随着金融科技的快速发展智能风控演化成什么样了

金融科技的发展，从根本上推动着风控模型技术和模型能力的演化进步。从传统的基于经验的专家模型，到量化的线性评分模型，到现在复杂结构的非线性模型，越来越复杂的模型能够越来越精细地刻画客户的风险特征，但同时模型本身复杂度增加导致模型的可解释性越来越有难度。

壹技认为在金融科技化浪潮下，信贷风控的演化基本遵循从“传统风控”到“智能风控”的进化升级路径，并呈现出信贷风控顺应时代化发展的积极态势。

全自动的互联网智能风控模式

随着金融科技浪潮的发展和互联网金融化的持续推进，尤其是大数据的积累，很多原来的“软信息”，开始在互联网时代逐步书面化、硬化，沉淀成具有信贷技术意义的“大数据”。大数据信贷技术的发展，为信贷风控流程“全自动”的智能化处理创造了可能。以网商银行为代表的智能风控模式，展现出强大的竞争。

2、移动金融智能风控

当前大数据风控的深度和广度逐步提升，围绕个人客户建立客户画像，目前已逐步延伸到企业客户。未来基于大数据、云计算和人工智能技术的风险管理必将成为未来市场主流。移动互联技术和大数据风控的有机结合，便是移动金融智能风控，代表了信贷风控的高级阶段。移动金融智能风控可以从基础设施、风险量化体系以及风控应用子系统三个维度进行智能风控体系的建设。

人工智能决策核心主要包含了自然语言处理(NLP)、大数据平台、智能决策引擎三个子系统。风险控制基础设施主要包括了关系图谱计算引擎、设备识别子系统、声纹识别子系统、人脸识别子系统、指纹识别子系统等，随着技术发展，风控基础设施可以不断被丰富和扩展以提供更全面、体验更的风控手段。移动金融交易系统及场景化应用则包含了手机银行、直销银行、信贷系统、信用卡系统等应用系统。这些应用系统作为直接的服务窗口为用户提供了移动金融应用场景，通过系统集成的方式获得智能风控体系提供的交易安全保障。

人工智能决策引擎是一套强大的风险规则引擎，通过一个个针对不同交易场景的策略集来发挥作用。移动金融智能风控的风险量化体系会针对交易场景建立的算法模型会作为变量被规则引擎所使用，以达成智能化对场景及交易进行分析决策的目的。人工智能风险控制应用系统是风险控制的主要手段，金融机构可以建立指纹识别子系统、智能声纹识别子系统、人脸识别子系统以及智能令牌系统，为用户身份核验提供了多种不同安全级别的方式。

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