金融科技经过数年的发展，已经取得了巨大的成就，现在行业中有很多口碑好、名气响的金融科技企业正处于蓬勃发展当中。但同时，金融科技在未来发展的道路上还存在巨大的挑战，例如信用风险。金融科技企业因为具备科技优势，客户的覆盖范围要远远高于传统金融机构，能够给予客户更便捷高效的服务。但与此同时，借贷双方信息不对称的问题仍然存在，反欺诈问题还没有彻底得到解决。而微财科技通过人工智能与海量数据结合赋能风险管理，提高风控质量，减少金融风险的发生几率。
根据传统银行业的信贷流程，大数据结合人工智能在信用分析评估、风控和反欺诈、逾期客户触达等领域能发挥极大作用。而微财数科较早地将机器学习的算法广泛应用于建模和变量衍生，进行反欺诈监测、用户分群与信用量化评分。
金融的本质是风控。传统金融机构经常面临客户风险不一、客户信用信息不全、恶意欺诈或客户违约成本低、债务收回成本较高等诸多挑战。
经过近十年的技术探索和业务实践，微财数科已建立起贯穿贷前、贷中、贷后的大数据风控系统，不仅降低了全环节中的欺诈和信用风险，同时也优化了审核效率，形成“大数据-建模-大数据”的闭环，实现了系统自动化、智能化和互联网化。
在关键的风控信审环节，微财数科智能风控平台所部署的风控策略，运用了卷积神经网络（CNN）、随机森林、XGBoost 等时下流行和前沿的机器学习算法，支持反欺诈、信用模型的持续迭代并实现100% 的自动化授信决策，可以更加精准地识别欺诈团伙的聚类特征与行为规律，切实降低金融服务中的信用风险和欺诈风险。
在以金融科技推动数字化转型发展的过程中，金融科技企业赋能成为重要驱动力和关键支撑力。微财科技已经成立十余年，累积了丰富的数据和经验，并且找到了正确的发展方向，能够利用大数据、互联网、云计算、人工智能等新兴技术，有效降低金融服务中存在的信用风险，维护投资者和消费者两者的利益。未来，微财科技也会继续在正确的发展方向上前进，为用户提供安全、优质、可靠的金融服务。
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