2018中國(guó)智能風(fēng)控研究報(bào)告

1、,前言,,風(fēng)控管理是金融活動(dòng)的核心。我國(guó)金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展表現(xiàn)出很強(qiáng)的信貸驅(qū)動(dòng)屬性，各類以新技術(shù)支撐的智能風(fēng)控產(chǎn)品服務(wù)，已成為不管是 傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)，還是互聯(lián)網(wǎng)信貸業(yè)務(wù)的重要支撐工具。億歐智庫(kù)在《金融科技公司服務(wù)銀行業(yè)報(bào)告》中預(yù)測(cè)2020年金融科技市場(chǎng)規(guī)模 將達(dá)到245億元，其中智能風(fēng)控75.9億元，占比31%，智能風(fēng)控市場(chǎng)規(guī)模巨大，是未來(lái)金融科技公司集中發(fā)力的市場(chǎng)。目前市場(chǎng)上已有一些風(fēng)控相關(guān)的研究報(bào)告，總結(jié)下來(lái)可以分為兩類：一類是以大數(shù)

2、據(jù)為主要研究對(duì)象的大數(shù)據(jù)風(fēng)控，一類是針對(duì)個(gè)人信 貸業(yè)務(wù)風(fēng)控開(kāi)展研究。第一類報(bào)告中討論的大數(shù)據(jù)只是智能化技術(shù)的一種，并不完全等同；第二類報(bào)告研究范圍局限于個(gè)人信貸業(yè)務(wù)， 而在信貸業(yè)務(wù)中，個(gè)人信貸和企業(yè)信貸的市場(chǎng)需求和風(fēng)控邏輯完全不同，企業(yè)信貸風(fēng)控的領(lǐng)域被過(guò)分忽視。億歐智庫(kù)認(rèn)為業(yè)內(nèi)需要一份 定義明確、研究范圍清晰全面、有翔實(shí)落地案例作為行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀佐證的研究報(bào)告，因此，推出了《2018中國(guó)智能風(fēng)控研究報(bào)告》?！?018中國(guó)智能風(fēng)控研究

3、報(bào)告》專注于信貸業(yè)務(wù)的智能風(fēng)控研究，基于大量桌面研究、企業(yè)拜訪和專家調(diào)研，明確智能風(fēng)控定義，分 析宏觀背景如何推動(dòng)智能風(fēng)控產(chǎn)業(yè)發(fā)展，了解智能風(fēng)控核心技術(shù)、產(chǎn)品與服務(wù)流程和應(yīng)用價(jià)值，根據(jù)實(shí)際發(fā)展存在的問(wèn)題，預(yù)測(cè)智能風(fēng) 控發(fā)展趨勢(shì)。,與市場(chǎng)上已有的大數(shù)據(jù)風(fēng)控報(bào)告相比，報(bào)告明確智能風(fēng)控定義，研究范圍清晰；從個(gè)人信貸和企業(yè)信貸兩個(gè)模塊分別分析智能風(fēng)控的技 術(shù)實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用落地；通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的形式，揭示智能風(fēng)控企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀。由于專業(yè)領(lǐng)域和視野有限，本

4、報(bào)告難免有錯(cuò)漏或不當(dāng)之處，敬 請(qǐng)讀者批評(píng)指正。EO Intelligence,2,,,,目錄CONTENTS,,Part1.智能風(fēng)控發(fā)展現(xiàn)狀及背景風(fēng)控發(fā)展歷程及現(xiàn)狀智能風(fēng)控定義解讀及發(fā)展背景Part2.智能風(fēng)控企業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查研究智能風(fēng)控產(chǎn)業(yè)生態(tài)分布智能風(fēng)控企業(yè)圖景智能風(fēng)控企業(yè)調(diào)查解讀Part3.智能風(fēng)控產(chǎn)品及服務(wù)應(yīng)用——個(gè)人篇貸前：數(shù)據(jù)整合快速規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)貸中：精細(xì)化管理有效攔截風(fēng)險(xiǎn)貸后：智能優(yōu)化貸前、貸中策略需求端

5、應(yīng)用：數(shù)據(jù)和技術(shù)互補(bǔ)推動(dòng)需求端智能化布局Part4.智能風(fēng)控產(chǎn)品及服務(wù)應(yīng)用——企業(yè)篇Part5.智能風(fēng)控發(fā)展挑戰(zhàn)與趨勢(shì)智能風(fēng)控發(fā)展挑戰(zhàn)智能風(fēng)控發(fā)展趨勢(shì),智能風(fēng)控發(fā)展現(xiàn)狀及背景,4,EO Intelligence,,,,1.1 風(fēng)控發(fā)展歷程及現(xiàn)狀,Part 1 智能風(fēng)控發(fā)展現(xiàn)狀及背景,5,EO Intelligence,,Part 1 智能風(fēng)控發(fā)展現(xiàn)狀及背景風(fēng)控發(fā)展歷程及現(xiàn)狀,金融科技進(jìn)入智能階段，智能風(fēng)控是未來(lái)三年金融科技公司

6、集 中發(fā)力的市場(chǎng),,回顧金融科技產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了電子化、信息化、網(wǎng)絡(luò)化、移動(dòng)化時(shí)代，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜等技術(shù)的發(fā)展，算法、 數(shù)據(jù)、硬件處理能力不斷提升，各類智能金融應(yīng)用出現(xiàn)，金融科技已逐步進(jìn)入智能階段。億歐智庫(kù)認(rèn)為電子化和信息化只是作為一種工具，為金融產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)提供了條件，而網(wǎng)絡(luò)化、移動(dòng)化為金融業(yè)務(wù)的渠道和實(shí)現(xiàn)方式帶來(lái)了革新。央行2011年頒發(fā)第三方支付牌照是金融網(wǎng)絡(luò)化的標(biāo)志性事件，這一年成為金融與科技深度融合的

