最近，有新闻报道称许多支付宝用户被消费者金融平台上的其他人欺骗性地用于“贷款”。这个消息引起了关注。一些消费者金融平台在与渠道合作伙伴合作时，简化了风险控制流程，以便为用户提供便利。这不仅给用户带来风险，而且相关的风险控制漏洞可能带来潜在的坏账危机。

随着越来越多的事件被“借出”，金融公司的风险控制能力再次受到每个人的重视。这不仅与用户财产的安全性有关，而且与公司的生命线有关。

风险控制是金融的核心。科学技术的进步也正在改变传统的风险控制手段。自2012年以来，消费金融业经历了爆炸式增长，智能风险控制已被广泛提及。在银行信用卡风险控制审查模型中应用智能风险控制有先例。甚至业内人士认为，人工智能+风控的结合是人工智能在金融领域最具想象力的环节。

人工智能驱动金融科技：智能风控成主要竞技场

长期以来，金融和技术是不可分割的，金融技术的本质是解决效率和风险问题。随着近年来大数据，云计算，人工智能，区块链等技术的发展和应用，金融行业诞生了许多创新产品和模型，使业务更加高效便捷。特别是，由人工智能驱动的金融技术在金融业中发展得尤为迅速。

据有关研究报告，在应用层面，人工智能在风控行业的应用日趋成熟。根据《金融科技公司服务银行业报告》，2020年金融技术规模将达到245亿元，其中智能风控制为75.9亿元，占31％。截至2018年上半年，智能风控公司共完成融资391项，合计769.22亿元。

由于移动互联网的发展，消费金融业已经爆发。在消费升级的时代，群众逐渐改变了消费金融的概念，对消费金融的需求也呈现出快速增长的态势。随着消费金融的发展，智能风险控制公司的数量急剧增加。根据数据，2012年智能风控企业增长率达到80％。2015年，新型智能风控企业数量达到峰值148个。

2016年，互联网金融首次纳入“十三五”规划，中国互联网金融协会成立。该协会的成立标志着整个行业从“野蛮增长”向“正规发展”，互联网金融业正逐步走向规范化，合法化和阳光化。随着2016年逐步实施严格的监管政策，智能风险控制甚至金融技术的新公司数量开始下降。

监管机构鼓励金融服务业在风险控制的前提下进行创新，但随着监管机构加强风险，合规和安全监管，金融服务业需要通过更有效的手段，人工智能，大数据来满足监管要求。随着新技术的成熟，智能风控已达到起飞阶段。

在传统的风险控制过程中，信息不对称，成本高，时效性差，效率低等问题难以满足个人消费强劲带来的信贷增长。将智能技术引入风力控制，使贷前审查，贷款监测和贷后管理能够提高金融技术产品的质量和服务效率。

智能风控不仅可以有效提高金融服务的效率和安全性，降低风险控制成本，还可以促进风险管理和业务人性化的差异化，在金融科技产业中发挥着重要作用。因此，近年来，无论是传统的金融机构，消费金融机构还是互联网金融公司，他们都在加紧建立智能系统或对外合作，实现智能风险控制。

智能风控企业地图（制图十亿欧元）

未来已来，大象起舞正当时

人工智能是信息时代的尖端技术。近年来，人工智能与传统产业的结合为这些行业带来了新的发展可能性，特别是在金融行业，智能化程度迅速提高。随着人工智能在金融行业的应用，“智能”标签将在金融行业中占据越来越大的比例，从智能客户服务到智能投资，智能投资研究，智能风险控制等，“智能” +财务”这种组合加速了金融变革。

在互联网公司中，最佳可行技术是对商业意识最敏感的。从人工智能到互联网金融，它都参与其中。随着人工智能在金融行业的不断应用，这些互联网巨头正试图通过智能技术重组和优化金融业的原始发展逻辑，以寻找金融业的更多发展可能性。

在智能风险控制生态参与者中，有许多BATJ和其他互联网新人。百度财经在2017年宣布开放智能消费者金融平台，ABS云平台，大数据风险控制平台—&ndquo; prajna”为金融机构提供全面的整体解决方案;同年，阿里巴巴云发布ET金融大脑，旨在智能营销，智能风险控制，智能服务，智能投资，智能监管等方面，形成一整套功能;京东金融和京东集团信息安全部门以安全立方体为核心控制系统，启动了京东金融智能风能。

