1 2020-2021中国智能风控行业精品报告 智能风控是应用智能化技术加强金融领 域 风险管控的重要手段 。 智能风控在金融领域的应用可保障金融机构的业务效率和安全性 ， 在有效降低风险事件发生概率和损失的前提下 ， 扩展业务覆盖人群 ， 完善业务流程 ， 降低风控成本 。 2018年 下 半年 ， 政府出台多 项利好政策 ， 为智能风控行业的合规化 、 智能化发展提供制度保障 ， 同时政府充 分 发挥窗口指导和信贷政策的结构引导作用 ， 重 视应用 “ 技术 +数据 ” 进行风险管理 ， 改变传统以人为主的风 控 模式 ， 借助于全面多维度的数据 、 通 过模型自动甄别分析 、 实时计算 结果 ， 防范金融风险 。 在良好的经济 、 政策 、 技术背景下 ， 中国智能风控行业有望持续扩容 ， 2024年 中国智能风控行业市场规模 预计达到 203.0亿 元 。 政策红利推动智能风控行业合规发展 防范化解金融风险是政府保护居民 、 国家财产安 全 的重要手段 ， 自 2017年起 ， 政府出台多项针 对 金融领域的监管政策 ， 旨在加强金融风 控能力建设 ， 同时鼓励智能风控需求主体运用监管规制 、 内部控制 、 风险管理等手段提高金融企业风 险管理的规范化 、 信息化 、 科技化 水平 。 数据的合规共享和开放将成为行 业 的重要发展趋势 目前 ， 中国智能风控行业的数据及模型发展尚处于发展初期 ， 部分企业数据较孤立 。 数据作为智能风 控行业的竞争热点 ， 数据孤立或违 规共享不利于智能风控行业可持续发展 ， 因 此 打破数据孤岛 ， 推动数 据 的合规共享和开放将成 为 行业的重要发展趋势 。 信贷场景的智能风控将逐渐走向全流程监管 风险存在于信贷流程的每一个环节 ， 信贷流程任意环节的风控缺失都将提高信贷企业或平台的运营风 险 。 信贷全流程化监管将打通信贷 业务流程的每一个环节 ， 在贷前 、 贷中 、 贷后的每一个业务环节嵌入智能风控模型进行风险控制与管 理 ， 搭建智能化全流程信贷风控系 统 ， 弥补信贷企业和平台的风控疏漏 。 企业推荐 ： 同盾科技 、 邦盛科技 、 百融云创 报告摘要 目录 名词解释 - 07 中国智能风控行业市场综述 - 08 定义及特点 - 08 企业图景 - 09 产业链分析 - 11 产业链上游分析 - 12 产业链中游分析 - 13 产业链下游分析 - 16 信贷领域应用场景分析 - 16 保险领域应用场景分析 - 20 中国智能风控市场规模 - 22 中国智能风控行业驱动因素 - 23 信贷风险显现催生信用风控需求 - 23 金融科技助力智能风控产品落地 - 25 中国智能风控行业政策分析 - 27 中国智能风控行业发展趋势 - 29 征信数据趋于整合 、 共享和开放 - 29 信贷场景逐渐走向全流程监管 - 30 中国智能风控行业风险分析 - 31 中国智能风控行业竞争格局 - 32 目录 竞争格局概述 - 32 TOP10企业排名 - 34 中国智能风控行业投资企业 推 荐 - 35 同盾科技 - 35 邦盛科技 - 38 百融云创 - 43 专家观点 - - - 47 46 - 48 Analysis of Application Scenarios in the Credit Field Analysis of Application Scenarios in the Insurance Field China Intelligent Risk Management Industry Market Size - 16 - 20 - 22 China Intelligent Risk Management Industry Driver Terms - 07 Intelligent Risk Management Industry Overview - 08 Definition and Features - 08 Corporate Pictures - 09 Industry chain Analysis - 11 Upstream analysis - 12 Mid-stream analysis - 13 Downstream analysis - 16 - 23 The Emergence of Credit Risk has Created Demand - 23 目录 for Credit Risk Control