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UCloud×PPDF :人工智能与科技的创新实践

人工智能在finance行业的应用正在不断走向深入。金融科技公司拍拍贷,通过使用UCloud(优刻得)的UAI-Train平台,在Credit业务的智能风控方面,进行了具有示范意义的创新探索。

防止身份冒用、造假、盗刷,AI技术提高风控水平

Online finance领域,做好线上风控,防止身份冒用、造假、盗刷是重要的一环,而在此过程中,人脸识别正发挥着巨大作用。

人脸识别,是基于人的脸部特征信息,进行身份识别的一种生物识别技术,通过识别图片或者视频中的人脸,并和人脸库的信息对比,进而判断使用者是否为本人,从而防范身份冒用;同时这些信息也将作为用户画像的一部分,为反欺诈等业务的决策提供参考,目前拍拍贷自研的人脸识别算法,在实际应用中的准确率达99%以上,远好于行业同类型算法。

图:人脸识别业务场景

此外,卡证识别也是身份校验的重要步骤。拍拍贷通过OCR技术,可以自动地从卡证图片中提取相应文字,通过和资料库的比对,确保持证人和证件之间的一致性、真实性。拍拍贷自研了针对各类金融场景的OCR算法,包括身份证、银行卡、港澳通行证等内容的识别,同时也有能力快速将该算法自适应地拓展到新的业务场景。

AI能力全流程覆盖,Lending Business快速智能+

目前,PPDF的AI能力已经覆盖了Lending Business业务流程中完整的贷前、贷中、贷后三个环节。在贷前有AI加持的精准获客、智能反欺诈、全自动化审核;在贷中有智能风控系统、智能质检;在贷后有贷后模型体系、智能催收;除此之外还包括智能客服和智能投顾等。

以“Intelligent Receiving Robot ”为例,拍拍贷的Intelligent Receiving Robot 已经投入业务应用,目前平台上逾期10天以内的贷后案件,都可以交由机器人来催收,从而大幅提升效率和体验,从效果来看,拍拍贷“智牛”机器人已催回金额多达数亿元,对逾期3天内的客户催收,回款率能达到人工催收的90%以上。

以AI平台驱动创新,PPDF 与UCloud的火花碰撞

科技创新助推业务不断发展,同时产生的线上数据也在与日俱增,拍拍贷需要通过迭代算法,优化数据模型,来提高人脸识别技术的准确率。但在人脸识别迭代算法的过程中,单台GPU(图形处理器)机器迭代1次需耗时7天左右,若为提高迭代速度而采购更多的GPU机器,则会造成成本提高及资源利用率的浪费。

如何在提升算法迭代速度的同时、维持甚至降低成本?拍拍贷与国内中立云计算服务商UCloud,通过UAI-Train平台展开合作。

UAI-Train,顾名思义,即面向AI训练任务的大规模分布式计算平台,基于UCloud性能强大的GPU云主机集群构建,为AI训练任务提供充足的计算能力,平台可提供一站式训练任务托管服务,自动实现计算节点调度、训练环境准备、数据上传下载以及任务容灾。同时,UAI-Train也是一种全新的计算资源租赁模式,支持按需收费、成本可控,在视频图像识别、自然语言处理、语音处理等领域均已有诸多实践。

图:人脸识别算法接入过程

目前,PPDF 自研的人脸识别算法,是在700万规模多年龄段、多姿态、多表情、多环境的人脸图片上进行训练,通过使用UAI-Train,利用分布式GPU训练平台,拍拍贷的人脸识别模型训练时间,已经从原来单机训练1周左右缩短为1天,整体算法优化效率提升85.7%,在大幅提高算法优化效率的同时,基于UAI-Train按需收费的特点,拍拍贷人脸识别算法的GPU资源成本可由原先的上万元/月,下降至数千元/月,GPU资源的有效利用率也达到了100%。

“All in AI”时代正在加速到来,拍拍贷将利用AI技术进行更多金融科技创新, UCloud也将与各行业合作伙伴,共同探寻智能+行业的更多可能,以AI平台驱动更多行业的数字化、智能化创新。

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