7、開(kāi)始。億歐智庫(kù)發(fā)布的《金融科技公司服務(wù)銀行業(yè)研究報(bào)告》中，已經(jīng)對(duì)金融科技公司服務(wù)銀行的八大場(chǎng)景（金融云、智能營(yíng)銷、智能風(fēng) 控、智能審計(jì)、智能投顧、智能投研、智能客服、生物認(rèn)證）進(jìn)行分析，認(rèn)為智能風(fēng)控是未來(lái)三年金融科技公司集中發(fā)力的市場(chǎng)。,6,,現(xiàn)金貸平臺(tái) 開(kāi)始大規(guī)模 轉(zhuǎn)型金融科 技公司，嚴(yán) 監(jiān)管持續(xù),,,2011,,2012,,2013,,2014,,2015,,2016,,2017,,2018,,央行聯(lián)合十部委正式發(fā)布 了《關(guān)于促進(jìn)

8、互聯(lián)網(wǎng)金融 健康發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》， 網(wǎng)貸監(jiān)管開(kāi)始落地,,,小微金服（現(xiàn)螞 蟻金服）推出余 額寶，成為普惠 金融最典型代表,,,網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)快 速發(fā)展，平安陸 金所推出網(wǎng)貸業(yè) 務(wù)，傳統(tǒng)銀行開(kāi) 始搭建一站式金 融服務(wù)平臺(tái),,,中國(guó)人民銀行成立金融 科技委員會(huì)，現(xiàn)金貸迎 來(lái)正式監(jiān)管文件，五大 行開(kāi)始陸續(xù)和BATJ合作,,,第三方支付牌照正式發(fā)布，央行首批27家支付企業(yè)支付 業(yè)務(wù)許可證,,,,,金融科技元年，F(xiàn)intech首次被列入十三

9、五規(guī)劃， 中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融 協(xié)會(huì)成立,,億歐智庫(kù)：2011-2018金融科技大事件及百度搜索指數(shù)國(guó)內(nèi)首家民營(yíng)銀 行——微眾銀行 成立，各大銀行 開(kāi)始成立互聯(lián)網(wǎng) 金融部門,EO Intelligence,,Part 1 智能風(fēng)控發(fā)展現(xiàn)狀及背景風(fēng)控發(fā)展歷程及現(xiàn)狀,貸前審核、貸中監(jiān)控和貸后管理等環(huán)節(jié)都存在不同程度的痛點(diǎn)， 需要金融科技盡快落實(shí)在風(fēng)控環(huán)節(jié)中以實(shí)現(xiàn)智能化,7,,,,從人工審核和專家經(jīng)驗(yàn)到機(jī)器 自動(dòng)化審核的轉(zhuǎn)變,授信依據(jù)從央行征信

10、等結(jié)構(gòu)化數(shù) 據(jù)擴(kuò)展為維度豐富、多樣化的非 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、 便捷化和差異化,智能審批可以綜合前面流程中多 維數(shù)據(jù)、差異化定價(jià)模型實(shí)現(xiàn)自 動(dòng)化審批，節(jié)省時(shí)間，解放人力,,,身份驗(yàn)證,,,授信,,,審批,從因技術(shù)限制只能實(shí)現(xiàn)事后風(fēng)險(xiǎn) 識(shí)別和管控，時(shí)效性差，到利用 機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)構(gòu)建多樣反欺詐 模型，可以識(shí)別可疑交易、降低 欺詐損失，滿足互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā) 展需求,,,反欺詐,,存量客 戶管理,,催收,,,智能技術(shù)有望賦能催收產(chǎn)業(yè)實(shí)

11、現(xiàn)智能化、科技化、合規(guī)化， 比如風(fēng)險(xiǎn)程度預(yù)測(cè)，定制催收 策略等,傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融公司的風(fēng)控環(huán)節(jié)中，普遍存在信息不對(duì)稱、成本高、時(shí)效性差、效率低等問(wèn)題，傳統(tǒng)的風(fēng)控手段已 經(jīng)難以滿足個(gè)人消費(fèi)旺盛引發(fā)的信貸增長(zhǎng)，和長(zhǎng)久以來(lái)被傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)忽視的長(zhǎng)尾用戶的貸款需求。金融科技極大促進(jìn)了信貸智能 風(fēng)控的發(fā)展，目前貸前審核、貸中監(jiān)控和貸后管理等環(huán)節(jié)都存在不同程度的痛點(diǎn)，需要金融科技落地風(fēng)控環(huán)節(jié)中以實(shí)現(xiàn)智能化，進(jìn) 而更好的優(yōu)化資源配置。通過(guò)

12、智能化管理措施，主動(dòng)對(duì)存 量客戶進(jìn)行存管，增強(qiáng)客戶價(jià)值， 增大覆蓋面，提升運(yùn)營(yíng)效率,風(fēng)險(xiǎn)控制流程,EO Intelligence,,,,1.2 智能風(fēng)控定義解讀及發(fā)展背景,Part 1 智能風(fēng)控發(fā)展現(xiàn)狀及背景,8,,Part 1 智能風(fēng)控發(fā)展現(xiàn)狀及背景 智能風(fēng)控定義解讀及發(fā)展背景,業(yè)內(nèi)企業(yè)對(duì)智能風(fēng)控的不同觀點(diǎn),市場(chǎng)上對(duì)于智能風(fēng)控的定義還受限于大數(shù)據(jù)風(fēng)控，定義片面甚至混亂。隨著人工智能發(fā)展進(jìn)入落地階段，對(duì)于“智能”的定義已不局 限于大數(shù)據(jù)