Fintech Helps Intelligent Risk Control Products Land - 25 China Intelligent Risk Management Industry Related Policy - 27 China Intelligent Risk Management Industry Trend - 29 Credit Information Data Tends to be Integrated, Shared and Open Credit Scene is Gradually Moving Towards Full- process Supervision - 29 - 30 Intelligent Risk Management Industry Valuable Enterprise Recommendation - 35 目录 Intelligent Risk Management Industry Risk Analysis - 31 Intelligent Risk Management Industry Competitive Landscape - 32 Competitive Landscape - 32 TOP10 Enterprise - 34 Tongdun - 35 Bangsun Technology - 38 Bairong - 43 Experts point - 46 Methodology - 47 Legal Statement - 48 中国智能风控行业市场综述 定义及特点 智能风控与传统风控的比较 智能风控 综 合运用互 联 网 、 大数 据 、 人工智 能 、 云计算 、 区 块链等高 新 技术 ， 促 使 风控业务 流 程 自动化 、 智能化 ， 实现数据驱动 智能风控 实 现贷前 、 贷 中 、 贷后 全 链条自动 化 的 同时 ， 促进风控管理差异化和信贷 业 务人 情 化 智能风控 助 力金融机 构 提高业务 效 率和安全 性 ， 有效降低 风 险事件发 生 概率和损 失 的前提下 ， 扩 展业务覆盖人群 ， 完善业务流程 ， 降 低风 控 成本 智能风控是应用智能化技术加强金融领域风险管控的重要手段 ， 主要应用于金融领域 ， 旨在保障金融机构的业务效率和安全性 智能风控定义 智能风控是应用智能化技术加强金融领域风险管控的重要手段 。 智能风控在金融领域的应用可保障金融机构的业务效率和安全性 ， 在有效降低风险事件发 生概率和损失的前 提下 ， 扩展业务覆盖人群 ， 完善业 务 流程 ， 降低 风 控成 本 ， 实 现 贷前 、 贷中 、 贷后 全 链条 自 动化 的 同时 ， 促进 风 控管 理 差异 化 和信 贷 业务 人 情化 。 传统风控 主要依靠 人工进行身份信息匹配与查验 ， 风控效果亟待提升 。 在金融科技的助力下 ， 部分企业利用 多维度数据 及 AI风控模型 实现智能风控的应用 ， 帮助 机构精准 排 查潜在风险用户 。 如微众银行推出 了 基于 舆 情的 贷 中风 控 平台 ， 辅助 识 别贷 中 用户 画 像 ， 提 升风 控 效果 。 智能风控的特点及优势 智能风控的优势 智能风控通过构建智能风险管理体 系 ， 突 破 以人 工 方式 进 行经 验控制的传统风控的局限性和空间性 应用 技术 传统风控 智能风控 以人工审核为主 ， 依靠专家经验 风控模型 以模型 、 策略 体 系自动分析决 策 为主 ， 人工审核为辅 公司内部资料 、 央行征信资料 、 客户 提交资料 数据来源 除传统风控数 据 来源外的第三 方 数据 、 线上线下多维度数据 数据特征规模小 ， 以基本信息为主的 强变量为主 数据维度 数据特征规模 大 于 1,000， 以基本信息 、 行为特征信息为主的弱变量信息 数据关联度低 数据关联性 数据关联度高 ， 可交叉验证 以线性模型为主 ， 因果关系强 模型设定 以深度学习 、 集成学习模型为主 ， 可 应用相关关系 IT系统相对简单 技术应用 IT系统完善 ， AI技术充分应用 中国智能风控行业市场综述 企业图景 （ 1/2） 受地域 、 资源 、 城市消费信贷发达程度等因素影响 ， 中国智能风控企业较集中的省份 分别为北京 、 上海 、 广东 、 浙江四个省市 中国智能风控企业集群概况 ， 2019年 中国智能风控企业集中区 （ 企业数量 ： 100家 ） 中国智能风控企业分布区 上海 131 浙江 59 广东 77 北京 183 四川 12 辽宁 9 内蒙古 5 中国智能风控企业集中在北上广浙 四 省市 中 国 智能风 控 企业较集 中 的省份消 费 信贷发展 程 度较高 ， 截 至 2018年 ， 北京市拥有 包含获 批的 消费金 融公 司 、 银 行 、 其他金 融机 构 、 网 贷代 理平台等 消 费信贷服 务 提 供商共计 102家 、 广东省 150家 、 上海市 90家 ， 浙江省 67家 。 