如今，在消費金融爆發式增長、新客群不斷湧入、金融監管趨嚴等因素的共同作用下，傳統風控模式在成本、效率、資訊維度等方面遭遇瓶頸，倒逼企業強化風控以謀求發展。相比以資產、現金流、職業屬性等為風控核心的傳統風控模式，智慧型風控的革新與互補主要體現在可打破客群侷限、降低程式設計客棧風險管理成本、提公升客戶體驗、強化風控能效等方面。
智慧型風控將成為未來三年金融科技主戰場，目前市場上有近 600 家企業已開始不同程度的提供智慧型風控方面的技術服務。中騰信旗下小花科技在合規的基礎上，憑藉實戰與高效兩大優勢，在百花齊放的市場局面下成為獨樹一幟的存在。
據了解， 2014 年以來，中騰信曾為多家信託公司及銀行程式設計客棧提供風控技術輔助服務，合作方包括外貿信託、中航信託等持牌金融機構。在「 141 號文」出台之後，中騰信進一步調整助貸模式，明確為金融機構提供「輔助風控」，通過技術驅動賦能金融機構，並順勢推出小花科技。
小花科技的底層市場獲客和風控能力得益於小花錢包的業務實踐，兩者分別是面向b端和面向c端的「一體兩翼」。
基於純線上業務特點，小花錢包利用人工智慧，結合雲計算和大資料模型自主研發出riskai風控系統。集技術智慧型與業務思考於一身的riskai， 貫穿消費信貸風控全流程。
在人工智慧方面，小花錢包將生物識別技術、知識圖譜技術和機器學習等復合應用在了貸前反欺詐環節。借助人臉識程式設計客棧別、知識圖譜等技術手段，小花錢包便捷有效地識別虛假、冒用身份行為，完成對於團夥欺詐的精準識別。
機器學習是人程式設計客棧工智慧型的核心能力之一，作為乙個人工智慧系統，小花錢包的riskai擁有極強的機器學習能力， 借助riskai在業務環節的高效應用，整個風控流程上，人工介入很少，ai替代了人做的大部分事情，大幅度降低運營成本。目前riskai已實現每天處理 2 萬件，件均處理時效平均僅需3- 5 分鐘，極大地提公升了了處理效率。
小花錢包在智慧型風控等方面的積極探索，為小花科技對外輸出智慧型風控服務提供了難得的「試驗田」，孵化出包括反欺詐、信審、授信在內的全流程風控技術服務能力，被打包在小花科技的金融科技賦能載體「小花金融雲」內。
作為小花科技的拳頭產品，「小花金融雲」的乙個突出特點是可以即插即用，且無需變更金融機構原本的底層系統運作，合作門檻和試錯成本都得以降低。
目前，傳統金融機構和金融科技公司的互相融合已然成為趨勢。在金融科技公司新技術的加持下，中國傳統金融機構將在發展消費金融、普惠金融的道路上越走越遠——下沉下沉再下沉，將小額普惠的金融服務普及給更多使用者。
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本文標題: 中騰信積極探索智慧型風控 以技術驅動實踐消費金融
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