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從傳統到智能

近些年來，金融與科技相結合的例子不勝枚舉，如何將傳統金融行業在風控上的優勢與經驗與“大數據”“云計算”等技術更好地結合，從而在提高效率、降低成本的同時，將風控做到更好，一直是業內外共同探討和致力的方向。

傳統的風控模型往往是基于人的智慧和業務的經驗去建模，往往導致變量的數量是有限的。

而如今，各種數據正快速融入人們的日常生活之中，讓衣、食、住、行等相關領域的海量數據實現了持續迸發。在大數據時代下，金融機構能夠獲取到更多維度的外部數據，像客戶行為、電商消費、運營商數據、地理位置、購物習慣等等。與傳統金融數據相比，雖然這些數據與客戶違約本質上沒有必然關系，但增加了更多風險因子和變量，可以從更多層面刻畫客戶風險視圖，可以提升風險定價、違約計算的效果。

概括來講，智能風控側重大數據、算法和計算能力，強調數據間的相關關系，其在風控環節中的應用主要有以下三點：計算機視覺和生物特征的識別，即利用人臉識別、指紋識別等活體識別來確認用戶身份；反欺詐識別，智能風控利用多維度、多特征的數據預測用戶的欺詐意愿和傾向；正常用戶的還款意愿和能力的評估判斷。對于用戶的行為數據，運用各種先進的機器學習算法進行加工處理。

風控是金融的根基，智能風控用金融科技降低風險管理成本、提升客戶體驗、數據驅動風控能效，無疑是互聯網時代風險管理實務的變革與創新。

行業洗牌加劇

在智能風控這條路上，傳統大型互聯網公司入局早，坐擁流量、資金、資源等先天優勢，具有自身比較強大的自營業務，積累大量用戶行為數據，因此其根據大量數據訓練出的建模分析優勢明顯。但是以科技創新為核心競爭力的金融科技公司亦憑借其強大的技術能力與對金融業務的場景理解能力全面布局，同樣大有可為。

市場呈現出對金融安全和風控的強烈需求，行業熱鬧的同時，也迎來了更加嚴格的監管。

從2019年9月份開始，杭州、上海等地一批大數據智能風控企業遭到警方調查，一時間大數據行業風聲鶴唳。部分與現金貸行業聯系較強的大數據公司及助貸平臺已經暫停業務，有些消費金融公司也縮減業務規模。

這次的監管行動從產品—爬蟲技術—相關的數據方—網貸平臺，可以說是一條鏈式的查處。有業內人士認為，盡管有些嚴格，但監管帶來的強制性要求和規范，將會對大數據風控行業產生深遠影響，行業將會重新洗牌。一些規模大、技術實力強以及合規要求嚴的大數據風控機構將能獲得較好發展，而一些靠低價奪取市場的不規范小平臺將退出或轉型。

本體與現象

根據銀監會、網信辦等監管層意見，金融科技的實質是金融，關系金融業務發展的穩定性和可持續性，正在被納入到監管范圍。與此同時，為了更好地發揮金融科技的應用能力和推動作用，國家層面已出臺多項政策，來指導金融科技的頂層規劃、戰略部署和標準制定。

利用人工智能、大數據、云計算等技術，結合各類風險模型搭建，實現大批量作業下的風險識別更準、更快，同時也能實現決策流程的智能化，讓個人和企業金融需求更具可得性。這是智能風控的核心，同時也是智能風控的根本價值。

明白了這一點我們就會發現，監管介入、政策出臺，以及一些不合規公司的出局，將能有效引導余下的玩家從本質、根源上落實數據安全合規，將業務重心專注于智能風控整體的技術創新、行業準則和社會責任上。

融慧金科CEO王勁是這樣說的：“金融科技的基石不在科技而在金融。金融科技企業的競爭力來自于把科技最有效、最合規、最穩定地運用到金融場景里，它的成功在于對金融規律的專業的認知和長久的實戰經驗沉淀，是意愿、能力和經驗的集合。”

結語

凱文·凱利在《失控》中是這樣說的：“最深刻的技術是那些看不見的技術，他們將自己編織進日常生活的細枝末節之中，直到成為人們生活的一部分。”

無論是傳統的還是智能的，“向善的科技”才能真正融入人心。