2021智能风控企业50强

　　提到“风控”一词，很多人想到的是银行或者金融这类行业的工作内容，但其实，“风控”与我们普通人的生活息息相关。就比如常见的人和人之间的借贷行为，在A向B借钱时，B就会估算能不能借给A，在这个估算过程中所产生的问题其实就是一个简单的风控过程，B分析A的身份、信用、社交等的过程，就是风控的过程。

　　个人间借款是一个简单的金融风控过程，同理，向银行借贷，银行的审批过程就是金融风控的一种类型。在传统的金融风控领域里，向银行借贷需要提供很多资料，银行也要投入大量的人力物力进行审批，这之间耗费的时间对借贷双方来说是一项巨大的成本投入，而智能风控在一定程度上解决了这个问题。

　　风控技术今非昔比

　　经济世界日益复杂，信贷市场逐渐庞大，金融风险也随之不断扩大，传统金融风控已不能满足金融市场的需求。作为传统金融风控手段的补充甚至替代，智能风控是强化金融领域风险管控的重要技术手段之一，它在很大程度上保证了金融机构的业务效率和安全性，智能在风控领域意味着自动化程度的加深，而自动化让风控管理流程变得更加清晰便捷。

　　与传统风控相比，智能风控是以模型、策略体系自动分析决策为主，人工审核为辅，并应用大数据建模，而且这些数据之间的关联性高，同时可交叉验证，还有就是智能风控的IT系统是非常完善的，AI技术得到了较为充分的应用。

　　我国智能风控与欧美国家相比较，欧美国家金融行业发展早，在风控这一领域的产业和技术都比较成熟，普遍采用的都是美国征信巨头FICO的评分卡。作为风控行业第一个信用评级体系的发明者，以FICO的静态评分卡为例，它在现今的智能生活中暴露出非常明显的缺点，信息维度太低，当个人数据量过大时，静态评分卡的建模就会变得很困难，还有就是数据变化更新慢，个人数据量变大的同时数据分布也会变得广泛和频繁，那么静态评分卡就需要重新去设计了。

　　智能风控的出现在很大程度上解决了这些问题，它采用的机器学习和深度学习算法，可以自动从个人数据中最新的部分学习到用户的行为模式，从而更灵活地预测客户风险，高度的自动化在减少了人工干预下的风险后还可以使风控得到更好的保障。

　　以蚂蚁金服的智能风控技术为例，蚂蚁金服主导的ITU-T X.1451（Risk identification to optimize authentication）国际标准是我国发布的首个智能风控国际标准，同时它的技术安全性在一定程度上提高了金融行业整体的风控效率。

　　赋能未来

　　在现今互联网时代，传统的风控技术已经不能满足日益加深的市场需求了，智能风控是新的发展方向，特别是随着5G、大数据、区块链技术的进步，以人工智能、云计算为技术手段的智能风控，更加高效、安全和准确。

　　现今金融风控技术的应用场景已经渗透到众多应用场景中，其中最为典型和广泛的应用领域是信贷领域和保险领域，很多企业正在针对这些不同的风控需求，构建一个数据中台或者风控数据引擎，推动业态和模式的创新。

　　在银行机构的场景里，不同业务之间均会产生种类繁多、数量巨大的数据，不同数据之间又有不同类别的系统，智能风控最大限度地打通了这些数据之间的壁垒，在反欺诈和金融风险管控领域发挥了极其重要的作用。

　　统计数据显示，2020年我国智能风控行业市场规模已经达到78亿元，2021年智能风控市场规模预计达到109.6亿元，预计到2027年智能风控市场规模将达到327亿元，行业发展潜力和市场规模巨大。

　　相关法律法规也在支持这一领域的快速发展，智能风控技术作为金融科技重要的一环，2019年9月央行官方发布的《金融科技(FinTech)发展规划(2019—2021年)》就明确了要增强金融风险技防能力，夯实金融科技基础。

　　结语

　　我国的智能风控技术已经达到世界领先水平，影响力也在逐步增强，甚至开始主导国际标准的制定，但是，以金融科技研发和创新为核心，完善智能风控技术的创新体系，仍然是智能风控企业在不断变化的市场环境中保持稳步增长的重点。

　　以不断推陈出新的“不变”应对瞬息万变的市场“变化”，是智能风控企业建立护城河的关键。