可感知的AI時代，準確地說，是在全方位的危機感當中悄然降臨的。
技術還沒有完全取代人力。網上貸款平臺的風險控制仍處於"體驗+技術"的轉換過程中，效率仍有待於顯著提高。在網上貸款行業，一個經驗豐富的審計師只能完成4至5個單一的"電核"每小時，即使在自動信任和審判的合作。平均日工作量為50。除了焦慮之外，審計員也更累了。
對中國普拉特和惠特尼金融客戶提供信貸的風控工人的危機感遠遠超出了審計師的信譽。普拉特和白水客戶組沒有信用記錄可供參考，因此虛假申請、冒充、代理、多次借款和集團欺詐等欺詐行為是最好的。
如何識別風險？這個問題的答案是科學和技術。為了解決風控問題，我們需要不斷地利用技術來彌補人手的短板，例如目前常用的"信審員"+"自動信任審判"方法。然而，這仍然不夠。"自動試用"可以與用戶信息和黑名單相匹配，以解決問題，但不能直接到達客戶，書信審核員可以達到客戶的保證深度和準確性，但效率低。儘管目前的行業實踐是把兩者結合起來，但在大幅度進入的情況下，改進而不是改變的組合稍微有些尷尬。如何直接接觸客戶，有效識別各種欺詐行為，兼顧效率和質量？程成付看到的是他所有同齡人的困惑和渴望。
"星探"項目
"偵察員"是一種在線防欺詐的智能評估工具。它根據借款人的在線數據生成問題銀行，通過在線問答系統識別潛在風險，並結合"全網絡搜索計算+多維條件評分計算"，為機構提供一種創新的、全方位的欺詐篩選。
作為一家為信貸機構提供風險管理的技術諮詢服務機構，Zhicheng Alfred目前服務於1000多名客戶。在程付旗下的AI FU智能風控管理平臺上，有兩個核心系統。一種是一站式風控決策系統"群星"在貸前和貸中。一是貸款後的智能集合，二是資產管理系統的"日跟蹤"。SCOUT是平臺上的功能子模塊，可單獨作為工具或與其他模塊集成用於全面風險管理。
經過市場調研和分析，程付產品團隊從產品模塊到問題庫的結構、模塊設計，然後對每一個問題進行討論和規劃，讓"星探"第一個藍圖。然而，如何在市場上超越同類產品，併為客戶提供真正有價值的風控服務，這一切直到與智能數據智能團隊合作，雙方決定用技術來改進產品，這才是"星探"加速蘭迪。NG計劃。
可以直接接觸客戶並有效識別各種欺詐的切入點是效率和質量：直接訪問用戶和實時處理。在技術層面上，大量的重複勞動在試驗中被直接處理成結構化的信息判斷和顧客反應。在很多情況下都有可見的例子，如人工智能助手西麗在IOS系統中，微軟聊天機器人ICE，Tao Baohe Jingdong的客戶服務機器人等等。這也是相信數據情報團隊的方式。
智能數據團隊的主要產業是利用大數據技術和多年的風控數據構建企業級信用產品。核心模塊包括自動化網絡檢測、知識阿特拉斯、基本數據服務、阿特拉斯搜索、黑名單系統、決策引擎等數據服務，可以有效地幫助風險管理的管理。對企業用戶的需求為許多企業提供了強有力的保障。
經過真誠的ASF產品團隊和智能數據團隊之間的反覆溝通，我們的思路更加清晰：成為一個"星探"任務型智能對話機器人。
2018年1月12日，程一夫和易欣情報團隊決定合作，並迅速成立了一個合作項目小組。雙方相互配合，將創新思維與多年的風控經驗結合起來，設計了"星探"的整個流程結構，劃分了若干問題模塊。組，構建問題內容和關係，積累100多種職業信息數據庫。例如，問題建設組，通過對城市信用錄入信息的分析，整理工作分配，並選擇高頻職業優先權來構建專業模塊。
然後，認為數據智能團隊將通過人工智能算法進行大量的樣本測試和訓練模型，最後以技術的形式提出問題庫。
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