Résumé des points de vue
Le contrôle intelligent des risques est basé sur le big data et l’intelligence artificielle comme technologie de base, combinant les technologies d’intelligence artificielle telles que les algorithmes, l’apprentissage automatique et les modèles d’apprentissage profond sur la base des applications de big data pour construire un système de gestion des risques intelligent, brisant les limites et la spatialité du contrôle traditionnel des risques qui est contrôlé empiriquement par des moyens manuels, et réduisant les coûts de contrôle des risques tout en améliorant efficacement l’efficacité de la gestion des risques.
Les acheteurs testent le niveau des solutions de contrôle intelligent des risques de chaque fournisseur soumissionnaire par le biais du POC.
Le test POC est généralement réalisé sous la forme d’une carte de pointage avec un score complet sur les fonctionnalités, les performances et les capacités d’identification des risques de la solution de contrôle intelligent des risques. En outre, l’acheteur tiendra également compte du niveau technique du fournisseur, de son expérience en matière de projets, du statut de l’industrie, du service après-vente, des offres de produits et d’autres facteurs pour déterminer si la solution de contrôle intelligent des risques et le fournisseur répondent à ses besoins.
Les trois indicateurs les plus importants pour les tests POC sont les fonctionnalités, les performances et les capacités d’identification des risques de la solution de contrôle intelligent des risques elle-même.
En termes d’identification des risques, les institutions financières entreront des données établies pour tester si le système peut identifier efficacement les points de risque, et enregistrer sa précision, sa sensibilité et sa vitesse de calcul. La capacité du système à identifier les risques est l’indicateur le plus critique dans le test global du CEP et reçoit la pondération la plus élevée de 30%. En termes de fonctionnalité, l’acheteur vérifiera principalement si le système répond aux exigences de ses propres scénarios d’affaires, ainsi que la qualité et la fiabilité des rapports de décision ; en termes de performance, l’acheteur testera la stabilité, le temps de réponse, le débit et le nombre d’opérations simultanées du système, avec une pondération d’environ 20%.
L’activité de crédit est le scénario d’application le plus important pour le contrôle intelligent des risques dans le secteur bancaire.
L’activité de crédit est le scénario d’application le plus important du contrôle intelligent des risques dans le secteur bancaire, avec un taux d’application allant jusqu’à 70 %, tandis que le taux d’application des scénarios de contrôle des risques de paiement est d’environ 20 %. Le contrôle intelligent du risque parcourt l’ensemble du processus de crédit avant, pendant et après le prêt, ce qui aide les institutions bancaires à réduire les coûts et à accroître l’efficacité du contrôle du risque.
