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人脸风控系统的“内在”的强悍

发表时间:2021-05-15 14:52

文章来源:易麦云客

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人脸智能风控系统模型相对于传统的客户风险评估的规则引擎跟评分卡模型来说,更专注于计算能力、算方,大数据;和着重强调数据间的相关关系。智能风控系统模型的风控环节的应用主要有四个模块:机器算法的学习、生物特征精准识别、联邦机器学习、知识图谱。
 
  先讲讲机器算法的学习吧,它是一门多领域交叉学科,算法复杂度理论、涉及概率论、逼近论、统计学、凸分析等多门学科互相交集的知识。是专门研究计算机怎样才能模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断完善自身的性能。相信大家都听说过AI智能机器人,而它正是一门人工智能的科学,并且在该领域的主要研究对象是人工智能,特别是在如何让AI自动在经验学习中改善具体算法的性能。机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。
 
  生物识别技术,它是指芯片观察扫描人体特征进行唯一身份认证的技术。更具体一点,指纹、人脸、声音、虹膜、DNA等身份鉴定功能都是依靠计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合才得以实现的。机器利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。
 
  联邦机器学习又名联邦学习,联合学习,联盟学习。联邦机器学习是一个机器学习框架,能有效帮助多个机构在满足用户隐私保护、数据安全和政府法规的要求下,进行数据使用和机器学习建模。
 
  知识图谱,它主要是赋予字串新的意义,而使它不单单只是一串数字或字母。用户搜索次数越多,范围越广,搜索引擎就能获取越多信息和内容,为用户找出更加准确的信息,作出更全面的总结并提供更有深度相关的信息,把与关键词相关的知识体系系统化地展示给用户。它融合了所有的学科,以便于用户搜索时的连贯性。
 
  讲了那么多,相信大家能了解个大概了,这也是风控系统的强悍之处了。