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

二十大报告将“确保重要产业链供应链安全”上升到国家安全高度 。实体以产业上下游协作为例,产业违约、高防服务器知识最快跑路、交互建模暴雷等恶性事件 ,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,建站模板现在最短秒级完成,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源码库风险判断标准 ,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的下一个高潮,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云计算数据管道 ,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,源码下载从客商的经营能力、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,亿华云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。”
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