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智能风控是人工智能在金融领域的重要应用。金融科技公司几乎无一不采用智能风控模式。何谓智能风控?人工智能对金融风控有何影响?评判智能风控实力看什么?对于AI金融我们还有哪些想象?
李开复曾说：“人工智能最好的应用领域之一是金融领域，因为金融领域是唯一纯数字领域。”互联网金融时代，躲在手机背后的用户、缺失央行征信的人群，虽有庞大诱人的市场，但是仅凭传统的风控手段很难判断是君子还是小人。借助人工智能和大数据，金融的风控能力得到了质的突破。
丨智能风控三步走，步步都不易
数据是智能风控的基础。 整个智能风控的起点从获取数据开始，主要数据来源为用户注册时提交的数据、使用过程中产生的数据、交易时产生数据、第三方如政府、征信机构等的数据。这其中有大量非结构化的数据需要处理。形成对信用评估有价值的组合。
第二步是建立模型，其中最重要的是反欺诈和信用评定两项工作。反欺诈确保平台安全，信用评定直接影响平台经营。人工智能的实力强弱也在于此，经过周期性运营之后可以看出效果。
第三步是将模型在实践中不断优化和迭代，即机器学习。机器学习最大的优点便是快速自迭代。
丨与时间赛跑，智能风控技术公司
判断智能风控实力的指标只有两个，一是团队实力，二是经营时间长短。作为AI最早的应用领域之一，以长尾用户为目标用户的金融企业几乎都在做智能风控，但实力悬殊相当大。团队核心成员对于AI的理解以及应用到金融领域的熟练程度是重要因素。
其次，随着线上金融业务的发展，风险模式也在不断频繁变化，人工审核迭代的模式显然无法适应。有数据表明，在大型信用贷场景中，机器学习特征比例已经超过专家人工特征。但机器学习的效果需要经过周期性经营进行检验，时间越长，准确率越高。
在产业不断创新发展、智能融合、技术推动的新形势下，数据、场景、流量是金融科技未来发展的基石，在这一基础上延伸出的智能解决方案、智能风控、反欺诈、智能营销、智能催收、智能投顾等业务百花齐放。虽然过程坎坷起伏，但终点明确又清晰。未来，金融科技将成为金融产业下一阶段竞争的核心生产力。
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