导读：随着大数据、人工智能等技术地不断发展，智能风控逐渐替代传统的风控模式，其中，像集奥聚合这样专注于风控、反欺诈等环节的原生型金融科技公司携新兴技术“跑步”入场。
如何把握金融科技发展趋势？
如何平衡金融的风险和创新？
如何将新科技和金融业务有机融合？
金融科技公司如何为金融机构输出技术从而做好风控？......
随着金融科技潮来袭，金融行业正面临着全新的挑战和机遇，而这一系列问题无疑成为目前金融机构以及金融科技公司所面临的重要课题。
为此，新金融大秘携手易趣财经特策划“高举风控利剑”之专题系列。
随着金融业监管趋严、互联网流量红利日渐被瓜分，以及大数据、人工智能、区块链等新兴技术的发展与应用，赋能B端已然成为金融科技公司争夺的下一个风口，各类玩家竞相涌入，抢夺这一“巨型蛋糕”。
在这样的大背景下，头部银行纷纷成立金融科技子公司，独立进行科技输出；传统IT服务商依靠固有资源占有一席之地；互联网巨头也陆续在“去金融化”的要求下强势介入。
此外，还有一大批像集奥聚合这样专注于风控、反欺诈等环节的原生型金融科技公司携新兴技术“跑步”入场。这类公司迅速捕捉到了银行数字化转型过程中的机遇，围绕智能化营销、智能风控等细分领域进行研发创新、向金融机构进行赋能。
该公司始终坚持以自有核心知识产权的技术为基础，在不断的对外输出技术、产品、解决方案过程中，逐步发掘出市场中的很多行业与机会，从横向扩展与纵向深入丰富产品体系，为客户提供个性化的立体化的服务，这就是以科技赋能场景。
◈
智能化风控体系
全流程识别欺诈风险
不可否认的是，人工智能、大数据等科技创新确实提高了金融效率，然而，回归到金融本质，都面临着“如何控制风险”这一难题。
对传统金融而言，风控模型无非建立在央行征信体系基础上，而通过大数据、人工智能等技术建构的多维风控模型，充分挖掘了之前无法获得授信的潜在客户，这也成为了金融场景中最重要的创新。
集奥聚合基于多年大数据领域深耕细作，具备整合、分析、处理多元、异构数据的能力。再加以通过机器学习及人工智能处理技术，采用最前沿的建模算法等，推出了“集奥聚合智能化风控解决方案”。
据了解，该方案以自有核心知识产权技术为基础，综合运用分布式计算、微服务架构、特征工程、大数据分析、深度学习、知识图谱、复杂网络等多种先进技术，根据不同金融机构业务场景需求，为其提供从营销获客、欺诈识别、风险分级、风险监控、资产处置等信贷全流程一站式智能化风控解决方案，全流程帮助金融机构准确识别欺诈风险，有效降低逾期坏账率。
从具体的案例来看，集奥聚合曾为某大型银行提供过符合该行情况的金融服务解决方案。据了解，该行信用卡发卡量规模庞大，发卡量快速增长的同时，客群下沉也带来逾期率的上升，最后这家银行通过采用集奥聚合准入规则集、验真规则集、信用历史规则集、关注名单规则集、多头共债规则集、集智指标等产品后，在整体风控成本维持不变的情况下，放款通过率上升了12个百分点，年均增加贷款规模5.2亿元，此外还增加优质客户50多万个，为机构节省获客成本6000多万元；总体坏账率降低近50%，年均减少机构坏账损失2000多万元。
通过在金融行业多年深耕细作，截止目前，集奥聚合智能化风控解决方案已经与近2000家金融机构（银行、保险、持牌消费金融、持牌小贷、第三方支付、征信机构、信托等）达成合作，其中银行超过150家，包括国有大型银行、股份制银行、城商行、农商行、农信社、互联网银行、民营银行等几乎所有银行形态。并提供满足其信用卡、个人信贷、消费金融、小微企业等多业务场景需求服务。
◈
科技基因优势凸显
全方面解决传统金融机构痛点
目前来看，相关部门出台了一系列的政策加大对小微金融、农村金融的扶持力度，普惠金融需求不断增加。
