随着科学技术的快速发展，智能技术正越来越多地改变着金融生态。业内也就此形成共识：金融业作为高度数据化的行业，加上业务规则和目标的明晰，是人工智能和云计算等数据驱动技术的最好应用场景。事实上，金融科技这一概念在我国普及的时间并不长，但自2017年以后逐渐热门起来。在科技赋能金融的时代背景下，不少业内人士认为，智能风控将成为未来三年金融科技主战场。那么，当前我国智能风控发展处于什么水平？有哪些代表性智能风控系统？行业发展还有哪些不足之处？
行业发展参差不齐，断层比较明显
何谓智能风控？截至目前并没有明确的定义。但综合业内人士的理解，智能风控是一种将大数据、人工智能、云计算等金融科技综合应用到风险控制环节的精益风险管理模式。
“在此定义下，我们认为目前行业的智能风控水平参差不齐，我国的智能风控还处在发展阶段。当前的智能风控仅仅使用预测技术，但风控的最终目的是解一个有条件的最优化问题，即在风险可控的前提下使资本回报极大化，因此最优决策才是智能风控的最终表现。”马上消费金融副总经理林亚臣说。
林亚臣认为，预测是决策的一个工具而不能等同于决策，构建更加精准的预测是为了更有效率的做出最优决策。当前，最优化方法和技术在智能风控中的普遍缺失或较少应用是当今中国智能风控的最大短板和较为严重的不足。
智能风控主要基于人工智能、大数据和云计算为主的技术，因此，数据是最为基础的。但记者在采访中了解到，很多小微企业的数据不完善，或者还沉淀在各平台的数据库中，没有统一的平台将这些数据整合。对此，捷越联合合伙人、向前金服CRO金可冶分析道，当前我国智能风控的行业发展水平参差不齐，断层比较明显。银行体系的国有四大行、头部股份制银行及互联网金融巨头等头部企业，因为更重视相关人才的引进以及在智能风控上的投入，所以他们的智能风控水平并不低，甚至有的已经走在了世界的前列。但除此之外的一大批企业，尤其是规模比较小的企业，智能风控水平还差很多。有些企业大谈金融科技、智能风控，其实很难做到知行合一。
行业基础设施要不断完善
金融科技极大地促进了信贷智能风控的发展。但目前我国的智能风控还处于探索+实践的阶段，在贷前审核、贷中监控和贷后管理等环节都存在不同程度的痛点，这需要金融科技落地风控环节中以实现智能化，进而更好的优化资源配置。
金可冶在接受媒体采访时表示，目前我国智能风控正在向自动化发展，在信贷流程审批中，用大数据、人工智能算法替代人工审核，实现自动化和智能化。但要彻底解决贷前、贷中、贷后的痛点，需要从微观和宏观两个层面发力。从微观层面来说，需要更多大数据的开放共享，征信体系的完善等。从宏观层面来说，是整个行业的基础设施要不断完善，包括监管设施和监管能力的相应发展。
不可否认，有效运用智能风控技术目前已可以解决部分问题。如图像识别、区域探测和复杂网络的应用有力地帮助了反欺诈团队及时和准确发现欺诈团伙；构造收入负债模型，可以有助于防范多头共债严重的问题等。但由于行业的基础设施还远未完善，智能风控技术的应用还有待于进一步提高。
搜易贷创始人兼CEO何捷认为，互联网金融的类型是偏金融的，金融的本质是风险控制，因此，平台的风控能力要不断提升。支撑风控水平的关键因素是科技创新能力，但除了赋能风控，科技创新还要应用于产品和运营的优化，工作流程以及日常管理等各个方面。
“听风者”“风刃”等代表性风控系统越来越多
随着监管体系的不断完善和监管政策的日趋严格，智能风控被赋予了更多期望与要求。与此同时，当前的政策、经济、社会、技术等多项利好因素也在推动智能产业发展。
林亚臣认为，中国金融市场随着监管体系的不断完善，行业将得到更好的发展。监管一致性的逐步落实，使得政策套利空间越来越小；监管对于非法不合规的严厉整顿，是对合法合规的持牌金融公司的重大利好，有利于金融市场向更加理性方向发展；监管政策日趋严格有利于减少金融系统性风险，有利于良币驱逐劣币，使中国金融市场更加健康。在日趋严厉的监管下，对于智能风控也是利好。
的确，监管期望金融机构能够更好地识别风险、前瞻性地处置风险、及时地化解已出现的风险。而事实证明智能风控技术可以有效的识别风险，设计和实施决策处置风险，也可以更有效率的化解风险。
以向前金服的大数据智能风控平台“听风者”为例：沿着提升“风险识别能力、风险定价能力、资产管理能力、优质体验能力”，完善“标准化管理体系、标准化风险预测与监控体系”的宗旨，两年之间，“听风者”经过两次大的迭代，已经成为一个成熟的全流程风控平台。近期迭代上线的“听风者”3.0，在原有百余家数据源基础上，接入百行征信、上海资信等权威平台，在数据分享、行业秩序共建等方面突破以往困境。同时，3.0版本的“听风者”将传统算法与创新技术相结合，引进知识图谱、随机森林等算法，深入挖掘数据价值。借助“听风者”3.0，可对一个借款用户通过上万字段进行交叉比对，提高风控精准度。
搜易贷的智能风控系统“风刃”也可谓其中的代表。风刃”依托大金融、大交易和大交互数据，根据不同的目标市场，产品定位和行业分析，围绕小微企业和企业主建立了五大数据体系和海量数据库。同时，“风刃”还构建了以人和企业为核心的智能化流程与决策引擎，人工智能干预和适配流程的各个环节，从反欺诈和信用评估的角度，综合分析数百个特征变量，给出贷前的风险决策参考，通过评价模型，可以自动估算客户的授信金额，提高效率，减少成本。依托“风刃”应用，搜易贷撮合的小微企业借款成本降低30%，放款时间缩短75%，获客成本仅为传统金融机构的50%，逾期率处于行业较低水平。
无疑，随着智能风控技术的广泛应用和其实际效果的优良表现，越来越多的金融及类金融机构加入了研发和使用智能风控的行列，由此带来更多智能技术的尝试和应用，从而推动了智能风控的发展进步。
“根据智能风控技术自身发展规律和金融市场发展需求，可以想象，将有更多的金融公司参与尝试最优决策技术的应用，使得现今的以预测技术为主的智能风控更加丰富多彩，变为预测技术和最优决策技术同时发展；而最优决策技术为公司带来的经济利益也会成为推动智能风控进一步发展的动力。”林亚臣分析道。
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