智能风控，解锁风险与收益的平衡艺术 在数字世界中，智能风控体系犹如守护神，它旨在在保障用户安全与提升服务效率之间找到最佳平衡。通过科技的力量，如高效的数据决策平台和精准的模型管理，风控技术在对抗恶意攻击的同时，也注重用户体验和决策的透明度。
所以，我们认为，智能风控由大数据和人工智能组成，区块链能够为数据的高速流转、合规使用提供技术支持。
健全的内部控制体系是企业防范风险的关键之一，是金融机构风控体系能否真正发挥控制作用的重要组成部分。
风控即风险控制，大数据风控是指通过运用大量多重数据构建模型的方法对风险进行分析，以给客户端进行风险预警和风险控制。
因此，大数据风控直接解决金融机构的核心需求，价值度最大。大数据风控能够能够在用户画像，反欺诈，信用评级等方面大大提高金融机构的效率和风控能力，是金融企业发展过程中必须结合的一项科技手段。
有效提高审核的效率和有效性：引入大数据风控技术手段分析，通过多维度的信息分析、过滤、交叉验证、汇总，可以形成一张全面的申请人数据画像，辅助审核决策，可以提高审核的效率和有效性。
数据处理方式不同：传统风控主要依靠人工操作和经验判断来进行风险评估和决策制定，而智能风控则借助机器学习、人工智能等技术，通过对大量数据的分析和模型训练，自动化地进行风险识别和评估。
传统的风控是从好客户中把坏人找出来，更偏重数据，对价值用户的掌控强，更擅长对已知的风险进行风控；而信也科技认为智能风控在传统风控的基础上，能够以更多维度挖掘出未知风险，根据履约记录、社交行为、行为偏好、身份信息和设备安全等多个维度进行用户风险评估，成为传统风控的有效补充。
传统风控数据是强金融数据，主要依赖身份属性和金融交易数据；而大数据智能风控侧重于弱数据金融化，认为所有数据都是风险数据，再提炼风险表征，并形成“数据+决策+监控”的动态闭环，使风控体系不断健壮成熟。
风控即风险控制，大数据风控是指通过运用大量多重数据构建模型的方法对风险进行分析，以给客户端进行风险预警和风险控制。
1、收入流水证明等粗放式的传统风控方式，贷款获批率在15%左右，而使用大数据模型结合人工后获批率可以达到30%以上。至于贷款的逾期率，以12个月违约风险举例，通过神州融线上信贷审批模型筛选的用户，逾期率比没有经过筛选的低一半。
2、创建方案：评分建模：风控部分；IT系统：业务系统、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统；决策配置工具：即信贷决策引擎；征信大数据的整合模块。大数据风控系统的优势是大数据驱动，兼容手动、自动审批、决策、后台管理。
3、评分建模：风控部分；IT系统：业务系统、审批系统、征信系统、催收系统、账务系统；决策配置工具：即信贷决策引擎；征信大数据的整合模块。大数据风控系统的优势是大数据驱动，兼容手动、自动审批、决策、后台管理。
