| 排名 | 公司全稱 | 簡(jiǎn)稱/品牌名稱 |
|---|---|---|
| 1 | 同盾科技有限公司 | 同盾科技 |
| 2 | 集奧聚合（北京）科技有限公司 | 集奧聚合 |
| 3 | 北京量科邦信息技術(shù)有限公司 | 量化派 |
| 4 | 第四范式（北京）技術(shù)有限公司 | 第四范式 |
| 5 | 北京頂象技術(shù)有限公司 | 頂象技術(shù) |
| 6 | 上海壹賬通金融科技有限公司 | 金融壹賬通 |
| 7 | 北京數(shù)美時(shí)代科技有限公司 | 數(shù)美科技 |
| 8 | 北京閃銀奇異科技有限公司 | 閃銀奇異 |
| 9 | 上海氪信信息技術(shù)有限公司 | 氪信科技 |
| 10 | 瀚思安信（北京）軟件技術(shù)有限公司 | 瀚思科技 |
| 11 | 華青融天（北京）技術(shù)股份有限公司 | 華青融天 |
| 12 | 浙江邦盛科技有限公司 | 邦盛科技 |
| 13 | 深圳白騎士大數(shù)據(jù)有限公司 | 白騎士 |
| 14 | 江蘇通付盾科技有限公司 | 通付盾 |
| 15 | 神策網(wǎng)絡(luò)科技（北京）有限公司 | 神策數(shù)據(jù) |
| 16 | 上海勃池信息技術(shù)有限公司 | 探知數(shù)據(jù) |
| 17 | 北京百分點(diǎn)信息科技有限公司 | 百分點(diǎn) |
| 18 | 北京中數(shù)智匯科技股份有限公司 | 中數(shù)智匯 |
| 19 | 星環(huán)信息科技（上海）有限公司 | 星環(huán)科技 |
| 20 | 深圳市和訊華谷信息技術(shù)有限公司 | 極光大數(shù)據(jù) |
| 21 | 金電聯(lián)行（北京）信息技術(shù)有限公司 | 金電聯(lián)行 |
| 22 | 杭州摩羯數(shù)據(jù)有限公司 | 魔蝎數(shù)據(jù) |
| 23 | 北京騰云天下科技有限公司 | TalkingData |
| 24 | 極融云（上海）企業(yè)發(fā)展有限公司 | 極融云 |
| 25 | 上海冰鑒信息科技有限公司 | 冰鑒科技 |
| 26 | 慧安金科(北京)科技有限公司 | 慧安金科 |
| 27 | 成都數(shù)聯(lián)銘品科技有限公司 | BBD數(shù)聯(lián)銘品 |
| 28 | 上海騰梭科技有限公司 | 騰梭科技 |
| 29 | 穎投信息科技（上海）有限公司 | 妙盈科技 |
| 30 | 深圳維恩貝特科技股份有限公司 | 維恩貝特 |
| 31 | 布比（北京）網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司 | 布比 |
| 32 | 深圳前海大數(shù)金融服務(wù)有限公司 | 前海大數(shù)金融 |
| 33 | 元素征信有限責(zé)任公司 | 元素征信 |
| 34 | 杭州有數(shù)金融信息服務(wù)有限公司 | 有數(shù)金服 |
| 35 | 浙江電融數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司 | 電融數(shù)科 |
| 36 | 上海暢圣計(jì)算機(jī)科技有限公司 | 暢圣大數(shù)據(jù) |
| 37 | 新顏科技(北京)有限公司 | 新顏科技 |
| 38 | 上海誠(chéng)數(shù)信息科技有限公司 | 聚信立 |
| 39 | 北京鼎泰智源科技有限公司 | 法海風(fēng)控 |
| 40 | 北京云圖征信有限公司 | 云圖征信 |
| 41 | 上海風(fēng)報(bào)企業(yè)征信服務(wù)有限公司 | 風(fēng)報(bào)企業(yè)征信 |
| 42 | 北京神州微融金融信息服務(wù)有限公司 | 神州微融 |
| 43 | 百融云創(chuàng)科技股份有限公司 | 百融云創(chuàng) |
| 44 | 天創(chuàng)信用服務(wù)有限公司 | 天創(chuàng)信用 |
| 45 | 重慶譽(yù)存大數(shù)據(jù)科技有限公司 | 譽(yù)存科技 |
| 46 | 天云融創(chuàng)數(shù)據(jù)科技（北京）有限公司 | 天云大數(shù)據(jù) |
| 47 | 鑫涌算力信息科技（上海）有限公司 | 信用算力 |
| 48 | 算話征信服務(wù)（上海）有限公司 | 算話征信 |
| 49 | 山西晟盾信息科技有限公司 | 山西晟盾 |
| 50 | 北京旨令科技有限公司 | 旨令金服 |
| 2019《互聯(lián)網(wǎng)周刊》&eNet研究院選擇排行 | ||
互聯(lián)網(wǎng)金融概念的出現(xiàn)源于新興技術(shù)的涌入，金融業(yè)務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)和通信技術(shù)的融合之下，互聯(lián)網(wǎng)金融出現(xiàn)。走過(guò)最初的萌芽和成長(zhǎng)階段，今天中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)正處于市場(chǎng)體量不斷膨脹的爆發(fā)期。但是，金融科技創(chuàng)新與銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型不會(huì)改變金融風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)質(zhì)，金融的核心是風(fēng)控，互聯(lián)網(wǎng)金融的核心是大數(shù)據(jù)、人工智能、云服務(wù)與物聯(lián)網(wǎng)等融合而成的智能風(fēng)控技術(shù)。