自2012年爆发消费金融以来，智能风险控制已被广泛提及。据统计，387家投资机构参与智能风险控制投资，573家智能风控企业参与竞争。除了互联网巨头之外，特别是互联网消费金融公司在智能风险控制的布局上非常活跃，比如依靠美国在线借贷巨头Lending Club，该网络已经获得了七项投资。

2017年是整个在线贷款市场发生巨大变化的一年。越来越多的P2P公司开始转型为金融科技公司。作为金融的核心，无论传统的信贷业务还是互联网信用，风险控制无疑都会促进智能风险控制产品服务。生意很重要。

据普华永道《2017年全球金融科技调查中国概要》称，目前中国48％的金融机构正在从金融科技公司购买服务。在未来三到五年内，68％的金融机构将加强与金融科技公司的合作。

无论是大型BATJ公司，共同黄金领域的创业公司还是具有一定规模的共同黄金公司，越来越多的公司开始采用金融技术路线。特别是经常出台的行业监管政策，对共同黄金企业的风险控制能力形成了严峻的考验。因此，大数据风险控制技术体系的布局，无论是为自己的金融业务服务，为中小企业提供信贷融资，还是为金融机构提供量化风险管理，几乎都成了金融科技公司的一部分。 “标准”。金融业务的未来发展也将是对抗智能风控的能力，因此智能风险控制系统的布局是当时的。

高屋建瓴，智能风控的挑战与趋势

无论是在2017年，LeTV的离职员工都“应该全面切入”，因为CCB上新的智能风控系统，或现在支付宝用户“借贷”，我们可以看到仍然有一些智能风控系统。挑战。

根据Forrester Consulting在2017年进行的一项调查，全球380位高管中有42％的高管认为欺诈是企业成功和客户满意度的主要威胁。从目前的欺诈情况来看，国内外公司面临着巨大的欺诈风险。

这种趋势仍在增长，数字金融欺诈方法多种多样，隐蔽性很强，涵盖范围广泛，从传统业务到财务管理，账户挪用到经济损失。此外，信用数据缺乏和风控盲点等问题也困扰着整个行业。

从上述案例可以看出，智能风险控制面临的主要挑战是数据的全面性，真实性和数据挖掘效率。智能风控主要依靠大数据。只有基于正确的数据才能得出结论。当数据量很大时，不能有效地识别数据的真实性和数据是否被污染。同时，智能风控的判断是基于统计的，只关注相关性，不能像人脑那样具有推理逻辑，关注因果关系。

智能风控是通过大数据进行实时分析，响应速度为毫秒。如果数据收集的维度不够或逻辑错误，那么LeTV的离职员工就会“一刀切”。因此，一旦人工智能技术失控，就可能带来金融服务的不平等。

未来，智能风险控制不仅要在信用，反欺诈，异常交易检测等方面发挥作用，还要充分发挥大数据，人工智能，云计算等技术优势，为金融业欺诈风险的分析和预警监测提供支持。有必要不断优化数据挖掘采集效率和人工智能算法，同时实现各金融机构和金融技术公司的数据标准化。

对于拥有大量用户数据（如BATJ）的公司，有必要根据用户的交易行为，个人资产，身份形象，历史，行为偏好，关系网络和其他维度做出综合判断，以建立自己的风险控制模型。从海量数据中提取用户图像以量化风险。

对于传统金融机构而言，只有单一的金融数据难以描绘出完整的用户肖像，因此有必要加强与金融科技公司的消费者数据，运营商数据，互联网行为数据等的使用。当您没有足够的时间进行测试时，您必须拥有一套标准来验证智能风险控制系统是否完美。

风险控制能力是衡量公司能否健康发展的标准。智能风险控制测试是互联网技术储备和容量储备。因此，企业应该能够更好地整合不同的平台技术，实现互补的经验，完善算法模型，提高识别准确性，降低劳动力成本，为构建和谐的金融生态系统打下坚实的金融安全战。

来自媒体的技术“韭菜花“，订阅号：相思，个人微信号zhaicaihua002，转载版权，违者。