受地域 、 资 源 、 城 市消 费信贷 发达 程度等 因素 影响 ， 中国 智能风控 企 业集中在 北 、 上 、 广 、 浙 四 个省 市 ， 截 至 2019年 年 初 ， 中 国 智 能风 控 企 业 共 计 600逾 家 ， 分 布 在 25个省 份 ， 其 中 北 京 （ 183家 ） 、 广 东 （ 77家 ） 、 上 海 （ 131家 ） 、 浙 江 （ 59家 ） 四省市智能风控企业数量占比约 80%。 智能风控企业技术研发 、 升级维护 投 入情况 50%以上 41-50% 31-40% 21-30% 20%以下 企业将 核 心技 术 研发和创 新作 为建立企业护城河的关键 60%的 企 业 技 术 研 发 类人 员 占 总员 工 人 数 的 比 重 为 50% 以上 在企业技 术 研发 、 升 级 及 维 护投 入 层 面 ， 35%的智能 风控企业 的 研发投入 高 于 50% （ 技 术 研 发 投入 /公 司 总成本 ） 7% 15% 25% 18% 35% 技术研发投入占公司 总成本的比例 企业数量 中国智能风控行业市场综述 企业图景 （ 2/2） 自 2009年起居民消费水平提升 ， 刺激消费信贷行业发展 ， 但不良贷款余额及 不 良 贷 款 率持续攀升 ， 行业监管趋严 ， 自 2016年起智能风控新增企业数量开始回落 中国金融智能风控新增企业数量 45 115 150 92 40 36 32 160 140 120 100 80 60 40 20 0 2013 2014 2015 2016 2017 2018 调整阶段 2019 万个 2016年 开始逐 步 落实的严 格 监管政 策 ， 智能风 控 甚至金融 科 技的新增 企 业 数量开始回落 2016年 网 络 借 贷 信息 中 介 机 构业 务 活 动 管理 办 法 等监 管 政 策 颁布与 落实 ， 消 费 金融机构 门 槛逐渐升 高 ， 短时间 内 影响其增 速 ， 同时 ， 智 能 风控新增企业数量开始回落 2013年至 2017年 ， 银监 会 更新出台了 消费金融公司试点管理办法 ， 对出资 人条件 、 业 务范围及 经 营条件有 所 放宽 ， 促 进 了股权多 样 化 ， 拓宽 了 消费金融 公司资金 来 源 ， 并且 扩 大试点城 市 范围 ， 行 业 进入快速 发 展阶段 。 伴 随消费金 融行业的 快 速发展 ， 部 分消费金 融 机构 、 平 台 的信贷不 良 率 、 还款 逾 期率持续 攀升 ， 同 时 暴力催收 、 违法催债 等 乱像频发 ， 为稳定消 费 金融行业 发 展 ， 降低 消费金融机构及平台的运营风险 ， 部 分风 控 企业 应 运而生 快速发展阶段 快速发展阶段 自 2017起 ， 针对消费金融领域的专项整治活动及监管政策出台 ， 消费金融进入合规发展阶段 ， 截 至 2018年上半年中国智能风控 新增企业数量仅 5家 中国银监会关于银行业风险 防控工作的指导意见 小额贷款公司网络小额贷款 业务风险专项整治实施方案 智能风控行 业发展阶段 中国智能风控行业市场综述 产业链分析 中国智能风控行业上游参与主体为数据资源供应商 、 中游智能风控服务商为下游信贷 、 反欺诈场景的企业及个人用户提供智能风控产品和服务 中国智能 风 控行业上 游 市场参与 主 体为资源 供 应商 ， 为 中 游智能风 控 服务商提 供 数据 、 技 术 及配套资 源 。 中国智 能 风控行业 中 游参与主 体 包括智能 风 控产品供 应 商 、 智能 风 控服务提 供 商和智能 风 控综合型 服 务商 ， 为 下 游各应用 场 景提供智 能 风控产品 及 解决方案 。 伴随金融 风 控技术日 益 成熟 ， 以 及 消费金融 机 构对于低 风 险运营的 需 求 ， 智能 风 控逐渐向各应用场景渗透 ， 其中较 典 型的 应 用场 景 包括 信 贷领 域 、 保 险 领域 。 