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360金融加快专利布局 持续加码科技投


日前 ， 国家知识产权局发布2020—2021年贯彻落实《关于强化知识产权保护的意见》推进计划 ， 提出推进专利法修订审议工作 。 众所周知 ， 专利是直接展示企业技术实力的指标 ， 在国家进一步加强知识产权保护的大环境下 ， 金融科技企业如何利用专利突围 ， 真正从技术层面形成企业护城河呢？在2019年提交了382件发明专利申请的360金融身上 ， 或可找出答案 。
技术矩阵支撑服务体系
“没有一个模型 ， 一个机器学习算法 ， 能把一个问题或者一个用户群体全部都服务得服服帖帖 ， 现在已经不再是一个通过人为的规则就能满足海量用户简单的技术环境了 ， ”360金融首席科学家张家兴表示 。
【360金融加快专利布局 持续加码科技投】 自360金融成立至今的近四年时间中 ， 先后在信贷、理财、保险等领域布局 ， 服务两亿用户 。 作为一家自驱力极强的金融科技公司 ， 360金融针对不同细分领域做相应的技术布局 ， 已形成全方位技术脉络 。
目前 ， 360金融主要聚焦于人工智能和人工智能算法相关的技术专利布局 。 通过多个机器学习模型进行叠加 ， 形成人工智能技术矩阵和风控矩阵 ， 服务不同客户群体 。 就信贷业务而言 ， 360金融的小微、三农、分期等不同子产品 ， 因客群使用资金的习惯与用途不同 ， 获客、风控等技术也采用相适应的技术矩阵以满足不同的产品诉求 。 此外 ， 进一步研发了具有情绪检测和对话学习的人工智能机器人助理 ， 解放人力成本 。
风控核心下的专利体系
360金融加快专利布局 持续加码科技投
本文插图

数据智能平台矩阵
360金融的风控矩阵是多种机器学习算法的结合 ， 通过将神经网络、决策树、监督类、非监督类等机器学习算法结合 ， 将风控做到极致 。
智能风控作为360金融智能金融全链路中重要的一环 ， 从贷前识别欺诈、到客户管理过程中预判、控制风险 ， 对业务的良性发展起到支撑作用 。 专利布局上 ， 360金融申报了基于关系网络的欺诈风险识别系统专利Argus智能风控引擎、基于GBST的金融违约风险预测系统 ， 以及图数据库存储查询领域优化技术等专利 ， 实时地甄别风险用户和欺诈行为 。
Argus智能风控引擎应用人工智能技术建立起了对客户风险的系统和动态管理 ， 实现了反欺诈和信用评估双职能 。 Argus智能风控引擎搭载的机器学习能力能够分析潜在借款人的行为模式并建立关系网络 ， 从而发现并处理不同类型的欺诈风险 ， 包括已知的欺诈类型、新的欺诈类型以及团体欺诈 ， 更包含超过100个风控子模型如脉络般协同运转、并行不悖 ， 实现全方位无间断风险监控 。
基于GBST的金融违约风险预测方法和系统专利 ， 以统计方法中在医学、保险等领域有非常广泛应用的生存分析理论为基础 ， 结合Boosting算法思想 ， 创造性的提出应用在金融风控领域的梯度提升生存树模型（Gradient Boosting Survival Tree ， 简称 GBST） 。 相比于传统金融风控模型 ， GBST可以在客户生存时间分布未知的情况下 ， 利用客户的基本特征 ， 输出每个客户的长期生存曲线 ， 精准计算出客户在每个时间段的违约概率 ， 从而帮助决策者进行更加长期的风险决策 。
独创的图数据库存储查询领域优化技术专利 ， 凭借20亿节点数据和180亿边数据 ， 构建出庞大的社交网络图数据库 ， 可以提供实时的风险维度 ， 甄别风险和欺诈行为 ， 该技术也同时对金融机构进行输出 。 相比行业中常规图数据库常用的折叠查询操作 ， 在十亿顶点 ， 百亿级边的超级大图里面 ， 做二度的折叠查询 ， 计算量非常大 。
360金融的图存储优化方法系统专利技术 ， 通过空间换时间的思路 ， 在折叠点的左右两边顶点建立直连关系 ， 并将折叠点、边的相关属性增加到新建边的属性 ， 做为筛选条件 ， 从而显著优化了单一类型节点网络和二分图网络的混合存储结构 ， 实现有效提取用户子网信息 ， 并拓展了子网的节点属性信息至上百个维度 。 这样的优化使得图特征的计算更加实时高效 ， ms级别内能衍生出几百维图特征 ， 提供更加实时的风险维度 。 基于360金融自有数据衍生的图特征具有高覆盖率和高准确率的特点 ， 拓宽了图特征的应用面 ， 保证特征可靠性 。


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