利用多局数据最大化人工智能风险模型的性能

许多金融机构不愿采用多局策略，担心复杂性和成本。如果我们告诉您，多局方法不仅可以实现，而且还可以显著提高您的 AI 模型性能，同时可能降低成本，您会怎么想？

在这篇文章中，我们将向您展示如何利用多局数据最大限度地发挥人工智能的潜力，揭穿常见的误区，并揭示优化性能和成本的策略。

人工智能与多局数据协同

可以说，人工智能和多局数据是风险建模的天作之合。但为什么呢？以下是三种不同的协同作用：

1. 数据源多样

人工智能模型依靠数据蓬勃发展——数据越多样化、越全面越好。每个机构都有自己独特的视角，填补空白，提供更完整的客户财务行为图景。

例如，一家机构可能拥有客户信用卡历史的详细信息，而另一家机构可能更了解客户的抵押贷款还款情况。通过结合这些见解，您的人工智能可以做出更细致入微、更准确的风险评估。

2. 解决不一致的挑战

“但是等一下，”你可能会说，“那么各局之间的不一致怎么办？”你问得对。我们在之前的帖子中已经详细讨论过这个问题。各局之间的数据差异很常见，而且可能很令人头疼——但这正是人工智能真正发挥作用的地方。

人工智能算法可以训练来识别和协调多个数据源之间的不一致。它们可以衡量不同数据点的可靠性，考虑信息的时效性，甚至可以从过去的差异中学习，以便在未来做出更好的判断。

3. 跨数据集的模式识别

人工智能的超能力在于它能够识别人类可能忽略的复杂模式，而这种能力在处理多局数据时会得到增强。

通过分析多个数据集中的模式，正确的 AI 模型可以：

• 识别财务困境的早期预警信号，这些信号可能只有在查看客户的完整财务状况时才会显现

• 发掘传统单一来源模式可能忽视的新的有信用的客户群体

• 通过跨部门交叉引用信息来发现复杂的欺诈企图

本质上，多局数据可以使您的人工智能更加敏锐，更加细致入微，最终对您的业务更有价值。

但是，如何实现这种强大的组合，而不会花费太多或陷入黑盒可解释性问题呢？

解决多局人工智能实施中的黑箱问题

人工智能模型通常是黑匣子。你输入数据，然后做出决策，但从 A 到 B 的路径并不总是清晰的。在金融服务领域，监管机构和客户都要求透明度，这可能是一个巨大的问题。

Jaywing 的顾问 Nick Sime 建议你可以这样解决这一问题：

“选择在复杂性和可解释性之间取得平衡的模型。制定清晰的模型逻辑和决策过程文档。与监管机构密切合作，确保遵守现有框架。实施可解释的人工智能技术，使模型决策更加透明。”

💡Jaywing 创建了一个 AI 风险建模成熟度模型，您可以在其中看到您的公司在曲线上的位置。值得一看，看看您的基准是什么，以及您可以采取哪些步骤来规划先进且完全可解释的 AI 风险建模。

利用多局数据优化人工智能模型的策略

现在我们已经解决了最大的挑战，让我们进入激动人心的部分：利用多局数据使您的 AI 模型更加准确。

#1. 利用数据基准测试来选择最佳的调查局

并非所有数据都是平等的，并非所有机构都能为您的特定需求提供同等价值。这就是数据基准测试的作用所在。

它可以帮助您：

• 确定哪些机构可以为您的目标市场提供最准确、最相关的数据

• 了解各局数据的优势和劣势

• 做出明智的决定，确定优先考虑哪些数据源

通过基准测试，您可以确保为您的 AI 模型提供最好的数据，从一开始就为它们的成功做好准备。

#2. 在 AI 模型中实施瀑布方法

瀑布式方法可以显著提高模型的效率和成本效益。其工作原理如下：

1. 从主要数据源开始（通过基准测试确定）

2. 如果主要来源没有提供足够的信息，请转到次要来源

3. 继续沿着“瀑布”向下，直到你有足够的数据来做出自信的决定

这种方法可让您平衡全面性和成本效益。您无需为不需要的数据付费，但在必要时仍可获得完整的信息。

#3. 使用人工智能进行数据协调和异常检测

让 AI 发挥其最擅长的作用：在大量数据中发现模式和异常。使用您的模型可以：

• 自动协调各局数据之间的差异

• 标记可能表明欺诈或信用度快速变化的异常模式

• 识别可能影响评估的数据质量问题

这可以改善您的风险评估，并有助于长期保持数据质量。

#5. 通过跨局验证提高模型准确性

使用来自多个局的数据来验证和完善您的模型。例如：

• 使用来自一个局的数据训练你的模型并与其他局的数据进行验证

• 使用集成方法，将基于不同局数据训练的模型的预测结合起来

• 定期根据所有可用的局数据测试你的模型，以识别盲点或偏差

这种交叉验证方法可以显著提高模型的稳健性和准确性。

通过实施这些策略，您可以让您的 AI 模型从丰富多样的数据环境中获取见解，同时保持效率和成本效益。

接下来，我们将解决一个您可能想知道的问题：我们如何在预算之内完成所有这些工作？

多局 AI 模型的成本考虑和投资回报率

现在，我们来谈谈钱。当谈到多局人工智能模型时，钱是显而易见的问题。许多公司回避这种方法，担心成本过高。但这种担心有道理吗？让我们分析一些数字，揭穿一些谣言。

揭穿成本过高的神话

首先，是的，使用多个办事处确实意味着更多的数据，这通常意味着更多的成本。但关键在于——它不必花很多钱。事实上，如果方法正确，它甚至可以为你省钱。怎么做到的？

• 减少误报和漏报： 模型越精确，代价越高昂的错误就越少。

• 优化数据使用： 您不必为不需要的数据付费。

• 提高运营效率： 更好的决策意味着花在人工审查上的时间更少。

请记住，目标不是始终使用所有数据。而是在正确的时间使用正确的数据。

谈判有利的多局合同的策略

以下是我们的最佳建议：

1. 使用基准数据：了解其他人支付的费用，并在谈判中利用这一点。

2. 捆绑服务：通常，各个营业网点都会针对多项服务提供更优惠的价格。

3. 协商灵活条款： 寻找允许交易量波动且不受处罚的合同。

4. 考虑一下“按使用付费”模式： 对于某些企业来说，这比固定数量合同更具成本效益。

请记住，各局都希望得到你的生意。谈判的余地往往比你想象的要大。

释放人工智能风险建模中多局数据的力量

正如我们在这篇文章中所探讨的那样，人工智能和多局数据之间的协同作用正在改变风险建模。让我们回顾一下关键要点：

• 综合见解： 多局数据提供了客户信用度的360度视图，从而实现更准确的风险评估。

• 增强的模型性能： 人工智能依靠多样化的数据蓬勃发展，利用这些数据来发现微妙的模式并做出更细致的预测。

• 经济高效的实施：与普遍看法相反，如果战略性地实施多局方法，则可以实现成本效益。

• 竞争优势： 通过利用多局数据，您可以做出更快、更准确的决策，从而有可能开拓新的细分市场。

• 面向未来： 随着金融格局的变化，多局方法可以让您快速适应新的数据源和监管变化。

然而，要最大限度地利用多局数据，不仅仅是获取更多信息，还必须以最有效的方式获取正确的信息。这正是数据基准测试变得至关重要的地方。