中国智能风控行业产业链 上游 ： 资源供应商 中游 ： 智能风控服务商 下游 ： 应用场景 数据资源供应商 数据是智能 风 控行业的核 心 竞争资源 ， 行 业利润率高达 70%80% 但智能风控 行 业尚未建立 数 据资源共享 机 制 ， 智能风控 大数据资源分 散 ， 数据集 中 度较低 ， 中 游 智能风控服务 商的数据采购成本以 每年 50%的速 度 增长 数据资源采购成本占据上游 整 体采购 成 本的 10%-20% 配套资源供应商 智能风控产品供应商 各 智 能 风 控产品 供 应商 占 据中 游整体参与主体的 30% 部 分 智 能风控 产 品供 应 商凭 借 其 自 身优势 布 局智 能 风控 各 应 用 场景 ， 信 贷业 务 场景 占比高达 80% 智能风控解决方案供应商 占 据中游整体参与主体的 20% 场景应用需求 数据管理 模型建立 决策引擎 数据分析 智能风控配套系统的采购成本占据上游整体采购成本 的 10%-20% 智能风控解决方案提供商 代表性应用场景 智能风控综合型服务商 智能风控解决方案供应商占 据 中游整 体 参与 主 体的 50% 应用场景 ： 银行 保险 证券 互联网金融 各场景应用需求 反欺诈 40% 关联分析 5% 信贷 45% 其他 10% 完善业务流程 降低风控成本 降低风险事件的发生概率 拓展各场景业务覆盖人群 提升业务效率 、 保障业务安 全 性 中国智能风控行业市场综述 产业链上游分析 信贷信息 央行信贷评价 商 业 银行信贷 评价 民间信贷评价 违约信息 社会公共信息 薪资信息 家庭信息 健康信息 其他 企业财务 企业 管 理 体 系 评估 年检 其他 资产处置 保证人代偿 逾期 公积金 法院诉讼 知识产权 行政奖罚 数据是智能风控行业的核心竞争资源 ， 行业利润率较高 ； 配套资源供应商为智能风控 行业中游提供智能风控系统及技术资源 数据是智能风控行业的核心竞争资源 数据是智 能 风控行业 的 核心竞争 资 源 ， 行业 利 润率高达 70%80%， 但 智能 风 控行业尚 未 建立数据 资 源共享机 制 ， 智能风 控 大数据资 源 分散 ， 数 据 集中度较 低 ， 中游智 能 风控 服务商的数据采购成本以每年 50%的速度增 长 。 配 套 资源 供 应商 为 智能 风 控行 业 中游 提 供智 能 风控 系 统及 技 术资 源 ， 其 采 购成 本 占据 上 游整 体 采购 成 本的 10%-20%。 数据是智能风控行业的核心竞争资源 中 国 智 能风 控 行 业 上游 参 与 主 体包 括 三 类 ， 第 一 类 参 与主 体 是 为 产业 类 企 业 （ 传 统 征 信 公司 ， 如 前 海征 信 、 鹏 元征 信 ） 提 供数 据 的 国 家机 关 、 行 业协 会 ， 例 如公 安部 、 工商 局 、 航空公司 、 社保局及学信网等 。 国家 机 关可 为 产业 类 企业 提 供居 民 身份 证 信息 、 银行 卡 信息 、 航空 出 行信 息 、 企 业 工商 信 息 、 学 历信 息 等 。 第 二 类 参与 主 体 是 为 创 新 型 企 业 （ 同 盾 科 技 、 百 融 金 服等 企 业 ） 提供 数 据 的 金融 机 构 、 银行 ， 创 新 型企 业 通 过 采集 、 整 合 各类 基 础 数 据为 银 行 、 互联 网 金 融 机构 提供 模 型和 数据 ， 同时积累网贷数据 。 第 三 类 参与 主 体 为 互联 网 巨 头 ， 其 自 身 生 态链 积 累 较 多电 商 、 社 交 、 搜 索 数 据 ， 具 备 向 智能 风 控 业 务端 输 出 风 控产 品 和 数 据的 能 力 ， 通常 互 联 网 巨头 所 产 生 的数 据不 对 外开 放 ， 主要应用于企业内部的风控数 据 积累 。 