13、或者人工智能等技術(shù)的應(yīng)用。億歐智庫(kù)拜訪了大量智能風(fēng)控產(chǎn)業(yè)企業(yè)高管，以下是他們對(duì)智能風(fēng)控的觀點(diǎn)。,9,,05真融寶“智”體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué) 習(xí)和個(gè)性化風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)，可以覆蓋長(zhǎng)尾 人群，同時(shí)降低人工成本，從粗放式 到精細(xì)化風(fēng)控的轉(zhuǎn)變；“能”體現(xiàn)在 把“智”的能力用科技方式去應(yīng)用，EO Inte提ll升ig運(yùn)en營(yíng)c效e率，實(shí)現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用,,ZRobot01在數(shù)字金融時(shí)代，智能風(fēng)控是以數(shù)據(jù) 為橋梁，智能手段為連接器，達(dá)到節(jié) 省成

14、本、提高運(yùn)營(yíng)效率和精準(zhǔn)度的效 果；同時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù)將場(chǎng)景端與資金端 串聯(lián)，將數(shù)據(jù)產(chǎn)生方和技術(shù)連接，提 升智能化程度,,06量化派首先是機(jī)器智能化，體現(xiàn)在機(jī)器可以 做到更接近人的判斷，例如身份核實(shí)、 交叉驗(yàn)證；另一方面是智能化可以做 到人工以前做不到的事情，在機(jī)器規(guī)則和精細(xì)化算法下，達(dá)到降本增效,,第四范式02智能的定義除了讓機(jī)器代替人，實(shí)現(xiàn) 效率的提高，還需要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化判斷 風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)，其預(yù)測(cè)的意義遠(yuǎn)大于識(shí)別。 智能風(fēng)控相對(duì)于傳統(tǒng)風(fēng)

15、控來(lái)說(shuō)，除了 互補(bǔ)外，應(yīng)用更體現(xiàn)在高效的精準(zhǔn)、海量的個(gè)性化和快速的識(shí)別,,07同盾科技一方面是技術(shù)手段，通過(guò)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn) 智能化風(fēng)控，第二是云計(jì)算、人工智 能手段構(gòu)造的整體智能風(fēng)控體系。和 過(guò)去對(duì)比，智能化手段可以起到輔助 的作用，到應(yīng)用層面，真正的智能風(fēng) 控是無(wú)感風(fēng)控，簡(jiǎn)化金融流程，提升 用戶體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)交互人情化,,集奧聚合03從狹義的角度定義信貸風(fēng)控的兩個(gè)方 面：其一是增能提效，更多的表現(xiàn)在 機(jī)器替換人工，或機(jī)器承擔(dān)更大比例

16、 的工作；其二是提高精準(zhǔn)度，有效降 低逾期率的同時(shí)，優(yōu)化信審流程，提 升用戶體驗(yàn),,08智融集團(tuán)區(qū)別于傳統(tǒng)風(fēng)控，差異體現(xiàn)在處理數(shù) 據(jù)的方式：以前是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理， 現(xiàn)在通過(guò)接入大數(shù)據(jù)包含的非結(jié)構(gòu)化 數(shù)據(jù)，利用智能工具進(jìn)行處理，替代人的學(xué)習(xí)，從而得到收益的提升,,百融金服04智能風(fēng)控分為兩個(gè)階段：目前是在向 自動(dòng)化發(fā)展，在信貸流程審批中，用 大數(shù)據(jù)、人工智能算法替代人工審核， 實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)化和自動(dòng)化；在未來(lái)為了提 升客戶體驗(yàn)和業(yè)務(wù)

17、效率，會(huì)向人性化、智能化和定制化的方向發(fā)展,EO Intelligence,,Part 1 智能風(fēng)控發(fā)展現(xiàn)狀及背景 智能風(fēng)控定義解讀及發(fā)展背景,智能風(fēng)控與傳統(tǒng)風(fēng)控的互補(bǔ)和革新主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面——技 術(shù)和應(yīng)用,智能風(fēng)控是智能化技術(shù)手段在金融領(lǐng)域的重要應(yīng)用，通過(guò)構(gòu)建智能風(fēng)險(xiǎn)管理體系，突破以人工方式進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)控制的傳統(tǒng)風(fēng)控的局限 性和空間性，因此億歐智庫(kù)認(rèn)為智能風(fēng)控與傳統(tǒng)風(fēng)控的互補(bǔ)和革新主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面——技術(shù)和應(yīng)用；技術(shù)：智能化技術(shù)綜

18、合運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等先進(jìn)技術(shù)手段、措施和方法，達(dá)到機(jī)器和業(yè)務(wù)流程的智能化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)；應(yīng)用：通過(guò)構(gòu)建智能風(fēng)控體系, 提高金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)效率和安全性，在有效降低風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生概率和損失的前提下，擴(kuò)展業(yè)務(wù)覆蓋人 群，完善業(yè)務(wù)流程，降低風(fēng)控成本，實(shí)現(xiàn)貸前、 貸中、 貸后全鏈條自動(dòng)化的同時(shí)，還可以促進(jìn)風(fēng)控管理差異化和信貸業(yè)務(wù)人情化。,10,,,達(dá)到機(jī)器和業(yè)務(wù)流程的智能化轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)數(shù) 據(jù)驅(qū)動(dòng),技術(shù)綜合運(yùn)用互聯(lián)

19、網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì) 算、區(qū)塊鏈等先進(jìn)技術(shù)手段、措施和方法,,提高業(yè)務(wù)效率和安全性，在有效降低風(fēng)險(xiǎn)事件 發(fā)生概率和損失的前提下，擴(kuò)展業(yè)務(wù)覆蓋人群， 完善業(yè)務(wù)流程，降低風(fēng)控成本,應(yīng)用實(shí)現(xiàn)貸前、 貸中、 貸后全鏈條自動(dòng)化的同時(shí)， 促進(jìn)風(fēng)控管理差異化和信貸業(yè)務(wù)人情化,,,,EO Intelligence,,Part 1 智能風(fēng)控發(fā)展現(xiàn)狀及背景 智能風(fēng)控定義解讀及發(fā)展背景,政策、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、技術(shù)多項(xiàng)利好因素推動(dòng)智能風(fēng)控產(chǎn)業(yè)發(fā)展,11

