蚂蚁蚁盾发布实体产业「知识交互建模引擎」，最快10分钟定制AI风控模型

从现在开始，努力学习吧！本文《蚂蚁蚁盾发布实体产业「知识交互建模引擎」，最快10分钟定制AI风控模型》主要讲解了等等相关知识点，我会在golang学习网中持续更新相关的系列文章，欢迎大家关注并积极留言建议。下面就先一起来看一下本篇正文内容吧，希望能帮到你！

传统产业在智能化发展方面面临着许多难题，如数字化起步较晚、数据分散稀疏、专业壁垒高，以及行业知识依赖于“老师傅”。在2023年的云栖大会上，蚂蚁集团旗下安全科技品牌蚁盾发布了“知识交互建模引擎”，将实体产业知识与AI模型有机结合，为企业提供最快10分钟内定制自主可控的垂直领域AI风控引擎。目前，该引擎已率先在大宗商品行业进行了落地测试

二十大报告将“确保重要产业链供应链安全”上升到国家安全高度。以产业上下游协作为例，违约、跑路、暴雷等恶性事件，不仅给企业带来资金损失，还影响产业间协作信任、阻碍产业健康发展。而以人肉调研、人工经验研判为主的传统供应链风控手段，已无法满足当前对风险时效性、精准度的高要求。

蚁盾根据蚂蚁十余年的风控实战经验，开发了一站式的企业风控平台，专注于管理“对公业务风险”。原本需要数日完成的人工尽职调查现在可以在最短的时间内完成，为业务降低风险并提高效率提供帮助

蚁盾产品负责人李莎在分享中表示，“传统的信贷风控模型基于通用金融知识打磨，未能充分融合行业数据和知识，无法直接复用在产业风控中。每个行业有不同的准入资质、业务形态、数据纬度、政策背景、上下游风险传导关系等。因此，每个行业、每种合作形式都应有不同的风险判断标准，才能实现更精准的风控。”在大宗商品领域，蚁盾已与产业龙头企业热联集团、物产中大集团等共建了钢厂、水泥厂、贸易商、建筑行业等数十个垂类行业模型。

人们认为「数据和知识双轮驱动」的人工智能是人工智能的下一个高潮，将加速推动人工智能在实体产业中的应用。据了解，蚁盾为企业建立了合规可信的数据管道，将客商股东关系的「企业图谱」与产业链协作关系的「行业图谱」进行融合升级，创建了承载6000+行业、近1亿企业、20亿条关系的「产业图谱」，从宏观和微观角度绘制企业间的供求关系、生产关系、风险传导关系等。在风险控制应用层面，蚁盾将蚂蚁积累的40000+风险因子注入产业图谱，从客商的经营能力、信用风险、舆情风险等方面描绘更全面的客商风险画像

蚁盾此次发布的“知识交互建模引擎”是其产业风控平台的新功能。在通用算法底座之上，让传统企业可通过与AI交互方式，注入行业经验，最快10分钟构建成垂直行业的个性化风控引擎。此外，该引擎解决了企业自身风险样本数据不足的问题，通过知识交互增强技术实现自动化的样本扩展、标签扩展，有助于快速形成符合企业风险认知的定制模型。蚁盾数据算法负责人章鹏表示，“这项创新尝试，可以让建模工作灵活高效，也有助于蚁盾拓展更多垂直行业、让AI风控深入服务实体产业。”

今天带大家了解了的相关知识，希望对你有所帮助；关于科技周边的技术知识我们会一点点深入介绍，欢迎大家关注golang学习网公众号，一起学习编程~