個(gè)人信貸單筆數(shù)額小、數(shù)量大，需要大量的人力和時(shí)間投入，工作效率提升和成本控制很難取得令人滿意的效果，而且用戶需求的個(gè)性化和差異化趨勢(shì)越來(lái)越明顯。因此，向金融科技公司購(gòu)買服務(wù)成了金融機(jī)構(gòu)布局互聯(lián)網(wǎng)金融的重要手段，大量金融科技公司、第三方風(fēng)控服務(wù)商在這一需求下誕生。
這是一個(gè)好的開頭
金融科技公司作為獨(dú)立的市場(chǎng)主體出現(xiàn)不過(guò)四五年的時(shí)間，2012年以后，金融科技公司數(shù)量陡增。時(shí)至今日，主營(yíng)業(yè)務(wù)涉及智能風(fēng)控技術(shù)的公司已經(jīng)達(dá)到數(shù)百家。在這幾年的迅速發(fā)展中，這些金融科技公司通過(guò)對(duì)金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)賦能體現(xiàn)了其獨(dú)特的市場(chǎng)價(jià)值。
數(shù)據(jù)是金融科技發(fā)展的基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)技術(shù)在風(fēng)控環(huán)節(jié)的應(yīng)用出現(xiàn)了取代傳統(tǒng)風(fēng)控方法的趨勢(shì)。傳統(tǒng)個(gè)人信貸的審批是通過(guò)客戶歷史信用信息和個(gè)人消費(fèi)情況，對(duì)申請(qǐng)人風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)分和預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)一般呈現(xiàn)分散化、碎片化的特點(diǎn)，真實(shí)、有效及完整的數(shù)據(jù)往往很難獲取，信息不對(duì)稱難以消除。
與傳統(tǒng)方法相比，智能風(fēng)控中的數(shù)據(jù)收集有精準(zhǔn)、豐富、實(shí)時(shí)的優(yōu)勢(shì)。大數(shù)據(jù)拓寬了風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別維度，傳統(tǒng)方法的參考項(xiàng)比較有限，一般只有身份信息、資產(chǎn)狀況、信用記錄等。而智能風(fēng)控收集大量的數(shù)據(jù)，甚至可以列舉幾百上千個(gè)參考項(xiàng)，用戶的社交信息、購(gòu)物喜好、支付信息、征信狀況等信息都是有價(jià)值的數(shù)據(jù)。
因而，大數(shù)據(jù)金融幫助平臺(tái)通過(guò)線上以更低的成本、更可控的風(fēng)險(xiǎn)獲客。傳統(tǒng)風(fēng)控過(guò)程需要大量的人力、物力支撐，同時(shí)服務(wù)的人群數(shù)量也十分有限。而在互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代，大數(shù)據(jù)、云技術(shù)等先進(jìn)科技會(huì)將問(wèn)題逐一解決。
技術(shù)融合是智能風(fēng)控的必經(jīng)之路
發(fā)展到今天，智能風(fēng)控環(huán)節(jié)可細(xì)化為四大基本流程，包括數(shù)據(jù)收集、行為建模、用戶畫像和風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)。流程的豐富需要技術(shù)的支撐，以大數(shù)據(jù)、AI技術(shù)、生物識(shí)別和區(qū)塊鏈技術(shù)為代表，未來(lái)越來(lái)越多先進(jìn)科技將會(huì)被用于金融領(lǐng)域。
大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)的融合可以最明顯地提升大數(shù)據(jù)風(fēng)控效果。比如，活體識(shí)別、OCR、聲紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等多種技術(shù)可以提供更加全面的身份識(shí)別，降低欺詐風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)算法調(diào)優(yōu)和計(jì)算能力提升，半監(jiān)督學(xué)習(xí)等新技術(shù)正在應(yīng)用到反欺詐等風(fēng)控場(chǎng)景，降低對(duì)專家經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)的依賴。