20、,,智能風(fēng)控發(fā)展背景,,,完善科技與金融結(jié)合機(jī) 制，加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)內(nèi)控， 提高信貸支持創(chuàng)新的靈活性和便利性,政策,,,大數(shù)據(jù)、人工智能、云 計(jì)算、區(qū)塊鏈等金融科 技代表技術(shù)，為智能風(fēng) 控的應(yīng)用落地提供技術(shù) 支持,技術(shù),,,我國(guó)人均可支配收入快 速增長(zhǎng)，消費(fèi)結(jié)構(gòu)從生 存型向發(fā)展型升級(jí)轉(zhuǎn)變， 形成對(duì)消費(fèi)金融的強(qiáng)需求,社會(huì),金融機(jī)構(gòu)住戶消費(fèi)貸款 和互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融放貸 規(guī)模快速增長(zhǎng)，個(gè)人消 費(fèi)貸款額持續(xù)高速上漲； 銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)用于小 微企業(yè)

21、貸款增長(zhǎng)率保持10以上%，商業(yè)銀行不 良貸款率上漲，急需智 能化風(fēng)控落地,經(jīng)濟(jì),,,,,,,,,,,Part 1 智能風(fēng)控發(fā)展現(xiàn)狀及背景 智能風(fēng)控定義解讀及發(fā)展背景,12,技創(chuàng)新規(guī)劃的通知EO Intelligence,政策：完善科技與金融結(jié)合機(jī)制，加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)內(nèi)控，提高信 貸支持創(chuàng)新的靈活性和便利性億歐智庫(kù)：智能風(fēng)控領(lǐng)域主要政策文件及官方報(bào)告,來(lái)源：根據(jù)公開(kāi)資料查詢，億歐智庫(kù)整理,,Part 1 智能風(fēng)控發(fā)展現(xiàn)狀及背景 智能風(fēng)控

22、定義解讀及發(fā)展背景,經(jīng)濟(jì)：金融機(jī)構(gòu)住戶消費(fèi)貸款和互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融放貸規(guī)模快速 增長(zhǎng)，個(gè)人消費(fèi)貸款額持續(xù)高速上漲,13,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,60,183,1,184,4,367,43,847,97,737,205.3%,546.0%,269.0%,904.0%,0,20,000,40,000,60,000,80,000,100,000,120,000,2013,2017,2018E,,201420152016互聯(lián)網(wǎng)

23、消費(fèi)金融放貸規(guī)模（億元）,,,,放貸規(guī)模增速,來(lái)源：艾瑞咨詢,億歐（www.iyiou.com）,,,,,,,,26,558,32,491,41,008,49,313,68,041,77,882,103,16,3,121,16,9,148,512,201,159,247,154,272,522122.9%,0,50,000,100,000,150,000,200,000,250,000,300,000,350,000,2013,201

24、8Q2,金融機(jī)構(gòu)住戶消費(fèi)貸款和互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融放貸規(guī)模快速增長(zhǎng)，個(gè)人消費(fèi)貸款額持續(xù)高速上漲。據(jù)中國(guó)人民銀行統(tǒng)計(jì)，金融機(jī)構(gòu)住戶消費(fèi)貸款增長(zhǎng)強(qiáng)勁，消費(fèi)貸款總額2013年至2017年四年間復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)24.9%，其中中長(zhǎng)期 消費(fèi)貸款額占近八成。隨著互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展進(jìn)入第三階段——實(shí)質(zhì)性金融業(yè)務(wù)發(fā)展階段，更多的金融行為將通過(guò)網(wǎng)絡(luò)完成。據(jù)艾瑞 咨詢估算，2018年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融放貸將達(dá)到近10萬(wàn)億元規(guī)模。億歐智庫(kù)：2013-2018H1金融

25、機(jī)構(gòu)住戶消費(fèi)貸款情況億歐智庫(kù)：2013-2018E互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融放貸規(guī)模及增速,,20142015中長(zhǎng)期消費(fèi)貸款（億元）,,來(lái)源：中國(guó)人民銀行EO Intelligence,短期消費(fèi)貸款（億元）億歐（www.iyiou.com）,201620172018H1,,Part 1 智能風(fēng)控發(fā)展現(xiàn)狀及背景 智能風(fēng)控定義解讀及發(fā)展背景,經(jīng)濟(jì)：銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)用于小微企業(yè)貸款增長(zhǎng)率保持10%以上， 商業(yè)銀行不良貸款率上漲，急需智能化風(fēng)

26、控落地,小微企業(yè)信貸需求持續(xù)增長(zhǎng)，急需規(guī)?；娘L(fēng)控手段落實(shí)。2015年至2017年銀行金融機(jī)構(gòu)用于小微企業(yè)的貸款從234,598億元增長(zhǎng)至307,437億元，增長(zhǎng)率保持10%以上，其中商業(yè)銀行占據(jù)主導(dǎo)地位，占比75%以上。,14,2013年至2018年H1，近五年間商業(yè)銀行不良貸款余額漲幅超200%，不良貸款率從1%上漲到1.86%。銀保監(jiān)會(huì)2018年3月發(fā)布的《關(guān)于調(diào)整商業(yè)銀行貸款損失準(zhǔn)備》，強(qiáng)調(diào)了對(duì)銀行貸款風(fēng)險(xiǎn)分類等方面

27、的考核，急需智能化風(fēng)控措施落地。,來(lái)源：銀保監(jiān)會(huì)EO Intelligence*小微企業(yè)貸款=小微企業(yè)貸款余額+個(gè)體工商戶貸款余額+小微企業(yè)主貸款余額,億歐（www.iyiou.com）,,,176,720,202,766,233,427,242,873,57,878,64,243,74,010,80,649,0,50,000,100,000,150,000,200,000,250,000,300,000,2015,2016,201

