对比维度 |
传统风控 |
智能风控 |
风控模型 |
以人工审核为主,依靠专家经验 |
以模型、策略体系自动分析决策为主,人工审核为辅 |
风控模型 |
公司内部资料、央行征信资料、客户提交资料 |
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 |
数据维度 |
数据特征规模小,以基本信息为主的强变量为主 |
数据特征规模大于1000,以基本信息、行为特征信息为主的弱变量信息 |
数据关联性 |
数据关联度低 |
数据关联度高,可交叉验证 |
模型设定 |
以线性模型为主,因果关系强 |
以深度学习、集成学习模型为主,可应用相关关系 |
技术应用 |
IT系统相对简单 |
IT系统完善,AI技术充分应用 |
从行业发展现状来看,截至2019年初,我国智能风控企业总数为600多家,主要集中分布在北京、广东、上海、浙江四个地区,数量分别为183家、77家、131家、59家,总占比约为80%。
核心技术研发和创新是建立企业护城河的关键。因此近年来我国智能风控企业不断加大技术研发、升级维护投入,在一定程度上带动行业快速发展。
根据数据显示,35%的智能风控企业技术研发、升级维护投入占公司总成本的比重达50%以上,43%的智能风控企业技术研发、升级维护投入占公司总成本的比重达40%以上。
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。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。在此情况下,2016年以来智能风控新增企业数量开始回落。根据数据宣誓,2019年我国智能风控新增企业数量为32家,较2015年巅峰期减少128家。
《2021年中国智能风控市场分析报告-市场规模现状与发展趋势分析》
《2020年中国智能风控市场调研报告-产业现状与发展前景研究》
行业分析报告是决策者了解行业信息、掌握行业现状、判断行业趋势的重要参考依据。随着国内外经济形势调整,未来我国各行业的发展都将进入新阶段,决策和判断也需要更加谨慎。在信息时代中谁掌握更多的行业信息,谁将在未来竞争和发展中处于更有利的位置。
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