眾所周知，風險管理是金融發展的必要條件。而市場最大的風險源自于不確定性，金融機構經營的就是風險與收益之間的博弈，通過運用風險分析和評估手段對金融風險進行有效度量，做到預知、化解、防范和規避風險，從而使機構達到預期效益。

如今，科技賦能金融已然成為當下時代的主流。有人說2019年的金融科技經歷了高光與落寞，有《金融科技發展規劃》印發、監管政策的利好，也有互聯網巨頭、銀行系金融科技子公司的強勢崛起，亦有大數據風控行業整治時的風聲鶴唳。

但在行業中也不乏逆流而上的佼佼者，很多優秀的金融科技公司一直在向外界傳達自身的向上力量，憑借出色的科技實力、清晰的平臺化戰略及確切滿足客戶需求的產品和服務在今年疫情影響下仍保持營收倍速增長，展現出勃勃生機和無限潛力。

01深化B端賦能，推進普惠金融發展

習總書記曾提出“要增強風險防范意識，未雨綢繆，密切監測，準確預判，有效防范，做到防微杜漸，還要平衡好穩增長與防風險的關系”。從目前的整個金融市場來看，由于資源、技術和人才的差異化，各家金融機構的風險管理能力也是參差不齊的。

事實上，很多銀行、消金等金融機構仍在沿用傳統的風控模式與思維慣性，高度依賴征信數據和人工經驗對申請用戶進行信用評估，不僅效率低，甄別風險能力也較弱。尤其在金融產品多樣化、客戶需求個性化的不斷深入下，信用缺乏、風控能力不足必然會成為牽掣金融機構下沉發展的絆腳石。

所以說，在嚴監管和鼓勵消費信貸創新形勢下，金融機構需要在新的外部經營環境下重新進行自我定位，并將傳統風控手段和先進科技深度融合，發揮兩者優勢，減少信息不對稱、降低風控運營成本、提高經濟效益。

與此同時，對于金融科技公司而言，合規運營與深化B端賦能將成為市場競爭的戰略重點。就拿融慧金科來說，其一直著眼于用大數據、人工智能等科技手段來解決金融機構風控運營上的痛點，將不同渠道的合規授權數據源打通，通過深度整合與分析，完善金融機構用戶畫像體系，助其實現落地場景的用戶分層管理，有效防范金融風險。

而在這其中，風控模型的建立和應用是至關重要的一環，需要強大的技術實力和數據資源提供支撐。

02深入挖掘數據價值，精準把握風控命脈

“工欲善其事必先利其器”，風控模型是在風控策略達到平衡之際，實現風險精分差異化的必備武器。如果將風控模型比喻成“篩子”，即使一開始“篩子”很粗，也能篩選出大量的優質客戶，后續憑借信貸數據的積累和風控模型的迭代，“篩子”將會越來越細，篩選出的客戶也會越來越精準。

上文剛剛也提到了“風控模型的建立離不開數據的支撐”，在這一點上，融慧金科有著獨特的優勢，即整合BAT量級合規授權數據源，覆蓋率高且更新頻率快，能與金融機構客群樣本深度融合。

基于不同場景細分客群，使用數千維度大數據畫像，融慧金科能夠定制化開發信貸全流程各個環節的反欺詐模型、信用模型、獲客模型等，助力金融機構實現精細化風控運營。目前已與多家持牌金融機構合作，模型效果表現優異，已經過理論和實踐的雙重驗證，獲得客戶一致認可。

需要注意的是，大數據建模需要將算法和業務相結合，不能解決具體業務問題的算法寫得再好也不能為企業所用。基于不同業務場景需求，在衍生變量挖掘和風控模型開發過程中，常用的模型算法有深度神經網絡、梯度提升決策樹、最近鄰居法等，通過全面刻畫用戶畫像，精準識別異常風險。

在這里，有一個很好的例子給大家分享一下，此前某知名直銷銀行與融慧金科合作，通過聯合搭建定制化獲客模型，幫助該銀行有效篩選出優質客戶，降低獲客運營成本，實現經濟效益提升近2倍。

?應用場景：現金貸業務獲客

?客戶痛點：數據來源單一，風控效果有限，獲客成本高，人群質量差

?融慧方案：基于融慧大數據及人工智能技術，針對響應場景挖掘出該場景下具有高響應意愿且逾期概率較低的用戶群體，在市場上的頭部廣告平臺進行投放。

?方案價值：1.模型效果：區分度好且穩定性強，通過率大幅提升；

2.節約成本：定向篩選出優質人群，降低獲客成本;

3.定向人群：高分人群在投放中真實的響應幾率更大;

4.人群質量：客群的逾期率遠低于其他各渠道客群的平均水平;

市場風云變幻，風控永不停止。金融行業想要打好安全持久戰，還需持續完善風控模型，不斷提高自身科技水平。我們可以大膽地想象，隨著科技的跨越式發展，金融科技將深刻變革傳統金融服務流程，極大提升金融服務的效率和風險管理水平，推動金融服務像水一樣的滲透到各種場景中去，讓每一個人更便捷地獲得適合自己的金融服務。