28、7,2018Q2,億歐智庫(kù)：2015-2018H1銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)用于小微企業(yè)貸款情況,,非商業(yè)銀行（億元）,,商業(yè)銀行（億元）,2018H1,,,,,,,,,,,,,,,,5,921,8,426,12,744,15,122,17,057,19,571,1.00%,1.25%,1.67%,1.74%,1.74%,1.86%,0,5,000,10,000,15,000,20,000,25,000,2013,2016,2017,2018Q2,

29、億歐智庫(kù)：2013-2018H1不良貸款余額及不良貸款率,,20142015不良貸款余額（億元）,,,,不良貸款率,2018H1,,Part 1 智能風(fēng)控發(fā)展現(xiàn)狀及背景 智能風(fēng)控定義解讀及發(fā)展背景,社會(huì)：我國(guó)人均可支配收入快速增長(zhǎng)，從生存資料消費(fèi)為主向 發(fā)展資料消費(fèi)為主升級(jí)轉(zhuǎn)變，形成對(duì)消費(fèi)金融的強(qiáng)需求,15,2017年全國(guó)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入36,396元，同比增長(zhǎng)8.3%，扣除價(jià)格因素實(shí)際增長(zhǎng)6.5%，為消費(fèi)升級(jí)奠定基礎(chǔ)。對(duì)

30、比2008—2017十年間城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)恩格爾系數(shù)（食品支出總額占個(gè)人消費(fèi)支出總額的比重）下降，從生存資料消費(fèi)為主向發(fā)展資料消費(fèi)為主升級(jí)轉(zhuǎn)變，形成對(duì)消費(fèi)金融的強(qiáng)需求。,,,,,,,,,食品37.9%,衣著10.4%,居住10.2%,生活用品及服務(wù),6.2%,交通通信12.6%,醫(yī)療保健7.0%教育文化娛樂(lè)12.1%,其他用品及服 務(wù)3.7%,,,,,,,,,食品28.6%,衣著7.2%,居住22.

31、8%,生活用品及服務(wù)6.2%,交通通信13.6%,醫(yī)療保健7.3%教育文化娛樂(lè)11.6%,其他用品及服 務(wù)2.7%,億歐智庫(kù)：2008年和2017年城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出對(duì)比,,2008年城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出構(gòu)成,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,15,781,17,175,19,109,21,810,24,565,26,955,28,844,31,195,33,616,36,396,8.8%,7

32、.0%,8.2%,7.8%,8.3%,12,000,17,000,22,000,27,000,32,000,37,000,42,000,47,000,億歐智庫(kù)：2008-2017中國(guó)城鎮(zhèn)居民可支配收入及增長(zhǎng)率14.1%12.6%11.3%9.7%,,,,,,2008200920102011201220132014201520162017城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（元）城鎮(zhèn)居民人均可支配收入增長(zhǎng)率（名義增長(zhǎng)）,

33、來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局EO Intelligence,2017年城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出構(gòu)成億歐（www.iyiou.com）,,Part 1 智能風(fēng)控發(fā)展現(xiàn)狀及背景 智能風(fēng)控定義解讀及發(fā)展背景,技術(shù)：大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等金融科技代表技 術(shù)，為智能風(fēng)控的應(yīng)用落地提供技術(shù)支持,大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等金融科技代表技術(shù)，在風(fēng)控場(chǎng)景下的應(yīng)用也各有不同和側(cè)重。通過(guò)技術(shù)優(yōu)化甚至顛覆傳統(tǒng)風(fēng) 控的技術(shù)基礎(chǔ)和信貸流程，為智能風(fēng)控的應(yīng)用

34、落地提供技術(shù)支持。,16,,,,,,02,,04,,01,,03,云計(jì)算為海量數(shù)據(jù)的運(yùn)算能力和速度提升 帶來(lái)突破，并實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用場(chǎng)景的快 速可復(fù)制化和服務(wù)門檻的降低，支 持風(fēng)險(xiǎn)管理措施迭代升級(jí)EO Intelligence,人工智能在大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)上，完善風(fēng)控 模型優(yōu)化的問(wèn)題，算力提升和算法 突破解決了部分人力不能解決的問(wèn) 題，可以深入刻畫用戶畫像、洞察 用戶需求和識(shí)別用戶風(fēng)險(xiǎn),大數(shù)據(jù)主要用于互聯(lián)網(wǎng)金融的信用風(fēng)險(xiǎn)管 理，通過(guò)模型

35、自動(dòng)分析、實(shí)時(shí)計(jì)算 結(jié)果，解決信息不對(duì)稱問(wèn)題，提供 更精準(zhǔn)的信用評(píng)分和征信結(jié)果等,區(qū)塊鏈主要應(yīng)用于清算、征信等風(fēng)控中技 術(shù)安全領(lǐng)域，去中心化特征可以降 低成本和風(fēng)險(xiǎn)，提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全 性，實(shí)時(shí)、多點(diǎn)共享信息追溯,,,,,EO Intelligence,,技術(shù)：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)、知識(shí)圖譜等AI核心技術(shù)助力風(fēng)控自動(dòng)化,17,人工智能的發(fā)展離不開(kāi)技術(shù)的不斷創(chuàng)新，在眾多技術(shù)中，億歐智庫(kù)認(rèn)為：生物特征識(shí)別、機(jī)器

36、學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和 知識(shí)圖譜是現(xiàn)階段人工智能五大核心技術(shù)。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于信貸風(fēng)險(xiǎn)控制，結(jié)合結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以覆蓋過(guò)去金融業(yè)務(wù)忽視的長(zhǎng)尾人群，精準(zhǔn)的完成業(yè)務(wù)流程 中風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、控制和監(jiān)測(cè)。同時(shí)，人工智能的模型迭代相對(duì)傳統(tǒng)風(fēng)控模型表現(xiàn)出高度自動(dòng)化的特征。主要人工智能技術(shù),,,,,機(jī)器學(xué)習(xí) 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 監(jiān)督式學(xué)習(xí)非監(jiān)督式學(xué)習(xí)……,,自然語(yǔ)言處理語(yǔ)音識(shí)別 文字識(shí)別 語(yǔ)義識(shí)別智能問(wèn)答 信息抽取……,,計(jì)算