智能风控数据类型及大数据征信优势 智能风控数据类型 大数据征信 基本信息 企业运营信息 社交数据 司法数据 社会行为 搜索数据 电商数据 线下消费行为 大数据征信助力智能风控提升数据 维 度多 元 化 数据维度日渐广泛 ， 助力金融机构 全 面评 估 信息 主 体信 用 风险 应用场景丰富 ， 信用评估时效性提 高 ， 减 少 信息 不 对称 中国智能风控行业市场综述 产业链中游分析 （ 1/3） 企业级智能风险管控产品 灵活部署 、 多数据融合多策略承载 ， 充分 满 足金 融 机构 多 场 500-5,000元 小额消费贷场景 、 5,000- 50,000元 大额消费贷场景 银行与新金融风控产品 产品覆盖未被中国人民银行征信报 告 覆盖 的 人群 标准与定制化产品 基于运营商强授权模型的明鉴分 、 人 工智 能 算法 智能风控产品供应商为下游应用场景提供智能风控产品 ， 部分智能风控产品供应商凭 借其自身优势布局智能风控各应用场景 ， 如信贷场景 、 保险场景等 智能风控产品供应商 智 能 风 控产 品供 应 商 为 下游 应 用 场 景提 供 智 能 风控 产 品 ， 代表 性 企 业 包括 上 海 冰 鉴科 技 、 上 海数 尊 信 息 科技 等 企 业 。 部 分 智 能 风控 产 品 供 应商 凭 借 其 自身 优 势 布局智 能 风控 各应用场景 ， 如信贷场景 、 保险场 景 等 ， 其 中信 贷 业务 场 景占 比 高达 80%。 智能风控 产 品供应商 数 据资源及 技 术实力强 劲 ， 但服务 领 域及对应 产 品较单一 ， 如上海数 尊 宝科技 ， 企 业发布 “ 实 时 个人风控 信 息查询产品 ” 整合众多 权 威机构数 据 源 ， 覆盖 个人用户逾 8亿 ， 助力金融机 构 提升 个 人信 贷 决策 效 率 。 智 能 风 控产 品提 供 商 可 基于 其 数 据 优势 ， 扩 展 其服 务 领 域 的多 场 景 业 务需 求 。 伴 随智 能 风 控 行业 的 规 范 发展 ， 单 一 孤立 的 风 控 产品 难 以 适 应行 业 发 展 现状 ， 产 品结合 解 决方 案的综合型运营方式将成为未来风 控 的发 展 方向 ， 部分 智 能风 控 产品 供 应商 通 过拓 展 业务 范 围向 智 能风 控 综合 型 服务 商 转型 。 智能风控产品供应商代表企业产品 及 应用 场 景概况 代表性企业 产品与服务 产品优势 产品应用场景 实时个人风控信息查询产品 整合 20+权威机构数据源 ， 覆盖 8亿 +个人 用 户 金融机构个人信贷业务 htt模p型s:与/IwT系 w统 w产 .l品 /户sh每 o月 w查 ?询id量 =超 5过ff32,07060万5d次 20410e8660954752 数尊科技 冰鉴科技 中国智能风控行业市场综述 产业链中游分析 （ 2/3） 钛镕科技 覆盖多场景风险资讯 、 数据管理 、 风 控决 策 全流 程 服务 全流程智能风控解 决方案 金融 、 保险 、 税务 、 社保 实现电商行业获客 、 营销 、 数据爬 取 等各 环 节的 精 准防御 电商行业解决方案 电商服务获客 、 营销 、 数据 爬 取等环节 智能风控解决方案供应商为下游各应用场景提供智能风控解决方案 ， 通过覆盖下游应 用场景智能风控各环节 ， 满足各场景应用需求 ， 例如决策引擎 、 数据分析等 智能风控解决方案提供商 智 能 风 控解 决方 案 提 供 商为 下 游 各 应用 场 景 提 供智 能 风 控 解决 方 案 ， 代表 企 业 包 括钛 镕 科 技 等企 业 。 智 能风 控 解 决 方案 提 供 商 通过 覆 盖 下 游应 用 场 景 智能 风 控 各环节 ， 满足 各场景应用需求 ， 例如数据管理 、 模 型建 立 、 决 策 引擎 、 数据 分 析等 。 智能 风 控解 决 方案 提 供商 所 提供 的 解决 方 案相 对 独立 ， 可适 应 下游 多 场景 覆 盖 。 例 如 钛 镕科 技的 智 能 风 险管 理 解 决 方案 ， 该 解 决方 案 提 供 欺诈 监 测 、 信用 评 分 、 身份 认 证 、 授信 额 度 、 资产 定 价 等 问题 的 模 型 构建 ， 适 用 于金 融 、 保 险 、 税 务 、 社保 以 及精 准营销等众多应用场景 。 智能风控 解 决方 案 服务 商 为扩 大 业务 辐 射范 围 有望 增 加业 务 类型 ， 部分 智 能风 控 解决 方 案提 供 商通 过 拓展 业 务范 围 向智 能 风控 综 合型 服 务商 转 型 。 智能风控综合型服务商 智 能 风 控综 合型 服 务 商 为下 游 各 应 用场 景 提 供 智能 风 控 产 品和 服 务 ， 代表 企 业 包 括同 盾 科 技 、 邦 盛 科 技 、 百 融 金 服 等企 业 。 