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2023信創(chuàng)獨角獸企業(yè)100強
全世界各行各業(yè)聯(lián)合起來,internet一定要實現(xiàn)!

2021智能風控企業(yè)50強

2021-07-07 eNet&Ciweek/緋櫻

2021智能風控企業(yè)50強
RK企業(yè)深度學習品牌影響技術(shù)創(chuàng)新綜合
1同盾科技97.0792.1695.9495.06
2螞蟻集團96.2192.4795.0094.56
3中信網(wǎng)科96.4791.7994.6894.31
4360數(shù)科96.3990.9895.2394.20
5金融壹賬通96.6791.7794.1194.18
6京東科技95.5292.1394.8494.16
7天星數(shù)科95.2190.7994.2893.43
8百融云創(chuàng)95.0290.8593.6093.16
9中誠信征信95.0690.8992.6592.87
10第四范式93.8489.0289.9990.95
11云從科技95.0389.2487.8790.71
12星環(huán)科技94.5789.8887.1890.54
13中數(shù)智匯94.2188.2586.7289.73
14數(shù)庫科技94.2987.6986.7389.57
15薩摩耶數(shù)科90.3587.8686.2988.17
16量化派88.2286.0586.5386.93
17通付盾87.6087.2185.1986.67
18數(shù)聯(lián)銘品87.5486.8584.9586.45
19中關(guān)村科金87.0386.7584.9786.25
20冰鑒科技87.3686.6084.5086.15
21融慧金科86.7386.1584.1885.69
22玖富數(shù)科86.3886.2283.8985.50
23信用算力85.2786.0885.0785.47
24頂象技術(shù)85.5386.0584.7885.45
25數(shù)行科技84.3785.7684.5084.88
26知因智慧84.3086.0484.2884.87
27天云大數(shù)據(jù)84.5285.7783.8084.70
28金電聯(lián)行84.0185.8983.7184.54
29氪信科技84.3785.3982.5984.12
30數(shù)美科技83.7285.3781.6983.59
31神策數(shù)據(jù)84.1785.0880.4383.23
32TalkingData83.2285.5880.8683.22
33華青融天83.7285.0579.7382.83
34慧安金科82.9185.0979.7682.59
35電融數(shù)科82.3785.0079.8682.41
36天創(chuàng)信用80.9684.9678.9881.63
37棧略數(shù)據(jù)80.7184.0577.1780.64
38富數(shù)科技81.0284.2976.3380.55
39極光80.5984.5576.0980.41
40法海風控79.5686.2274.4880.09
41邦盛科技78.8284.0775.5079.46
42釩鈦智能77.8584.8875.5279.42
43天冕大數(shù)據(jù)實驗室75.4183.9476.4078.58
44排列科技75.6283.8875.8078.43
45有盾網(wǎng)絡(luò)77.2383.4474.4578.37
46思圖場景75.5383.7975.7178.34
47瀚思科技74.8083.8575.5078.05
48真果科技73.7783.9476.4078.04
49藍象智聯(lián)73.9483.5476.4077.96
50瑞萊智慧74.3583.7875.2077.78
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提到“風控”一詞,很多人想到的是銀行或者金融這類行業(yè)的工作內(nèi)容,但其實,“風控”與我們普通人的生活息息相關(guān)。就比如常見的人和人之間的借貸行為,在A向B借錢時,B就會估算能不能借給A,在這個估算過程中所產(chǎn)生的問題其實就是一個簡單的風控過程,B分析A的身份、信用、社交等的過程,就是風控的過程。 

個人間借款是一個簡單的金融風控過程,同理,向銀行借貸,銀行的審批過程就是金融風控的一種類型。在傳統(tǒng)的金融風控領(lǐng)域里,向銀行借貸需要提供很多資料,銀行也要投入大量的人力物力進行審批,這之間耗費的時間對借貸雙方來說是一項巨大的成本投入,而智能風控在一定程度上解決了這個問題。 

風控技術(shù)今非昔比    

經(jīng)濟世界日益復(fù)雜,信貸市場逐漸龐大,金融風險也隨之不斷擴大,傳統(tǒng)金融風控已不能滿足金融市場的需求。作為傳統(tǒng)金融風控手段的補充甚至替代,智能風控是強化金融領(lǐng)域風險管控的重要技術(shù)手段之一,它在很大程度上保證了金融機構(gòu)的業(yè)務(wù)效率和安全性,智能在風控領(lǐng)域意味著自動化程度的加深,而自動化讓風控管理流程變得更加清晰便捷。 