37、機(jī)視覺(jué) 圖像分類 對(duì)象檢測(cè)語(yǔ)義分割 實(shí)例分割……,,生物特征識(shí)別指紋識(shí)別 人臉識(shí)別 聲紋識(shí)別虹膜識(shí)別 靜脈識(shí)別……,,知識(shí)圖譜 信息抽取 知識(shí)表示知識(shí)融合 知識(shí)推理……,,,,,,,Part 1 智能風(fēng)控發(fā)展現(xiàn)狀及背景 智能風(fēng)控定義解讀及發(fā)展背景,智能風(fēng)控企業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查研究,18,EO Intelligence,,,,2.1 智能風(fēng)控產(chǎn)業(yè)生態(tài)分布,Part 2 智能風(fēng)控企業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查研究,19,EO Intelligence,

38、,Part 2 智能風(fēng)控企業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查研究智能風(fēng)控產(chǎn)業(yè)生態(tài)分布,智能風(fēng)控生態(tài)參與者包括數(shù)據(jù)端、技術(shù)端和需求端,20,,需求端,,技術(shù)端,,城市商業(yè)銀行（城市信用社）民營(yíng)銀行外資銀行,股份制商業(yè)銀行農(nóng)村商業(yè)銀行郵政儲(chǔ)蓄銀行中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行,商業(yè)銀行大型商業(yè)銀行,銀行 業(yè)金 融機(jī) 構(gòu),消費(fèi) 金融 機(jī)構(gòu),互聯(lián) 網(wǎng)金 融公 司,互聯(lián)網(wǎng)借貸公司,金融門戶,持牌消費(fèi)金融公司（24家）互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融公司,,,數(shù)據(jù)端,電信運(yùn)營(yíng)商

39、,工商部門,稅務(wù)部門,司法部門,電商平臺(tái),社交平臺(tái),征信機(jī)構(gòu),……,互聯(lián)網(wǎng)公司,銀行金融科技子公司,金融科技公司,農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)農(nóng)村合作銀行農(nóng)村信用社,國(guó)家進(jìn)出口銀行,EO Intelligence,,Part 2 智能風(fēng)控企業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查研究智能風(fēng)控產(chǎn)業(yè)生態(tài)分布,智能風(fēng)控作為信貸業(yè)務(wù)核心環(huán)節(jié)，涉及企業(yè)可以分為自用型金 融機(jī)構(gòu)和輸出型技術(shù)公司，征信機(jī)構(gòu)也在積極推進(jìn)智能化轉(zhuǎn)型,從銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)、消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)金融公司對(duì)于智能風(fēng)控

40、的需求來(lái)看，各類信貸業(yè)務(wù)主體對(duì)于智能風(fēng)控的要求不同。銀行 已經(jīng)擁有非常成熟的信貸風(fēng)控機(jī)制，但是應(yīng)用相對(duì)局限于線下；互聯(lián)網(wǎng)借貸公司業(yè)務(wù)具有一定創(chuàng)新型，但是風(fēng)險(xiǎn)控制體系并不完善。 各類信貸主體需要通過(guò)自建風(fēng)控系統(tǒng)或?qū)ν夂献鹘L(fēng)控系統(tǒng)以完備自身風(fēng)控能力。由上一頁(yè)可知，金融機(jī)構(gòu)智能風(fēng)控的技術(shù)服務(wù)，可以將其分為三類：互聯(lián)網(wǎng)公司、銀行金融科技子公司和金融科技公司。其中互聯(lián) 網(wǎng)公司是從數(shù)據(jù)端切入信貸風(fēng)控業(yè)務(wù)，而創(chuàng)新型公司大多從技術(shù)端切入。其中征信

41、企業(yè)作為中小微企業(yè)信貸授信過(guò)程中的衍生機(jī)構(gòu)， 隨著大數(shù)據(jù)采集技術(shù)的成熟和數(shù)據(jù)量的積累，也在積極利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)推進(jìn)智能化征信體系建設(shè)。智能風(fēng)控技術(shù)產(chǎn)品服務(wù)用途又可以分為三部分：自用、技術(shù)輸出和自用+輸出。,21,,,,,銀行,互聯(lián)網(wǎng)借貸,具有非常成熟的信貸風(fēng)險(xiǎn)控制機(jī) 制，但由于銀行業(yè)務(wù)線龐大，因 此創(chuàng)新和接受金融科技進(jìn)度緩慢,,擁有新興信貸模型，產(chǎn)品豐富， 復(fù)雜程度也較高，具有一定創(chuàng)新 性，風(fēng)險(xiǎn)控制并不完善，急需平 衡風(fēng)險(xiǎn)

42、和創(chuàng)新之間的關(guān)系,,,Part 2 智能風(fēng)控企業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查研究智能風(fēng)控產(chǎn)業(yè)生態(tài)分布,智能風(fēng)控企業(yè)圖譜,22,EO Intelligence*企業(yè)排名不分前后，按照企業(yè)名稱首字母排序,,,企業(yè)征信（持牌企業(yè)122家）,,,,,,,,,,,,,金融科技公司,,,,,,輸出型,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,銀行金融科技子公司（6家）,,,,,互聯(lián)網(wǎng)公司,,,,,個(gè)人征信

43、（持牌機(jī)構(gòu)1家）,,,,,,,,,,,,,,自用型,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,EO Intelligence,,,,2.2 智能風(fēng)控企業(yè)圖景,Part 2 智能風(fēng)控企業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查研究,23,,Part 2 智能風(fēng)控企業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查研究智能風(fēng)控企業(yè)圖景,金融智能風(fēng)控企業(yè)分布25個(gè)省份，其中北京、上海和廣東三個(gè) 省份相加占比高達(dá)70.3%,通過(guò)IT桔子、登記持牌機(jī)構(gòu)、公開(kāi)

