百融云創：AI賦能智能風控 助力機構降本增效

近些年，金融科技的發展為金融行業帶來了新的活力，特別是在銀行數字化轉型升級的重要時刻，基于金融科技的智能風控體系建設就顯得更加的重要。隨著金融風控進入AI時代，算法、智能驅動的AI智能風控經受住了線上線下的考驗，建立了全新的處理方式。

智能風控的核心目標是降本增效。如何降低獲客成本，不僅要做到將客戶需求與應用場景相結合，還要能夠觸達互聯網長尾客戶，并實現高轉化率。如何增強數據效果，一方面是數據有效的融合場景，在貸前、貸中、貸后有細化的產品來實現場景化的聯合建模，另一方面是技術能力的提升。

通過科技賦能，金融機構和金融科技公司優勢互補，讓消費金融和產業金融得到良性互動，資金能實實在在地到達消費者和小微企業主手里，刺激消費、助力實體經濟發展。

當前，傳統金融機構和互聯網消費金融公司的風控環節中，普遍存在信息不對稱、成本高、時效性差、效率低等問題，傳統的風控手段已經難以滿足個人消費旺盛引發的信貸增長，和長久以來被傳統金融機構忽視的長尾用戶的貸款需求。而這些機構在升級智能風控的過程中普遍面臨著AI技術門檻高、風控專家稀缺、風控模型迭代慢、大數據算力不足等痛點。

百融云創認為，智能風控不是簡單地把“壞人”識別出來，而是讓業務成本可控。同時，智能風控依靠多維度的數據，讓過去沒有人行征信記錄的“白戶”也能擁有信用記錄，增加了整個社會的金融可獲得性。

隨著Auto ML技術的日益興起與完善，百融人工智能金融實驗室將其應用到風控建模中，自主研發了智能模型訓練平臺“計算未來AutoML”，可以幫助金融機構在沒有任何模型訓練經驗的條件下，快速、高效地完成風控模型訓練與智能風控體系搭建。

據悉，“計算未來AutoML”實現建模工作自動化，降低建模工作的門檻，提高模型開發和部署效率，并預制了針對多種客群類型與業務階段的專家方案，可開發多類型風控模型，有效實現用戶深度經營與網格化精細管理，根據金融機構的實際需求與業務開展情況，持續提供客制化?控解決方案。

隨著金融機構業務需求的演進，大量的技術手段正在融入到金融運營全流程之中，從最初的大數據風控逐步發展到覆蓋智能風控、精準營銷、客戶價值管理等業務全流程。百融云創堅持自主創新，在與金融業務的碰撞中不斷磨練和升級技術，提供智能風控解決方案，使其更好地適應金融業務的發展，從而建立一個產融結合、多方共贏的數字金融生態系統。

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