智 能风 控 综 合 型服 务 商 自 主研 发 能 力较强 ， 技术 实力强劲 ， 部分企业通过研发差异 化 产品 或 核心 技 术构 建 技术 壁 垒 ， 保 持较 强 的竞 争 优势 。 智能风控解决方案服务商代表性企业 解决方案 解决方案应用场景 服务优势 银行业务支付 、 转账 、 信贷 、 营销等 环 节 解决银行行业支付 、 转账 、 信贷 、 营 销 、 等 各环 节 痛点 银行业务事中风控 解决方案 数美科技 中国智能风控行业市场综述 产业链中游分析 （ 3/3） 智能风控综合型服务商为下游各应用场景提供智能风控产品和服务 ， 其自主研发能力 较强 ， 技术实力强劲 智能风控综合型服务商案例分析 例如邦盛 科 技 ， 企业 自 主研发国 际 领先的 “ 流 立 方 ” 大数据 实 时分析处 理 平台 ， 流 式 大数据实 时 处理技术 ， 用于解决 数 据高并发 与 低延时的 处 理难题 ， 可 在毫秒间 做 出 复杂 计 算 、 并 行 计 算 、 关 联 分 析等 ， 打 破 实时 风 控 面 临的 大 数 据 处理 瓶 颈 。 目前 ， 智 能 风控 综 合 型 服务 商 通 过 加深 产 品 和 服务 在 各 场 景应 用 ， 包 括银 行 、 第 三方 支 付 、 证券 、 保 险 、 互联网金融等应用场景延伸 。 伴随 智 能风 控 综合 型 服务 商 技术 及 品牌 实 力的 增 强 ， 其 应用 场 景有 望 得以 持 续拓 宽 ， 产 品 及服 务 的渗 透 有望 持 续加 深 。 同盾科技核心产品与解决方案 计算机视觉 语音交互 机器学习 知识图谱 自然语言处理 核心产品 业务风控服务 风控数据产品 欺诈洞察 人机识别 反欺诈服务 贷前反欺诈 智能信审 贷前审核 智能催收 信贷风控 服务 贷后监控 信贷保镖 同盾知信分 同盾定制分 营销赋能服务 运营赋能服务 用户增长 服务 解决方案 银行风控解决方案 保险风控解决方案 基金理财风控解决 方案 汽车金融风控解决 方案 非银行信贷风控解 决方案 三方支付风控解决 方案 小微企业风控解决 方案 核心技术 智能风控综合型服务商代表企业产 品 及解 决 方案 代表性企业 产品与服务 解决方案 邦盛科技 实施交易反欺诈 银行业务事中风控解决方案 互联网风险数据 互联网支付事中反欺诈解决方案 机器防御 互联网信贷授信风控解决方案 反洗钱 证券行业解决方案 同盾科技 借贷风控服务 行业解决方案 反欺诈服务 行业解决方案 用户增长服务 业务解决方案 中国智能风控行业产业链下游分析 信贷领域应用场景分析 （ 1/4） 智能风控是智能化技术手段在金融领域的重要应用 ， 常见的应用场景包括信贷 、 保险 等领域 ； 智能风控的应用可覆盖贷前 、 贷中和贷后全流程信贷业务 在信贷领 域 ， 智能风 控 的应用可 覆 盖贷前 、 贷 中 和 贷后全流 程 信贷业务 。 在 贷前风 控 业务环节 ， 可分为获 客 、 身份验 证 、 授信管 理 等环节 ， 帮 助下游信 贷 场景对其 客 户进行 申请人风 险 评分和预 测 。 在 贷中 风 控 环节 ， 智 能 风 控服务商 可 助力下游 信 贷场景实 现 交易欺诈 识 别 ， 通过 接 入大数据 协 助贷方实 现 借款方的 动 态监控 、 异 常行为预 警 等风控 管理流程 ， 有效防范 与 控制欺诈 交 易等贷中 风 险 。 贷后风控 是 信贷管理 的 最终环节 ， 贷后风控 可 针对有逾 期 征兆或行 为 的信贷用 户 进行管理 、 识别和催 收 ， 贷后风 控 的精细 化程度将影响下游信贷场景的业务 管 理质 量 。 智能风控覆盖信贷业务全流程 业务申请 信用审核 额度测算 贷款审批 合同签订 贷款发放 贷后 监控 逾期 管理 资产 保全 业务受理及调查评价 贷款审批 、 合同签订 、 贷款发放 贷后监控 、 资产保全 业 务 流 程 贷 前 贷 后 贷 中 身份认证 授权管理 获客 反欺诈 风险定价 交易反欺诈 交易监控 审批 信用评分 催收 存量客户管理 贷后监控 智能 风控 技术 智能风控技术支撑信贷业务开展 设备指纹 设备采集标记 智能信审 算法优化题库 地址雷达 进行现场 图像识别 人脸识别 知识图谱 客户关系图谱 复杂网络 信用关联风险 失联修复 逾期客户失联 智能语音 智能语音交互 IP识别预警 评分关联额度 调查留档 活体识别 全面洞察客户 传导检测 联系信息补全 话术策略区分 中国智能风控行业产业链下游分析 信贷领域应用场景分析 （ 2/4） 在贷前风控业务环节 ， 可分为获客 、 身份验证 、 授信管理等环节 ， 帮助下游信贷场景 对其客户进行申请人风险评分和预测 在贷前风控业务环节 ， 可分为获客 、 身份 验 证 、 授 信管 理 等环 节 ， 帮 助 下游 信 贷场 景 对其 客 户进 行 申请 人 风险 评 分和 预 测 。 