44、數(shù)據(jù)和億 歐自身企業(yè)庫(kù)篩選，共573家金融風(fēng)控企業(yè) 被納入此次研究范圍，其中登記持牌機(jī)構(gòu)包 括持牌消費(fèi)金融公司、百行征信和擁有企業(yè) 征信牌照機(jī)的公司；通過(guò)一級(jí)標(biāo)簽分類，發(fā)現(xiàn)在IT桔子的企業(yè)列 表中，金融智能風(fēng)控企業(yè)的標(biāo)簽多為金融和 企業(yè)服務(wù)；據(jù)億歐智庫(kù)統(tǒng)計(jì)，金融智能風(fēng)控企業(yè)分布在25個(gè)省份，其中北京、上海和廣東三個(gè)省 份占比高達(dá)70.3%，企業(yè)數(shù)排名前五的城市有：北京（185）、上海（128）、深圳（62）、杭州（49）和廣州

45、（15）。,24,,,海南2,黑龍江3吉林1,遼寧9,內(nèi)蒙古5,北京185天津,河北4,山西2,4山東12,2,江蘇,安徽 19,59,廣東,江西,2福建5,湖南3,河南5湖北4,重慶6貴州2廣西2,四川12,陜西7,甘肅,青海,新疆,西藏,90澳門,香港,臺(tái)灣,南海諸島,云南,上海,浙江 128,寧夏,,EO Intelligence數(shù)據(jù)來(lái)源：公開(kāi)資料整理,,Part 2 智能風(fēng)控

46、企業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查研究智能風(fēng)控企業(yè)圖景,2012年智能風(fēng)控企業(yè)劇增，增長(zhǎng)率達(dá)到80%，2015年新增企 業(yè)數(shù)目達(dá)到峰值,573家企業(yè)中，69.8%的企業(yè)成立于2013-2017年，大眾熟知的大部分企業(yè),基本成立于這段時(shí)間，例如：第四范式、 量化派、百融金服等。其中2014年增長(zhǎng) 率達(dá)到156%。2015年，新增企業(yè)數(shù)目達(dá)到峰值——148家，隨著2016年開(kāi)始逐步落實(shí)的嚴(yán)格監(jiān)管政策，智能風(fēng)控甚至金融科技的 新增企業(yè)數(shù)量開(kāi)始回落。截止

47、到2018年上半年，僅有5家智能風(fēng) 控新增企業(yè)。,25,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,1111,55,3,5,7,6,7,66,10,19,15,27,45,115,148,92,41,5,0,20,40,60,80,100,120,140,160,,,,億歐智庫(kù)：中國(guó)歷年金融智能風(fēng)控新增企業(yè)數(shù)量,EO Intelligence數(shù)據(jù)來(lái)源：公開(kāi)資料整理,,Part 2 智能風(fēng)控企業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查研究智能風(fēng)控企業(yè)

48、圖景,2005-2018H1中國(guó)金融智能風(fēng)控私募股權(quán)投資市場(chǎng)整體情況,右圖呈現(xiàn)了中國(guó)金融智能風(fēng)控企業(yè)私募股權(quán)投資 市場(chǎng)情況。其中，A輪階段的獲投企業(yè)2012年占,比為85.7%，隨著新增企業(yè)不斷入局2017年這一 比例仍然保持在50%；由于金融科技發(fā)展時(shí)間較 短，實(shí)際落地時(shí)間不長(zhǎng)，因此可以看到進(jìn)入到中 后期階段（B輪及以后）的企業(yè)數(shù)量及占比均不 在高位。在2018年H1的數(shù)據(jù)中，首次出現(xiàn)中后 期投資占比超過(guò)前期投資占比，約占到六成。投

49、資金額方面，從2014年開(kāi)始出現(xiàn)大幅度增長(zhǎng)，2017年投資頻次出現(xiàn)了小幅回落。2018H1單筆平均投資額達(dá)到歷史最高：5.49億 元，總體判斷，2018年金融智能風(fēng)控企業(yè)的投資 金額有望創(chuàng)造歷史新高。,26,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,1,7,12,35,32,14,5,6,5,30,19,45,14,1,7,15,12,10,6,7,5,3,17,4,7,4,6,7,0,10,20,30,40,50,6

50、0,70,80,90,100,億歐智庫(kù)：中國(guó)金融智能風(fēng)控私募股權(quán)投資市場(chǎng)情況,,,,,B輪C輪,,,戰(zhàn)略投資,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,3.08,0.20,1.17,3.43,3.83,1.96,3.66,3.96,3883.23,1427,126.,275.07,263.36,,,,,2005200620082010201120122013201420152016201720

51、18H1投資金額(億人民幣）種子/天使輪A輪D輪及后期,注：A輪包括pre-A、A、A+輪，B輪同。,11,11 1 1,312,312,7,13,512,791,94,90,48,EO Intelligence數(shù)據(jù)來(lái)源：公開(kāi)資料整理,,Part 2 智能風(fēng)控企業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查研究智能風(fēng)控企業(yè)圖景,192家獲投金融智能風(fēng)控企業(yè)中，70%企業(yè)僅獲投1-2次，人 民幣投資事件數(shù)量占比78%,左圖反映了192家獲

52、得投資的金融智能風(fēng)控企業(yè)分布情況，其中43.2%的企業(yè)獲得一次投資，27.1%的企業(yè)獲得兩次投資，12.5%的企業(yè)獲得三次投資，獲得四次及以上投資的企業(yè)僅有17.2%。獲投七次的企業(yè)是：金電聯(lián)行和點(diǎn)融網(wǎng)。其中獲投六次的企業(yè)是：微貸網(wǎng)、成都數(shù)聯(lián)銘品、閃銀奇異與和信貸。其余獲投三次及以上的企業(yè)名錄見(jiàn)報(bào)告附錄。從投資數(shù)量看，人民幣投資事件占比78%，共323起；從投資 金額看，人民幣基金投資金額585億元，占比58%。,27,,,