物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈技術(shù)解決數(shù)據(jù)問(wèn)題。物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)傳感器等設(shè)備采集線下數(shù)據(jù)，豐富數(shù)據(jù)維度。如車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，將豐富車險(xiǎn)駕駛行為數(shù)據(jù)維度，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)。區(qū)塊鏈規(guī)定數(shù)據(jù)使用的邊界，保證數(shù)據(jù)的一致性，解決了數(shù)據(jù)共享的信任問(wèn)題。通過(guò)區(qū)塊鏈建立多方數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，不同機(jī)構(gòu)不再是一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)孤島，大幅度降低了金融機(jī)構(gòu)獲取數(shù)據(jù)的門檻與成本。
云計(jì)算增強(qiáng)計(jì)算能力。通過(guò)金融云平臺(tái)，金融機(jī)構(gòu)可以同時(shí)應(yīng)對(duì)數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的流量，極大提高風(fēng)控系統(tǒng)的響應(yīng)速度。此外，生物特征識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和知識(shí)圖譜等更多技術(shù)正應(yīng)用在智能風(fēng)控環(huán)節(jié)。在技術(shù)的延伸過(guò)程中，智能風(fēng)控的應(yīng)用將趨于成熟，也只有多項(xiàng)技術(shù)融合才能使智能風(fēng)控更完善。
中間層用戶帶動(dòng)金融科技發(fā)展
現(xiàn)階段，不管是各類銀行、消費(fèi)金融公司還是互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)，對(duì)于智能風(fēng)控還都處于嘗試階段。這與智能風(fēng)控現(xiàn)在所處的發(fā)展階段有關(guān)，也與各家企業(yè)性質(zhì)有關(guān)。同盾科技聯(lián)合創(chuàng)始人馬駿驅(qū)曾表示：“以傳統(tǒng)的銀行業(yè)為例，大銀行和中小城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行在布局金融科技方面會(huì)表現(xiàn)出非常大的區(qū)別?！?/p>
其中，銀行一類的傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)對(duì)創(chuàng)新技術(shù)手段很謹(jǐn)慎，需要長(zhǎng)時(shí)間驗(yàn)證。尤其是大型商業(yè)銀行與領(lǐng)先的股份制商業(yè)銀行，其自身?yè)碛谐墒斓娘L(fēng)控體系和技術(shù)布局，金融科技公司扮演的主要是協(xié)同的角色，如提供數(shù)據(jù)源、聯(lián)合建模等。
而在與中小型銀行的合作中，金融科技公司可以發(fā)揮的余地更多，比如為銀行提供從數(shù)據(jù)治理、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、風(fēng)控系統(tǒng)流程構(gòu)建、人才培養(yǎng)等一條龍服務(wù)。因此，在金融科技公司服務(wù)的各種客戶類別中，城市商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、消費(fèi)金融公司和互聯(lián)網(wǎng)借貸公司客戶數(shù)量占比最多。
對(duì)于創(chuàng)新技術(shù)，股份制銀行與城市商業(yè)銀行這兩個(gè)群體在業(yè)務(wù)創(chuàng)新方面更為活躍。“目前而言，我們見(jiàn)到創(chuàng)新活力最多是來(lái)自中層用戶。比如北京銀行、江蘇銀行等，還有一些‘小而美’的銀行，比如泰隆銀行、臺(tái)州銀行、江南農(nóng)商行等。”對(duì)于背后原因，馬駿驅(qū)介紹道：“每一家銀行都希望用一些創(chuàng)新的方法，去開拓傳統(tǒng)銀行還沒(méi)有覆蓋到的地方。所以，從總體活力來(lái)看，其實(shí)是中間層在帶動(dòng)整體發(fā)展?！?/p>
結(jié)語(yǔ)
金融是國(guó)家經(jīng)濟(jì)的血脈，長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，互聯(lián)網(wǎng)金融會(huì)在未來(lái)的金融產(chǎn)業(yè)版圖中占據(jù)重要地位，智能風(fēng)控技術(shù)也必然成為未來(lái)幾年的熱點(diǎn)市場(chǎng)。目前的智能化技術(shù)仍然需要與傳統(tǒng)風(fēng)控模型互補(bǔ)，才能對(duì)客戶風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行更及時(shí)有效的識(shí)別、預(yù)警。百融云創(chuàng)行業(yè)研究中心主任薛婧表示：“金融科技公司不能完全利用這些技術(shù)來(lái)進(jìn)行風(fēng)控管理，我們要把它當(dāng)做提升整體效率的工具?！?/p>
不論什么時(shí)候，技術(shù)與人的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合才能更好地發(fā)揮工具的作用，達(dá)到最佳的使用效果，從而為企業(yè)發(fā)展帶來(lái)價(jià)值。