中小企业贷前信用评估场景 受理 中小企业贷前信用评估模块 验证 授信 反欺诈 征信评估 黑名单过滤 欺诈识别 贷前评估 额度授信 智能反欺诈平台流程 物理位置 网 络 位 置 社 交 关 系 申请设备 互联网 行为 算法支撑 基于监督式学习 被动防御 基于非监督式学 习主动防御 欺诈等级 输出 结果 命中规则明细 智能 反欺诈 用户画像比 对 欺诈规则判断 机构专属的 用户画像 实时自动迭代 用户画像 机构专属数据库 机构识别 欺诈客户 用户申请 数据库 机 构 传 入 引 擎 实时接口调用 疑似 欺 诈 反 馈 （ 可选 ） 数据传输 比对结果反馈 数据维度 在 高维 、 非结 构 化 、 高度分散 的 数据环境下 ， 智能风控企 业 利用 知 识图 谱 等技术 ， 加速 数 据筛选 ， 甚 至 完全全自动 化审核和评估 ， 有效减少风险 智 能风 控 企业 基 于生物特征识 别 ， 如人脸识 别 、 活体识别 等 技术 模 型的 应 用 ， 实现身份 自 动化识别 ， 并 作出精准拦 截 智 能风 控 企业 基 于高纬度变量 和 丰富应用场 景 构建反欺 诈 模型 ， 同时动态优化反欺诈 规 则 ， 提 高 欺诈 案 件识别 率 在 大数 据 征信 与 央行征信不断 融 合发展的背 景 下 ， 智能风 控 企业 的 数据 来 源日渐多元化 且 完整 ， 征信 报 告可靠度逐 步提升 智 能风 控 企业 结 合维度相对网 站 的征信数据 ， 授信流程实 现自动化 、 便捷化和差异化 贷前风控环节 注册审核 身份认证 反欺诈 征信 授信 中国智能风控行业产业链下游分析 信贷领域应用场景分析 （ 3/4） 在贷中风控环节 ， 智能风控服务商通过接入大数据协助贷方实现借款方的动态监控 、 异常行为预警等风控管理流程 ， 有效防范与控制欺诈交易等贷中风险 NEWS 基于半监督技术的可疑交易 识 别模型 体 系 图可视化 分析模块 客户级别资金 交易网络 客户级别属性 关系网络 基于风险种子的局 部社区挖掘算法 风险密集子图 高维交易知识 图谱特征 资金交易流水 客户 、 账户属性 基于图的半监督 预测模型 风险社区 重合社区 提取 合并 数据预处理 数据预处理 数据预处理 Node/Edge 导入图数据库 风险 种子 优势 ： 依赖少量标注黑样本 ， 挖掘 未 知风险 模 式和 风 险团伙 ， 将人效 比 提升 至 40倍 实现 分钟级 别完成亿级点边 网 络的大 规 模图 挖 掘算法 ， 在 分钟 级 别处 理 百亿级 别 交易 流 水 基 于信 用 评分 指 标示出个人偿 付 贷款能力和 意 愿的过程 ， 传统金融机构使用 FICO评分衡量用户信用风险 ， 伴随 大 数据对征信体系的补充 ， 信 用 评分模 型 实现 差 异化 通 过放 贷 成本 、 基准利差建立 风 险定价体系 。 传统风险定 价 主要 参 考征 信 、 流水等线下 数 据外 ， 智能 化 手段的应用 可实现线上线下相结合 ， 提 升 边际收益 依 据借 款 人信 息 、 放贷机构的 贷 前审查意见 和 信用报告等 资 料决 策 是否 放 款 ， 智能审批 可 综合多维数 据 、 差异化定 价模型实现自动化审批 ， 节 省 时间 ， 解 放人力 针 对贷 款 流程 中 潜在或者已经 发 生的风险进 行 监控 ， 预防 交 易欺 诈 ， 智 能 化交易监控可 以 实现实时监 控 反馈 ， 及时 调整风控策略 ， 优化模型 ， 防 控风险 针 对信 贷 业务 发 生时的第三方 欺 诈 ， 利用机 器 学习等技术 构 建反 欺 诈模 型 ， 降低欺诈损 失 针对信贷业 务 发生时的第 三方欺诈 贷中风控环节 在 贷 中 风控 环 节 ， 智能 风 控 服 务商 助 力 下 游信 贷 场 景 实现 交 易 欺 诈识 别 ， 通 过接 入大 数 据 协 助贷 方 实 现 借款 方 的 动 态监 控 、 异 常行为预警等风控管理流程 ， 有效 防 范与 控 制欺 诈 交易 等 贷中 风 险 。 