影响产业间协作信任、阻碍产业健康发展。而以人肉调研、人工经验研判为主的传统供应链风控手段,已无法满足当前对风险时效性、精准度的高要求。

蚁盾基于蚂蚁十余年风控实战经验,打造了专注管理企业“对公业务风险”的一站式产业风控平台,原本需要数日完成的人工尽职调查,现在最短秒级完成,助力业务降险增效。

蚁盾产品负责人李莎在分享中表示,“传统的信贷风控模型基于通用金融知识打磨,未能充分融合行业数据和知识,无法直接复用在产业风控中。每个行业有不同的准入资质、业务形态、数据纬度、政策背景、上下游风险传导关系等。因此,每个行业、每种合作形式都应有不同的风险判断标准,才能实现更精准的风控。”在大宗商品领域,蚁盾已与产业龙头企业热联集团、物产中大集团等共建了钢厂、水泥厂、贸易商、建筑行业等数十个垂类行业模型。

「数据和知识双轮驱动」的人工智能被认为是AI的下一个,将加速推动AI落地实体产业。据了解,蚁盾为企业搭建了合规可信的数据管道,将呈现客商股东关系的“企业图谱”、与呈现产业链协作关系的“行业图谱”进行融合升级,打造了承载6000+行业、近1亿企业、20亿条关系的“产业图谱”,从宏观和微观视角描绘企业间的供求关系、生产关系、风险传导关系等。在风控应用层面,蚁盾为产业图谱注入蚂蚁积累的40000+风险因子,从客商的经营能力、信用风险、舆情风险等角度,刻画出更全面的客商风险画像。

蚁盾此次发布的“知识交互建模引擎”是其产业风控平台的新功能。在通用算法底座之上,让传统企业可通过与AI交互方式,注入行业经验,最快10分钟构建成垂直行业的个性化风控引擎。此外,该引擎解决了企业自身风险样本数据不足的问题,通过知识交互增强技术实现自动化的样本扩展、标签扩展,有助于快速形成符合企业风险认知的定制模型。蚁盾数据算法负责人章鹏表示,“这项创新尝试,可以让建模工作灵活高效,也有助于蚁盾拓展更多垂直行业、让AI风控深入服务实体产业。”