您现在的位置:网站首页 > 政务 > 大数据人工智能“切入”不良资产清收处置

大数据人工智能“切入”不良资产清收处置

时间:2019-09-11 16:14:13 来源:网络整理 作者:刺客 阅读:2588次

筑地市场场外市场Tsukiji-cooking料理教室。 摄影 张晨

深圳联合金控风险资产管理有限公司(以下简称“联合金控”)董事长程飞在近日举行的Money20/20杭州峰会间隙接受本报记者采访时表示,基于大数据、人工智能、云计算等技术的快速发展,公司推出名为“知案”的金融机构不良资产案件管理智能平台,打造债权管理、借款管理等七大模块功能,为银行等金融机构提供数据化的债权评估系统,准确的数据统计智能报送,全案件任务跟进及提醒,完备的委外机构管理体系,同步协作功能,以及丰富全⾯的知识内容。

因此,联合金控基于贷后不良资产处置的智能化运作经验与海量数据分析成功,正打算将智能风控从贷后环节向贷前环节延伸,将服务范畴进一步覆盖到非银行金融机构,

编|嘉辛

判定为“攀亲诈骗”

他表示,“当前人工智能与大数据等技术日益成熟,已经能够解决银行等金融机构的后顾之忧。”比如“知案”平台通过不良资产清收业务实际场景出发,协助金融机构构建数据自动抓取、OCR识别、分布式云计算、AI机器学习、文本搜索引擎等一系列新的不良资产处置业务操作流程,从而形成自有的风险资产大数据体系,实现智能风控。

来源:羊城晚报

此外,人工智能能否进一步提高不良资产的智能风控效率与资产处置决策机制,也与各级法院能否开放端口进行数据直接对接,资产管理公司能否对接端口对同类不良资产开展风险定价探究,债务人多头借债信息能否实现共享以提高判断决策效率息息相关。

他直言,由于企业经营状况时时变化,以往银行相关部门人员需要花费约3个月时间才能完成企业信息全部收集与时时更新,导致在不良资产清收业务流程里,大量银行相关部门员工必须耗费约3/4时间做企业经营数据更新与运营状况核实,只有1/4时间聚焦不良资产处置方案设计与客户谈判,因此不良资产清收处置的整体效率相当低下;若能通过金融机构不良资产案件管理智能平台的时时数据更新与企业经营状况大数据分析,持续减少这些员工在收集更新企业经营数据的精力时间消耗,他们就能花费更多精力设计更优化的不良资产清收处置方案,从而提高不良资产的处置效率。

“不良资产处置的复杂性,决定了大数据、人工智能等金融科技技术只有与应用场景相结合,才能让先进技术直接服务于业务场景,做到准确把握客户需求,提供有针对性的技术,有效解决客户在不良资产处置日常工作里的各类具体问题。”程飞坦言。

徐洪才表示:“节日期间,国际金融市场出现了剧烈震荡,中国概念股出现了剧烈的震荡,香港股市也出现了大幅度的下跌,应该说,对于我们国内金融市场,这都是重大的利空。最近几个月我们经济下行的压力确实很大,这种情况下从政策面上也需要边际宽松一些,这种边际宽松是有利于缓解目前流动性的压力,对于金融市场、金融机构来说,是一个巨大的利好。(此次降准)可以增加消费和投资的信心,对遏制经济下行的压力、对冲外部的风险冲击,我觉得都是重大利好消息。”

更多内容请下载21财经APP

今明两天(21-22号)华南降水增多,注意强对流+强对流,全国降水消减

中新网1月10日电 据日本媒体报道,有关日本驻韩国釜山总领事馆前设置慰安妇少女像一事,作为日本政府的对抗措施之一,驻韩大使长岭安政和釜山总领事森本康敬9日临时回国,预计最早10日向首相安倍晋三汇报现状,接受关于今后处理方针的指示。

中国侨网12月8日电 据美国《世界日报》报道,纽约前华裔警员梁彼得开枪误杀非洲裔青年格利(Akai Gurley)一案,已经以检辩双方达成共识,各自放弃上诉告终,而华裔小区为梁彼得募集的上诉律师费如何处理也成为新问题。

记者了解到,目前大额不良资产的处置方式通常有三种,一是诉讼,这种方式流程周期会非常长,一般需要两到三年;二是与客户谈判和解;三是把资产债权直接卖给资产管理公司。不少业内人士因此认为,当前大数据与人工智能等技术在不良资产处置与风控领域的应用,主要集中在处置流程的线上化与智能化,但决定不良资产处置执行效率的关键因素——法院执行效率与客户谈判效率,仍高度依赖人工操作执行。

成都已有500家医院实现异地住院联网结算

“我们希望人工智能的数据积累和深度学习能力能很快弥补这个空白。”程飞表示。不过,若人工智能技术没有多年的数据积累学习能力,难以真正替代人工决策。究其原因,不良资产涉及的行业范畴相当广泛,需要对行业有大量研究分析的基础上,人工智能技术才能有效协助提高人工决策的运作效率。

清者自清,浊者自浊。如果有人想以谎言治国,必被谎言反噬;以谎言立世,必被世人唾弃。蓬佩奥之流损人害己的做法,不仅不会让美国更安全、更强大,反倒会损害别国利益、拖累全球发展,加速美国的衰落。 (国际锐评评论员)

程飞告诉记者,截至去年底,中国商业银行的不良资产规模达到约2万亿元,但不良资产业务中的信息化及智能化程度却远不能与其规模相匹配,甚至远低于银行其他业务部门的信息化水平。究其原因,不良资产业务流程长且涉及领域跨度大,导致很多银行不大敢利用大数据、人工智能、云计算等技术建立新的流程管理与风险管控体系,避免在风控流程与业务处置环节出现疏漏。

百乐博体育在线