信用评分 风险订价 审批 交易监控 交易反欺诈 中国智能风控行业产业链下游分析 信贷领域应用场景分析 （ 4/4） 在贷后风控环节 ， 智能风控服务商可针对有逾期征兆或行为的信贷用户进行管理 、 识 别和催收 ， 贷后风控的精细化程度将影响下游信贷场景的业务管理质量 智能催收系统 优势 ： 智 能风控企 业 利用人工 智 能技术 ， 优 化逾 期 早 期 的流 程 ， 采 用机 器 替 代 人工 ， 降 低 人工 成本 ， 回款率得到保障 ， 能够达到 人 工催 收 的 90%以上 决策引擎 客户信息 产品信息 借据信息 还款信息 外部数据 APP 智能客服 外呼 短信平台 支付平台 数据平台 外围系统 客户 入催 案件 分类 规则 派案 报表 分析 早期催收 中期催收 委外催收 客户 出催 入催 判定 风 险 评 价 功能特色 ： 实现案件的智能判定与派案 支持多种催收方式 整合优 化 生态圈资源 （ 包括 委外公 司 、 智能客服 外 呼 、 短信平 台 、 支付平台 、 外部 数据平台 ） 催收系统 贷后风控环节 贷 后 风 控是 信 贷 管 理的 最 终 环 节 ， 贷 后 风 控可 针 对 有 逾期 征 兆 或 行为 的 信 贷 用户 进行 管 理 、 识别 和 催 收 ， 贷 后 风 控 的精 细 化 程 度将影响下游信贷场景的业务管理 质 量 。 释 义 ： 从 贷款 发 放后到本息收 回 或信用结束 的 用户信贷 监 控行为 通 过扫 描 借款 人 新增风险 ， 帮 助 信贷机构动 态 监控借款人 信 息变 更 及时 发 现不利于贷款 按 时归还的问 题 ， 调整相应 催收策略 ， 解决坏账隐患 释 义 ： 存 量客 户 包括当前未结 清 的借款人 ， 也 包括已结清 贷款账户的历史客户 通过经营存款客户和贷款之 间 交叉营 销 ， 提 高 客户价值 释义 ： 针对部分逾期未还款 的 用户进 行 催促 还 款的行为 应 用 智能技术赋 能 催收产业 ， 旨 在实现贷后 催 收的智能 化 、 科技化 、 合规化 贷后监控 存量客户 管理 智能催收 中国智能风控行业产业链下游分析 保险领域应用场景分析 （ 1/2） 客户 A酒驾 非常用手 机号码 距离现场 位置 专家 观点 集成 学习 多维度 立体模型 精准的欺诈风险评分 专业化 团体化 从 “ 个案偶发类 ” 演变为 “ 团 伙蓄意类 ” ， 如北 京 市破获车 险诈 骗团队 ， 共 骗 保超 200 起 ， 涉 及 8家 保险公司 ， 诈骗金 额超 300万元 智能风控在保险领域应用可助力保险企业对经济环境 、 市场环境 、 投保人信用等因素 进行风险控制 ， 有效规避及减轻保险企业风险 保险企业 面 临的风险 覆 盖业务风 险 、 财务风 险 、 资金运 用 风险等诸 多 方面 ， 而 业 务风险中 的 承保和理 赔 风险较突 出 。 承保风 险 的产生源 于 保险企业 对 经济环境 、 市场 环境 、 投保人信用等风险的把控不足 ， 理 赔 风险 的 产生 主 要来 自 承包 人 、 从 业 人员 和 第三 方 服务 商 的欺 诈 与渗 漏 。 智能风控在保险领域的反欺诈应用 案 例及 优 势 案件数据 报案时间 出险地点 案发地点 其他 车辆数据 传感器数据 车辆参数 车身结构 其他 行为数据 通话记录 浏览记录 手机号使用 其他 车险反欺诈体系 客户 B 打电话 求救 B到现场 打电话报案 关键字段 主被叫关系 报案时间 手机号码 LBS定位 其他 延迟报案 风险因子 酒驾调包 欺诈 深度 学习 应有优势 ： 某 保 险 企业 赔 付 率 从 2017年 的 53.0% 下 降 到 2018 年 的 50.3% ， 损 失减少减 损 率 从 4.5%上升到 7.3% 零部 件 和 维 修人 工 成 本 分别 降低 12.3%和 13.8% 车险常见欺诈类型有摆放现场 、 二次碰撞 、 故意出险 、 虚假盗抢 、 酒驾 /毒驾掉包 、 重复 索赔等 30多种 多样化 从交警 、 医院寻找案源 ， 然后 专业造假 或买 断案件 ， 由专业的物损或者伤残评定机构出 具 “ 鉴定 ” ， 以 “ 合 法 ” 途径 获 取 非 法利益 欺诈频发 20%-30%的全球保险赔款涉嫌欺诈 全球保险欺诈损失金额达 800亿美元 中国车险欺诈占保险欺诈比例为 80% 中国车险欺诈金额约为 200亿元 /年 金融壹账通立体化车险反欺诈体系