科技赋能信贷

在零售业务上，传统风控较为依赖风控人员的经验，在信用评估上严重依赖如征信报告等传统金融数据，在贷后管理上依赖人力，存在效率低、成本高等问题。

在对公业务上，传统风控缺乏规范化判定标准，而且由于部分项目信息数据的海量化、碎片化，导致尽职调查成本高、项目评估效率较低和真实性考证难度大等问题。特别是对于成立时间短的创新型小微企业，问题更加严重。

在大数据、云计算和人工智能等技术赋能下，金融科技风控在零售传统风控的各环节进行优化，不仅包括传统风控中的金融数据，同时也包括了与借款申请人还款能力和还款意愿的风险特征描述。

通过大数据技术，将多个维度的数据，例如消费、社交等进行分析整理，以此达成金融科技下的新型风险评估模式。这样就使得金融科技风控不单一依赖于传统的金融信贷数据，并且可以对征信白户，即没有任何信用记录的人群进行风险审查，实现对更大消费群体的覆盖。

随着人工智能的进一步发展，银行机构与客户之间的信息不对称问题得以解决。因为传统零售业务无法获取非授权征信客户信息，而人工智能通过数据和技术相结合，可以构建出一个信用分析模型，通过利用多维度数据提升决策树、神经网络、随机森林、增量学习技术以及分群调整技术等机器学习方法，可以为缺少传统征信数据的客户作出客观的信用风险评估，以便金融机构作出放款与否的决策。

在对公业务方面，金融科技风控能够帮助金融机构建立项目评估规范化标准，通过大数据技术，扩宽授信企业数据获取维度，如税务、海关等，提升项目评估准确度。另外，金融科技风控还能借助计算机改善传统项目分析，大大减少人为主观因素影响，解放客户经理在尽调等环节的工作量，通过数据驱动，提高贷款审批效率。

以人工智能、大数据、云计算和区块链技术为代表的金融科技，正在推动信贷业务向数字化和智能化方向转型，智能风控、精准营销、智能网点、智能运营等业务场景模式，是现在信贷领域发展重点。

信贷业务中，随着业务量的增大，以及效率要求的提升，业务的发展对传统金融机构造成了重大挑战。例如，传统人工风控方式，对于申请需求量大的贷款产品，人工审批速度远低于进件速度；传统营销方式，由于缺少精准推送，导致部分用户接收到大量无用信息，一方面降低了金融机构的营销效率，另一方面也影响了用户对金融机构的好感。

在金融科技不断迭代下，金融科技服务厂商从数据、技术以及用户三方面切入，通过科技赋能，为金融机构进行数字化转型，极大地改善了金融机构日益增长的业务需求同传统模式之间的矛盾。

金融科技通过技术赋能，促进了金融机构信贷业务的数字化和智能化转型，将传统业务模式升级，智能风控、精准营销、智能客服、智能网点、智能运营等多种新型模式不断出现，为金融机构信贷业务解决了人工成本高企、效率低下、业务繁琐等多种痛点。

继移动时代的场景流量后，从智能获客到智能反欺诈、再到大数据风控，全链条智能化的技术能力将成为金融机构信贷业务新的竞争力。通过智能获客，在获取具有信贷需求的用户基础上，借助人工智能、大数据等技术构建强有力的风控体系，准确评估用户信用风险，成为促进个人信贷健康发展的重要环节。具体而言，智能获客基于AI和大数据技术，通过多维度用户数据标签，形成用户画像，深度挖掘用户潜在需求，以便金融机构制定精准营销策略。

从精准营销到智能反欺诈、智能风控，再到物联网下的供应链金融，信贷业务多场景智能化的现象越来越明显。

整体来看，在金融科技赋能下，金融机构信贷业务转型，主要应用在风控、催收、客服、营销、网点、运营、质检、投顾等主要业务场景。

在智能化和数字化信贷链条上，借助大数据技术，金融机构或金融科技厂商能够根据多维度的用户数据，形成用户画像，以便精准获客。在接入用户后，通过智能风控和反欺诈系统或体系，能够识别用户的风险和信用。在贷款审批完成后，借助人工智能和大数据等技术，机构可以实时监测用户贷款状态，做好风险预警工作。在贷后环节，语音、语义识别等技术能够有效辅助催收。智能质检则可以帮助金融机构分析催收员的话述，检测筛出言语不当的地方，生成相应的报告，为用户进行后续整改提供解决建议。