億歐智庫發(fā)布《2018中國智能風控研究報告》，排列科技榜上有名

近日，億歐智庫在北京發(fā)布《2018中國智能風控研究報告》(以下簡稱《報告》)。該報告基于桌面研究、企業(yè)拜訪和專家調研，明確智能風控定義，分析宏觀背景如何推動智能風控產業(yè)發(fā)展，了解智能風控核心技術、產品與服務流程和應用價值，預測智能風控發(fā)展趨勢。憑借在金融風控上的實踐與創(chuàng)新，杭州排列科技成功入選《報告》智能風控企業(yè)圖譜。

　　(圖片來源：億歐大會)

　　(圖片來源：億歐大會)

風控管理是金融活動的核心。目前，中國金融產業(yè)的發(fā)展表現出很強的信貸屬性驅動，各類以新技術支撐的智能風控產品服務，已成為不管是傳統(tǒng)信貸業(yè)務，還是互聯網信貸業(yè)務的重要支撐工具。

億歐智庫在《報告》中就預測：2020年金融科技規(guī)模將達到245億元，其中智能風控達到75.9億元，占比31%。由此可見，智能風控市場規(guī)模巨大，是未來金融科技公司集中發(fā)力的市場。

隨著DT時代的深入發(fā)展，金融行業(yè)數據海量化、服務線上化，大數據、人工智能等新技術迅猛發(fā)展，強烈沖擊著互聯網金融及傳統(tǒng)銀行業(yè)，商業(yè)銀行的智慧轉型已成為不可逆轉的趨勢，而風控的數字化、智能化則是關鍵的一環(huán)，逐漸成為銀行業(yè)最為熱點的應用領域之一。

　　(圖片來源：億歐大會)

此次入選《報告》智能風控企業(yè)圖譜的杭州排列科技，作為中國金融科技領域的新銳企業(yè)，正是在這樣的背景下，自創(chuàng)立以來就始終堅持在風控轉型的前沿進行探索與實踐，并根據金融形勢的變化針對性地提出了系統(tǒng)化的智能風控解決方案——全流程信貸風控系統(tǒng)。

排列科技主要從兩個方面對風控系統(tǒng)進行改造、升級：一是利用大數據技術梳理和建立更為完整的風險數據庫，豐富風險控制與管理的數據維度，從而讓銀行更全面、更準確地了解客戶的風險情況;二是利用人工智能技術構建風控模型，將智能模型嵌入到貸前、貸中、貸后各個業(yè)務環(huán)節(jié)，應用于貸前審批、貸中授信放款、貸后檢測與管理等業(yè)務版塊，并反復地訓練、優(yōu)化，模型自動迭代，不斷提升模型性能與精度，從而提高銀行的整體風控效果。

這套解決方案聚合“數據+模型+場景”等維度，貫穿貸前、貸中、貸后各個環(huán)節(jié)，可以為銀行提供一種高度全流程化、自動化與智能化的風控系統(tǒng)。

首先，是風控前置到貸前申請階段。采用大數據技術，收集客戶全域信息數據，通過智能算法來做數據分析，對自有流量、第三方流量的客戶進行識別，完成貸前第一步信用評估，提前發(fā)現風險、規(guī)避風險，，將風險阻止在未發(fā)生之前，有效地降低風險成本。

其次，是貸中智能化信貸審核階段。通過信息核驗、規(guī)則匹配等，對申請人提供信息和數據庫信息的交互驗證，進行客戶信用風險水平的評估，做出放款與否、放款額度以及利率多少的決策;并且信審程序、黑名單管理、放款系統(tǒng)等功能模塊為復雜的貸中信息審核提供自動化操作，內置各種行為模型為貸中風險提供及時預警。

最后，是貸后行為檢測與資產管理階段。通過設置還款系統(tǒng)、催收系統(tǒng)等程序為貸后的智能化管理提供規(guī)范的操作，結合還款行為模型、催收模型為貸后提供最安全的決策。一是行為檢測，包括建立行為模型、信息補全、逾期預警等，盡可能做到百密而無一疏;二是持續(xù)的貸后管理，通過智能化的手段進行催收分級、權限分配、外催支持等。

三者環(huán)環(huán)相扣，共成一個系統(tǒng)，系統(tǒng)地解決信貸業(yè)務中的賬戶安全風險、交易欺詐風險、信用風險等風險問題。

從目前的業(yè)內實踐看，數智化的智能風控可以切實提高銀行風險管理的效率、效能，普遍使風險活動運營成本降低20-30％，準確性也得到大大提升。

以排列科技合作的某民營銀行消費信貸風控建模項目為例，該風控建模項目的實施，讓銀行系統(tǒng)進件自動審批率達到90%以上，貸款審批時間從原來的7天降低至現在的1-2天，效率顯著提升的同時，是風險管理工作的極大改善，該銀行客戶逾期率預計可降低10-20%。

　　(排列科技風控建模案例)

智能風控的效果，可以說立竿見影。正是因為如此，越來越多的銀行將數智化的智能風控納入到銀行發(fā)展戰(zhàn)略之內。從當前數智技術與金融深度融合的趨勢看，億歐智庫《報告》所作“2020年智能風控達到75.9億元”的預測，頗具合理性與預見性。億歐智庫也指出，未來，隨著智能風控的火熱布局，國家政策的積極推進，智能風控將進入更加快速發(fā)展的階段。

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