與傳統(tǒng)風控相比,智能風控是以模型、策略體系自動分析決策為主,人工審核為輔,并應(yīng)用大數(shù)據(jù)建模,而且這些數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性高,同時可交叉驗證,還有就是智能風控的IT系統(tǒng)是非常完善的,AI技術(shù)得到了較為充分的應(yīng)用。 

我國智能風控與歐美國家相比較,歐美國家金融行業(yè)發(fā)展早,在風控這一領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)和技術(shù)都比較成熟,普遍采用的都是美國征信巨頭FICO的評分卡。作為風控行業(yè)第一個信用評級體系的發(fā)明者,以FICO的靜態(tài)評分卡為例,它在現(xiàn)在的智能生活中暴露著非常明顯的缺點,信息維度太低,當個人數(shù)據(jù)量過大時,靜態(tài)評分卡的建模就會變得很困難,還有就是數(shù)據(jù)變化更新慢,個人數(shù)據(jù)量變大的同時數(shù)據(jù)分布也會變得廣泛和頻繁,那么靜態(tài)評分卡就需要重新去設(shè)計了。 

智能風控的出現(xiàn)在很大程度上解決了這些問題,它采用的機器學習和深度學習算法,可以自動從個人數(shù)據(jù)中最新的部分學習到用戶的行為模式,從而更靈活地預(yù)測客戶風險,高度的自動化在減少了人工干預(yù)下的風險后還可以使風控得到更好的保障。 

以螞蟻金服的智能風控技術(shù)為例,螞蟻金服主導(dǎo)的ITU-T X.1451(Risk identification to optimize authentication)國際標準是我國發(fā)布的首個智能風控國際標準,同時它的技術(shù)安全性在一定程度上提高了金融行業(yè)整體的風控效率。 

賦能未來 

在現(xiàn)今互聯(lián)網(wǎng)時代,傳統(tǒng)的風控技術(shù)已經(jīng)不能滿足日益加深的需求了,智能風控是新的發(fā)展方向,特別是隨著5G、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈技術(shù)的進步,以人工智能、云計算為技術(shù)手段的智能風控,更加高效、安全和準確。 

現(xiàn)今金融風控技術(shù)的應(yīng)用場景已經(jīng)滲透到眾多應(yīng)用場景中,其中最為典型和廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域是信貸領(lǐng)域和保險領(lǐng)域,很多企業(yè)正在針對這些不同的風控需求,構(gòu)建一個數(shù)據(jù)中臺或者風控數(shù)據(jù)引擎,推動業(yè)態(tài)和模式的創(chuàng)新。 

在銀行機構(gòu)的場景里,不同業(yè)務(wù)之間均會產(chǎn)生種類繁多、數(shù)量巨大的數(shù)據(jù),不同數(shù)據(jù)之間又有不同類別的系統(tǒng),智能風控最大程度地打通了這些數(shù)據(jù)之間的壁壘,在反欺詐和金融風險管控領(lǐng)域發(fā)揮了極其重要的作用。 

統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,2020年我國智能風控行業(yè)市場規(guī)模已經(jīng)達到78億元,2021年智能風控市場規(guī)模預(yù)計達到109.6億元,預(yù)計到2027年智能風控市場規(guī)模將達到327億元,行業(yè)發(fā)展?jié)摿褪袌鲆?guī)模巨大。 

相關(guān)法律法規(guī)也在支持這一領(lǐng)域的快速發(fā)展,智能風控技術(shù)作為金融科技重要的一環(huán),2019年9月央行官方發(fā)布的《金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019—2021年)》就明確了要增強金融風險技防能力,夯實金融科技基礎(chǔ)。

結(jié)語 

我國的智能風控技術(shù)已經(jīng)達到世界領(lǐng)先水平,影響力也在逐步增強,甚至開始主導(dǎo)國際標準的制定,但是,以金融科技研發(fā)和創(chuàng)新為核心,完善智能風控技術(shù)的創(chuàng)新體系,仍然是智能風控企業(yè)在不斷變化的市場環(huán)境中保持穩(wěn)步增長的重點。 

以不斷推陳出新的“不變”應(yīng)對瞬息萬變的市場“變化”,是智能風控企業(yè)建立護城河的關(guān)鍵。

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