上海和北京2016年7月25日电 /美通社/ -- 2016年7月17日至18日，全球较大的金融科技行业峰会朗迪中国峰会在上海举行。全世界金融精英们济济一堂，共同分享和探索中国金融科技领域的较佳实践和未来的创新趋势。氪信创始人兼 CEO 朱明杰受邀在峰会上做了名为“互联网级别机器学习在金融领域的实践”的主题演讲。
在演讲中，朱明杰首先从数据角度阐释了普惠环境下金融风控所面临的问题，即数据体量太小和数据维度太多，以及氪信利用机器学习技术解决这两个问题的成功尝试。朱明杰用冷启动问题为例，分享了氪信如何使用半监督学习的方法让机器学习人的经验来弥补初始启动时期数据量的不足。而对于数据维度太多的问题，氪信也通过深度学习的非监督神经网络模型来处理超高维度数据，将浩瀚的原始数据和最后结果挂上勾。同时，朱明杰提到，对于大多数使用复杂机器学习甚至深度学习模型的金融机构来说，模型运算结果往往是“黑盒子”而无法解释。氪信在这一点上应用了 LIME 模型解释器去捕获结果中的关键变量，实现的风控模型的可解释，以便风控专家迅速捕捉到导致结果变化的关键特征。
“大家之前对大数据期望值很高，又屡屡地失望，现在其实对数据科技来说是一个很好的时机。因为说明大家真的是有这样的需求，需要能够有运用数据的能力用机器解决金融实际问题，这也是我们这个时代的机会和风口，也是一个新的开始。”在演讲的最后，朱明杰总结道。
此外，朱明杰也带领氪信的团队在朗迪峰会上主持了以“数据与金融”为主题的研讨会，与来自国内外知名的互联网金融以及技术机构如友盟+、宜信宜人贷、夸克金融、小赢理财、厚本金融、TransUnion、Credible、MoneyLion、Finomena 等的首席数据科学家和 CEO 们一起对行业未来发展进行了深层次的探讨。正如他所说，在当前的环境下，不仅仅应该大力发展不同维度的大数据应用，更要在不同时间、不同层面的数据中寻找连接点，并加强处于不同行业发展进程的国家之间的沟通，才能真正在领域里碰撞出火花。
作为朗迪峰会上最年轻的金融技术公司，氪信致力于运用先进的机器学习技术解决金融领域核心的信用风险问题。用技术实现场景的金融化和互联网化，融合场景内外数据进行基于机器学习的风险评估和需求预测，用较低廉的成本和较快捷的方式构建准确和高效的数据化风控运营体系，在各个垂直金融场景之间建立信用流量平台。
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