Resumen de opiniones
El control inteligente de riesgos se basa en el big data y la inteligencia artificial como tecnología central, combinando tecnologías de inteligencia artificial como algoritmos, aprendizaje automático y modelos de aprendizaje profundo sobre la base de aplicaciones de big data para construir un sistema inteligente de gestión de riesgos, rompiendo las limitaciones y la espacialidad del control de riesgos tradicional que se controla empíricamente por medios manuales, y reduciendo los costes de control de riesgos al tiempo que se mejora efectivamente la eficiencia de la gestión de riesgos.
Los compradores comprueban el nivel de las soluciones inteligentes de control de riesgos de cada proveedor licitador mediante POC
La prueba POC suele realizarse en forma de cuadro de mando con una puntuación completa sobre la funcionalidad, el rendimiento y la capacidad de identificación de riesgos de la solución inteligente de control de riesgos. Además, el comprador también tendrá en cuenta el nivel técnico del proveedor, la experiencia en proyectos, la situación del sector, el servicio posventa, la oferta de productos y otros factores para determinar si la solución de control de riesgos inteligente y el proveedor satisfacen sus necesidades.
Los tres indicadores más importantes para las pruebas POC son la funcionalidad, el rendimiento y la capacidad de identificación de riesgos de la propia solución inteligente de control de riesgos
En cuanto a la identificación de riesgos, las instituciones financieras introducirán los datos establecidos para probar si el sistema puede identificar eficazmente los puntos de riesgo, y registrar su precisión, sensibilidad y velocidad de cálculo. La capacidad del sistema para identificar los riesgos es el indicador más crítico en la prueba global de POC y recibe la mayor ponderación, el 30%. En cuanto a la funcionalidad, el comprador verificará principalmente si el sistema cumple los requisitos de sus propios escenarios empresariales, así como la calidad y fiabilidad de los informes de decisión; en cuanto al rendimiento, el comprador probará la estabilidad, el tiempo de respuesta, el rendimiento y el número de operaciones concurrentes del sistema, con un peso de puntuación de aproximadamente el 20%.
El negocio del crédito es el escenario de aplicación más importante para el control inteligente del riesgo en el sector bancario
El negocio del tipo de crédito es el escenario de aplicación más importante del control de riesgo inteligente en la industria bancaria, con una proporción de aplicación de hasta el 70%; mientras que la proporción de aplicación de los escenarios de control de riesgo del tipo de pago es de aproximadamente el 20%. El control inteligente del riesgo recorre todo el proceso crediticio antes, durante y después de la concesión del préstamo, ayudando a las entidades bancarias a reducir costes y a aumentar la eficiencia en el control del riesgo
