今年以来新一代人工智能ChatGPT风靡全网，由此引发AI浪潮在各个行业延烧。
随着ChatGPT的大火，生成式AI进入增长爆发期，为各个行业的发展打开了创新空间，这对于企业而言是机遇也是挑战，如何正确使用AI智能工具，与AI智能和谐共处是企业亟需考虑的问题，尤其是在以数据为基础的科技领域。
ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，能够通过理解和学习人类的语言进行对话，完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码、论文等任务。同时ChatGPT也是一款生成式AI。
生成式AI最大的特点是可以通过各种机器学习方法，从海量数据中学习并提取内核特征，进而生成全新的、完全原创的内容、模式或解决方案。以海量数据为基础，通过不间断的机器学习、模型训练，拓宽风控体系的应用边界，真正以“数智化”力量推动风控的精确性和高效，最终达到为跨境商户降低出海风险的目的，Oceanpayment在“AI+大数据”风控方面的场景应用走在了前列。
Qin Pay拥有完整且智能的实时风控管理体系，一方面能够实现事前、事中、事后全流程的风险管控；一方面能够满足各场景应用需求，例如数据管理、模型建立、决策引擎、数据分析等；基于高纬度变量和丰富应用场景构建反欺诈模型，同时动态优化反欺诈规则，提供高达 99% 以上的欺诈检测率。
海量数据——强大关系网络
智能风控的实现需要依赖大量的数据分析和模型建立，Qin Pay服务全球数十万电子商务网站，覆盖全球200+国家和地区，包括跨境电商、旅游航空、软件游戏、数字版权、教育培训六大板块，在全球数字支付领域拥有丰富的实践经验和海量数据资源。同时Qin Pay通过快速地处理海量的数据，并依据关键数据设计和更新出强大的关系网络，可有效识别团伙性风险行为。
机器学习——动态学习建模
根据实时更新的交易风险数据标签，Qin Pay的智能实时风控系统构造出特征到风险数据标签的映射，建立欺诈风险模型，实时识别消费者的风险行为，并对交易行为构建起来的交易身份画像，建立动态机器学习风控模型，预测消费者的欺诈风险高低。同时持续输入已知风险数据和正常交易数据做训练集，进行机器学习，将训练出来的学习模型填补并增强复杂的风险行为。
知识图谱——持续挖掘风险
Oceanpayment风控团队运用大数据分析技术构建反欺诈知识图谱，持续挖掘潜在欺诈交易风险，并利用数据分析技术提炼欺诈规律特征，形成极具价值的反欺诈规则模型库。从而针对不同商户的业务场景，提供定制化的建模分析，量身定制更加符合业务需要的、完整的反欺诈解决方案。
Qin Pay“AI+大数据”风控助跨境企业安全出海
从聊天机器人到欺诈检测、风险管理，AI一定程度上改变了人们的生产方式和体验。作为一家以技术为导向的Fintech公司，Oceanpayment历来重视技术的创新与应用，将“AI+大数据”与机器学习、知识图谱等技术相结合是Oceanpayment与AI智能和谐相处的重要一步。未来Oceanpayment将持续在技术层面增大投入，不断提升风控的智能性，以更加精准的为商户提供数字化、定制化、个性化的服务，让支付服务更加有温度。
