金融科技這些年一直都是信用卡發(fā)卡行在各種會(huì)上強(qiáng)調(diào)的主題，不過這個(gè)主題也并不只是說說，在資金和技術(shù)的推動(dòng)下，金融科技大量的應(yīng)用在了提高效率和風(fēng)控的領(lǐng)域上。
日前農(nóng)行在官網(wǎng)發(fā)布了一條新聞《我行信用卡自然語言處理應(yīng)用項(xiàng)目成功投產(chǎn)》，雖然標(biāo)題聽起來很傳統(tǒng)，但內(nèi)容上還是含有大量信息量，值得持卡人關(guān)注。
從官方的角度上來說，這項(xiàng)技術(shù)的洛詩(shī)，是為了貫徹落實(shí)農(nóng)業(yè)銀行“加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，再造一個(gè)農(nóng)業(yè)銀行”發(fā)展戰(zhàn)略，積極推進(jìn)信用卡業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展，加快推動(dòng)信用卡數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作。
自然語言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法，也是人工智能的一個(gè)重要，甚至核心部分。

自然語言處理，即實(shí)現(xiàn)人機(jī)間自然語言通信，或?qū)崿F(xiàn)自然語言理解和自然語言生成是十分困難的，自然語言文本和對(duì)話的各個(gè)層次上廣泛存在的各種各樣的歧義性或多義性。
也就說人類的語言和計(jì)算機(jī)理解的內(nèi)容，往往會(huì)存在差異，個(gè)中文文本或一個(gè)漢字（含標(biāo)點(diǎn)符號(hào)等）串可能有多個(gè)含義。它是自然語言理解中的主要困難和障礙。反過來，一個(gè)相同或相近的意義同樣可以用多個(gè)中文文本或多個(gè)漢字串來表示。
農(nóng)行此次上線的這個(gè)項(xiàng)目，是首個(gè)自主研發(fā)的自然語言處理應(yīng)用項(xiàng)目，該項(xiàng)目將有效提升農(nóng)行信用卡風(fēng)險(xiǎn)管理水平與反欺詐能力，農(nóng)行認(rèn)為這也會(huì)為其AI自研之路奠定良好的基礎(chǔ)。

根據(jù)介紹，農(nóng)行此次的技術(shù)升級(jí)依托自然語言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)文本信息的模糊匹配，填補(bǔ)了文本比對(duì)工具的空白，助力信用卡集中風(fēng)控，構(gòu)建全面的智慧風(fēng)控體系，主要實(shí)現(xiàn)：
一是地址相似度比對(duì)功能，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)95%以上。由于地址信息記錄的靈活性，即使是相同地址也會(huì)有多種表述方式，通過智能算法和模糊比對(duì)技術(shù)提高兩兩比對(duì)時(shí)的識(shí)別精準(zhǔn)度。目前該功能已對(duì)接信用卡信用管理系統(tǒng)，將客戶申請(qǐng)地址與歷史地址信息進(jìn)行比對(duì)，實(shí)時(shí)計(jì)算出相似度值，準(zhǔn)確把控地址信息異常變動(dòng)情況，為信用卡貸前風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別提供數(shù)據(jù)支持。
二是黑名單地址判別功能，通過將申請(qǐng)地址與行內(nèi)高危風(fēng)險(xiǎn)地址進(jìn)行一對(duì)多模糊匹配，為識(shí)別處置高風(fēng)險(xiǎn)申請(qǐng)進(jìn)件提供決策支持。該功能將有助于發(fā)現(xiàn)團(tuán)體偽冒辦卡欺詐行為，實(shí)現(xiàn)高危風(fēng)險(xiǎn)地址的擴(kuò)展應(yīng)用，讓留下“黑歷史”的欺詐團(tuán)伙無處遁形。
可以看到這次的風(fēng)控主要體現(xiàn)在辦卡端，目的是在源頭處避免問題的發(fā)生。而技術(shù)的基礎(chǔ)是在地址的識(shí)別上，此前由于數(shù)據(jù)庫(kù)的復(fù)雜和分析的問題，地址稍微更換，可能就可以突破黑名單，而此次利用NLP自然語言分析技術(shù)，將地址進(jìn)行模糊處理后與黑名單進(jìn)行比對(duì)，降低了風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生幾率。
值得注意的是，農(nóng)行在新聞中提到了有助于發(fā)現(xiàn)團(tuán)體偽冒辦卡欺詐行為，主要針對(duì)的也是高危風(fēng)險(xiǎn)地址。
作為農(nóng)業(yè)銀行AI服務(wù)建設(shè)“2+2+3”模式的首個(gè)落地應(yīng)用，農(nóng)行的這個(gè)項(xiàng)目花了7個(gè)月的時(shí)間：通過2個(gè)月的新技術(shù)探索、2個(gè)月的模型迭代及可行性分析、3個(gè)月的立項(xiàng)實(shí)施，也為自身探索出了一條高效敏捷的AI能力自研路徑。
而未來，農(nóng)行也宣布信用卡中心將與研發(fā)中心持續(xù)深化業(yè)技融合，將有更多AI服務(wù)加速信用卡業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

來源：我愛卡

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