长期以来，由于银行为主的金融机构自身科技实力不强，在建造用户为中心的金融生态圈的过程中，面临获客难、信贷风险高、数据孤岛、运营效率低等问题。这些金融机构希望通过降低获客成本、风控成本，提高效率同时提升用户体验，从而覆盖到更广泛的中小微企业以及个贷用户。因此，对于智能决策、智能营销、智能风控等新兴技术的应用需求也在不断爆发。
针对“数据孤岛”与数据价值挖掘的不足，集奥聚合利用领先的数据整合与数据分析能力，帮助银行等金融机构提供弱金融属性数据在金融场景应用的加工逻辑与应用工具，帮助银行提升行为数据等非交易数据的应用能力，同时利用集奥的自研机器学习算法及人工智能处理技术，可将银行自身积累的客户数据、交易数据与生态圈其他参与者数据充分融合，提炼场景化的数据标签，或建立大数据模型，为日后采用大数据、人工智能、云计算技术分析客户需求、形成客户画像数据、定制营销策略、提供个性化金融产品创造条件。
同时，集奥聚合自研了以先进算法为核心的可视化AI建模平台，建模运用先进的机器学习、深度学习、知识图谱、复杂网络等前沿算法，实现模型的全生命周期管理与数据闭环，为充分利用高纬度特征信息、提高业务价值产出提供支撑。
针对运营效率不足、信贷风险聚集等问题，集奥聚合开发了面向业务视角的智能决策引擎，并集成了图文识别、设备指纹、用户行为分析、反欺诈识别、信息核验、信用评估、客户价值评估等服务，形成高度产品化的解决方案，打破系统之间信息传导壁垒与强耦合问题，利用“插件式”的模块化的平台产品，为银行的业务创新提供了更便捷的路径。
此外，针对目前银行各业务条线的风险管理的离散、信贷流程信息传导与处置的时滞性问题，集奥提供了全流程赋能的解决思路，通过数据集成、模型集成实现“风控弹药库”的组装，通过流计算、任务引擎实现信贷场景全流程环节的“风险阻击”需求，并提供了高度可视化的分析展现工具。
“我们始终坚持以自有核心知识产权的技术为基础，在不断的对外输出技术、产品、解决方案过程中，逐步发掘出市场中的很多行业与机会，从横向扩展与纵向深入丰富产品体系，为客户提供个性化的立体化的服务，这就是以科技赋能场景。”
◈
智能风控未来
促进数字普惠金融深入落地
技术创新及产品研发是一个周期很长的事情，需要持续不断的投入。近几年来，集奥聚合在技术创新及产品研发方面投入逐年呈现递增态势，也在陆续收获新兴科技带来的成果。截止目前，集奥聚合在风控领域已经形成了信息核验、信用评估、监控预警、智能催收、AI建模、决策引擎、设备指纹、知识图谱、中小微服务等多项产品及解决方案，实现了一站式智能化金融风控解决方案服务能力。
从大数据风控，到智能风控，以集奥聚合为代表的智能化科技公司也在不断探索。大数据风控即通过大数据核心算法建立风控模型，在收集各维度海量数据基础上，结合互联网评分和信用管理模型，提炼出有价值的数据，对其进行分析判断，最终达到风险控制和风险提示的目的。
而智能风控指的是利用智能化的学习方法进行风险预测和控制。智能风控多以数据为基础，通过关注用户的互联网行为、消费习惯、金融交易及社交表现等弱特征，同时运用深度学习及数据挖掘等先进人工智能技术，并加以不停的自我更新、迭代及调整，最终实现精准把握规律，分析及发现潜在风险。
因此，无论大数据风控还是智能风控均是以数据为基础，但相比于大数据风控，智能风控更加强调人工智能算法的优化和升级，尤其是基于自我学习能力进行的更新迭代升级。
未来，随着人工智能快速发展，智能风控技术的逐步深度应用，科技赋能金融作用会越发明显。通过提升运营效率、降低金融风险、提高服务质量，智能风控让更多信用白户获得了金融服务的同时，还有效促进了数字普惠金融深入落地，而这也是集奥聚合所追求的目标。
