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OCR模型提高贷前运营工作效率及提升用户体验

作者:admin 来源:娱乐城 - 88必发娱乐城_88必发娱乐官网 时间:2018-08-15
    当前人工智能与大数据在量化经营风险方面更加突出准确性,包含了五部分,其一,人工智能优化大数据风控模型更能确立最好的大数据收集和解决方案;其二,帮助企业平台建立更好的风控模型;其三,在信用评级和风险定价方面比人脑更具有优势;其四,便于数据存储和提供处理方案;其五,更容易把所得到的相关风控要素集成到客户数据化终端,提高客户体验感及公司运营效率。在线汽车金融服务平台富勤金融依托AI技术布局创新汽车金融风控,垂直深耕汽车抵押贷模式细分领域,包含在信用评估、运营、贷前中后、逾期预测、反欺诈的智能应用,并已获得了自主知识产权。
 
    与传统汽车金融相比,风控措施要覆盖从贷前审核、贷后管理、逾期催收、车辆处置的每个环节。利用人工智能+大数据专利技术,可以提供用户画像,为车贷提供风控“利器“。身份证、银行卡、行驶证、驾驶证、车辆合格证、车辆登记证等在内的四十多种识别模块,广泛应用于银行、车险、汽车金融等多个行业场景。
 
    富勤金融利用GBDT,TensorFlow,RandomForest等工具建立车牌打码模型,GPS截图打码模型,行驶证打码模型,身份证信息识别模型,银行卡卡号识别模型,学信网信息识别模型等OCR模型。OCR模型主要运用于贷前审核管理,解决了传统人工进行资料收集生成图片后进行图片打码处理的方式。OCR模型存储于本地服务中并提供一个API接口,人工在利用该接口时,提供所需要的打码用户照片,OCR模型服务器会依据信息识别模型服务进行资料信息打码,并通过API输出图片。以此,代替了人工进行资料信息图片处理的工作,提高了工作人员的工作效率以及放贷时间;同时,OCR模型具有准确度高、出错率低的优势,减少在录入时带来的信息不对称、不能还原的问题;对于行业需求,解决了人工成本过大,工作效率不理想的问题,还保护了客户隐私,减小行业因为用户隐私带来的舆论压力。
 
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