2021 DataFunSummit：2-2+优化算法驱动风控流程智能化的关键应用

"2-2+优化算法在风控流程智能化中的应用" 是一场于2021年DataFunSummit技术峰会上的主题讨论，由Akulaku算法总监马宇翔主讲。Akulaku是一家迅速发展的电商和金融科技出海平台，尤其在东南亚市场表现突出。自2016年成立以来，该公司的用户数量、交易额以及全球团队规模均实现了显著增长。 会议上，马宇翔首先探讨了Akulaku面临的业务背景，包括快速增长带来的风控挑战。随着公司业务扩张，原有的风控系统在处理海量交易时显得效率低下，无法满足实时性和精准性的需求。传统的信贷流程包括申请、审批、合同管理、还款、催收等环节，而这些环节的决策需要精确且快速，以最大化利润并降低欺诈风险。 针对这一问题，会议深入分析了当前风控系统的局限性，如贷前审核的重要性高于其他环节，以及对贷前策略调整的即时性要求。为了实现流程智能化，演讲者提出了利用2-2+优化算法来改进风控流程。这种算法可能涉及预测模型、数据分析、用户行为识别等多个方面，旨在提升决策的自动化水平，提高风险评估的准确性和速度。 2-2+优化算法的应用可能会涉及以下几个关键点： 1. 模型优化：通过机器学习和数据挖掘技术，构建更精细的风险评估模型，能够更准确地预测用户的信用状况和违约概率。 2. 实时决策：算法能够实时处理大量数据，迅速响应变化，对用户的申请进行动态评估，减少审批时间。 3. 欺诈检测：通过算法识别异常行为和模式，有效防止欺诈活动，保护公司利益。 4. 用户画像与行为评分：算法可以生成个性化的用户画像，结合行为评分卡，提供更精细化的客户管理。 5. 智能催收：利用算法预测逾期风险，实现早中期的预警和智能催收策略，提高催收效率。 6. 流程自动化：通过算法自动化处理部分流程，降低人工干预的需求，提升整体运营效率。 总结来说，这场演讲着重展示了2-2+优化算法如何在Akulaku的风控流程智能化转型中发挥核心作用，以应对日益复杂和庞大的业务挑战。未来，随着技术的进一步发展，风控流程的智能化将更加深入，为公司带来更大的商业价值和竞争优势。