壹诺科技：大数据风控的3个知识点，你知道几个?

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近大数据风控很火，大有代替人工审核的趋势，但是大数据风控真的可以代替人工审核么?今天壹诺科技就来跟大家谈谈大数据风控在实际应用中给信贷风控工作提供了哪些帮助。
1、产品和服务的主要类型
广泛意义上，生物特征识别、机器学习、深度学习、用户画像、自然语言处理、ID-Mapping技术、信用评分卡、知识图谱等，都是智能风控的主要技术手段。
壹诺科技认为，机器学习、深度学习、自然语言处理、知识图谱、非结构化数据特征提取、行为模式特征提取等核心AI技术，可有效帮助客户提升风控智能化水平，并由此产生一系列产品及解决方案：
数据服务产品：如壹诺科技的智犬风控云，包括了黑名单、信用风险评分、互联网行为风险评分等产品。
建模策略咨询：壹诺科技除了可以提供传统风控咨询外，近年也在风险咨询领域做出创新，如基于高维机器学习的申请反欺诈，基于知识图谱与图网络挖掘的反欺诈和资金交易安全。
2、智能风控的差异化需求
对于业务比较成熟的且有金融科技战略布局的大型金融机构、的消金和互金机构，他们的需求重点是引入创新AI技术方案实现技术升级。
中部银行等金融机构和消金互金公司，首先考虑的还是满足业务需求，提升风控决策质量和执行效率。
小型银行和消金互金公司，则对直接的数据服务，以及支撑业务运行的流程系统等需求更加迫切。
3、供给端的代表性公司
智能风控行业供给端主要分为四大类别，一是纯金融科技的技术输出公司;第二类是互联网巨头及金融科技子公司，如蚂蚁金服、度小满金融、京东数科、腾讯理财通等;第三类是银行系金融科技子公司，如建信金融科技、金融壹帐通、兴业数金等;第四类是征信和数据服务类机构，如百行征信、八家个人征信机构以及提供数据服务的金融科技公司等。
从产品服务形态看，又可分为数据类供给端和技术类供给端。对于智能风控的数据类供给端，信贷机构要求数据来源合规、稳定、可靠，可快速接入等;对于技术类供给端，提供软件平台系统产品、风控技术咨询服务、场景流量导流等输出，是他们服务B端客户的主要方式。
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