數字金融的發展，伴隨著金融服務形態發生變化，其風險特征也必然發生變化。面對小額高頻的交易特征、不斷下沉的客群，以及網絡化的業務流程，過去金融機構針對不同業務、不同客群采取一刀切的風險防控措施已經無法適應快速擴展的互聯網時代特性。
隨著AI在金融領域的應用不斷深入，擁抱智能風控已成為行業共識。專家分析指出，機器學習、云計算等技術的應用將使風控精準性顯著提高，差異化風控的細分領域劃分越來越精準。一是針對不同業務環節制定差異化風控措施，在審核、提額、刷卡、還款等關鍵環節全面結合金融科技，及時發現各類風險問題。二是針對不同客戶群體，特別是長尾客戶群體，根據其單筆小總量大、信息分散等特點，制定專門的風險模型。
在此背景下，為滿足日益增長的業務需求，銀行等金融機構紛紛開始發力智能風控建設。在此過程中，與金融科技企業合作，借助外部先進技術，快速補齊短板，加快推進智能化風控平臺和系統建設，整合挖掘機構內外大數據資源，逐漸成為眾多金融機構的首選。
在共建多層次風控體系的過程中，百融云創依托自身豐富的產品線、本地化服務、更貼近應用場景等諸多優勢，為金融機構提供貫穿客戶全生命周期的智能風控產品和服務，實現從貸前流量篩選、貸中動態監測機制、貸后分層篩選管理，在風控全流程有效地幫助金融機構控制風險、降低不良率。
產品完備 貫穿信貸全生命周期
從數字化金融到數字化產業，數字科技的發展已成千帆競發之勢，不斷擴散、深入。作為數字科技在金融領域最核心的應用之一，智能風控近年來在人工智能、云計算、區塊鏈等技術推動下不斷進化。從身份識別，反欺詐到信用評估，技術正在重塑風控業務流程。
百融云創作為國內領先的人工智能和大數據企業，早在成立之初就率先將機器學習等人工智能技術應用到風控產品應用中去。經過多年研發，最終形成了人工智能在營銷、風控、資產管理等領域的系統化應用，貫穿信貸全生命周期(貸前、貸中、貸后)提供完備的產品和服務。
在貸前準入環節，百融云創AI反欺詐技術覆蓋語音文字識別、自然語言處理、機器視覺(人臉識別)和知識圖譜(關聯性分析)等前沿技術，設備指紋、關系圖譜等核心反欺詐產品可有效幫助金融機構防范黑產和團伙欺詐，大幅提高了金融機構事前欺詐識別率、欺詐應對效率以及事后欺詐案件挖掘效率。
在貸中監控環節，百融云創提供的號碼狀態核查，可以及時對聯系異常的信息進行預警。同時，也可以根據原有策略對貸款客戶進行策略重審，關注風險變化情況，將風險前置，提前對接后續策略。此外，還可以利用貸款客戶的歷史數據和行為特征等制定貸中行為評分模型，對客戶劃分風險等級，實行不同的貸中風險管控措施。
在貸后管理環節，百融云創自主研發的智能語音機器人“百小融”，支持超過15-20輪的精準回答交互，語音識別及語義理解準確度高達90%以上。使用百融智能語音機器人，可以替代超過80%的人工觸達工作量，而且客戶在通話時的感知與真人幾乎一樣，為原有流程節省了大量的成本。
靈活部署 降低AI應用門檻
在金融業數字化轉型的過程中，不同機構的個性化需求，催生了定制化的系統部署服務，百融云創智能風控中臺解決方案應運而生。中臺戰略是幫助金融機構抽象包裝整合后臺的資源，將其轉化為前臺可重用、可共享的核心能力，以打破“煙囪式”、“項目制”系統之間的集成和協作壁壘，降低前臺業務的試錯成本，賦予業務快速創新能力，最終提升企業的組織效能。
百融云創智能風控中臺架構基于公司多年的風控建模經驗，圍繞貸前、貸中、貸后風控運營閉環的理念設計，包含應用中臺和數據中臺兩大平臺，可以滿足包括反欺詐、信用評估、風險預警、貸后管理等多場景的風險防控，也可基于全新的風險場景配置針對性的防控體系，具有極強的可擴展性。
應用中臺是百融云創智能風控中臺的核心內容之一，包含有模型訓練平臺、決策引擎(模型部署和監控)、關系圖譜、特征衍生平臺四大獨有的風控模塊，可提供全棧、閉環、實時的風險決策服務。
其中，由百融云創人工智能實驗室自主研發的“百小漁”模型自動訓練平臺，凝聚了許多風控專家多年的建模經驗，依托最新的AutoML技術，為金融行業“量體裁衣”，具備可解釋性高、可修改性強等特點，能夠為銀行和其他金融機構提供一鍵部署和全流程自動化建模，能極大提升建模效率，降低AI在普通業務人員中的使用門檻。
業內人士認為，隨著信貸業務場景的拓展，未來人工智能技術的應用會從風控場景擴展到信貸業務的全流程，全面提升金融機構的智能化程度。百融云創也將持續深化人工智能和大數據在金融領域的應用，結合市場需求不斷推出新的產品和服務，全方位助力金融機構智能化風控體系建設。