53、,企業(yè)數(shù)量,獲投1次,獲投7次,獲投6次,獲投5次,獲投4次,獲投3次,獲投2次,EO Intelligence數(shù)據(jù)來(lái)源：公開(kāi)資料整理,,,22%,78%,,美元基金,,人民幣基金,,,42%,58%,投資 頻數(shù),投資 金額,億歐智庫(kù)：人民幣基金vs美元基金,,Part 2 智能風(fēng)控企業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查研究智能風(fēng)控企業(yè)圖景,中國(guó)金融智能風(fēng)控市場(chǎng)中，共有387家機(jī)構(gòu)參與其中，僅有5.4%的投資機(jī)構(gòu)投資過(guò)5次及以上,28,,,投資10次以上,

54、投資7-10次,投資5-6次,投資3-4次,投資2次,,投資機(jī)構(gòu)數(shù)量,2,4,EO Intelligence數(shù)據(jù)來(lái)源：公開(kāi)資料整理,,,,,,,,,,,,,,,,,通過(guò)整理可以發(fā)現(xiàn)，387家機(jī)構(gòu)參與中國(guó)金融智能風(fēng)控企業(yè)投資。其中，68.7%的投資機(jī)構(gòu)僅發(fā)生過(guò)一次投資，16.0%的投資機(jī)構(gòu) 發(fā)生過(guò)兩次投資，9.8%的投資機(jī)構(gòu)發(fā)生過(guò)3-4次投資，僅有5.4%的投資機(jī)構(gòu)發(fā)生過(guò)5次及以上投資。億歐智庫(kù)：金融智能風(fēng)控主流投資機(jī)構(gòu)（投資頻數(shù)≥

55、5）投資1次,,,紅杉資本中國(guó),IDG資本,領(lǐng)沨資本,華創(chuàng)資本,線性資本,真格基金,國(guó)科嘉和,北極光創(chuàng)投,奇虎360,海納亞洲,晨興資本,源碼資本,經(jīng)緯中國(guó),銀泰資本,騰訊,東方弘道,豐厚資本,順為資本,光速中國(guó),洪泰基金,凱鵬華盈,,,,,,EO Intelligence,,,,2.3 智能風(fēng)控企業(yè)調(diào)查解讀,Part 2 智能風(fēng)控企業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查研究,29,,Part 2 智能風(fēng)控企業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查研究智能風(fēng)控企業(yè)調(diào)查解讀,研究說(shuō)明,為了

56、更好的展現(xiàn)智能風(fēng)控企業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，了解智能風(fēng)控技術(shù) 產(chǎn)品及服務(wù)落地情況，以及企業(yè)對(duì)金融科技其他領(lǐng)域的布局規(guī)劃，億歐智庫(kù)制定了《2018億歐智庫(kù)智能風(fēng)控調(diào)查問(wèn)卷》，對(duì)智能風(fēng)控企業(yè)進(jìn)行了問(wèn)卷調(diào)查。本調(diào)查調(diào)查對(duì)象為智能風(fēng)控企業(yè)的相關(guān)負(fù)責(zé)人，發(fā)放100份 問(wèn)卷，最終收回66份調(diào)查問(wèn)卷，其中有效問(wèn)卷63份。其中63家受訪企業(yè)中，有30家位于北京，14家位于上海，9家位于浙江，其余10家分為位于廣東、重慶、天津、江蘇和 四川。下面為智能風(fēng)

57、控企業(yè)解讀。,30,EO Intelligence數(shù)據(jù)來(lái)源：億歐智庫(kù)智能風(fēng)控調(diào)查，N=63，n=52,,,,,30,0,10,20,30,億歐智庫(kù)：受訪企業(yè)地區(qū)分布,,Part 2 智能風(fēng)控企業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查研究智能風(fēng)控企業(yè)調(diào)查解讀,具有技術(shù)輸出能力的智能風(fēng)控企業(yè)占比82.54%，產(chǎn)品類型主 要為：數(shù)據(jù)類產(chǎn)品、技術(shù)服務(wù)類產(chǎn)品和一站式服務(wù)等,31,,,,全部自用17.46%,產(chǎn)品輸出46.03%,自用+產(chǎn)品輸出36.51%,按流量/次

58、數(shù),戰(zhàn)略合作,,技術(shù)服務(wù)類 產(chǎn)品,一站式服務(wù),數(shù)據(jù)類 產(chǎn)品聯(lián)合開(kāi)發(fā) 其他,按效果,其他,受訪企業(yè)中，46.03%的企業(yè)僅輸出產(chǎn)品，36.51%的企業(yè)既自用又輸出產(chǎn)品。輸出產(chǎn)品以一站式服務(wù)、技術(shù)服務(wù)類產(chǎn)品和數(shù)據(jù)類產(chǎn) 品為主，收費(fèi)模式以按項(xiàng)目和按流量/次數(shù)為主。左圖為智能風(fēng)控產(chǎn)品五中輸出方式，右圖為產(chǎn)品收費(fèi)模式，中間的連線表示各類產(chǎn)品的收費(fèi)模式情況，任意產(chǎn)品和收費(fèi)模式之間連線的寬度，表示數(shù)量的比重。億歐智庫(kù)：受訪企業(yè)的智能風(fēng)控類產(chǎn)品

59、及收費(fèi)模式億歐智庫(kù)：受訪智能風(fēng)控企業(yè)產(chǎn)品用途按項(xiàng)目,EO Intelligence數(shù)據(jù)來(lái)源：億歐智庫(kù)智能風(fēng)控調(diào)查，N=63，n=52,,,,,,,,,,,,19,27,32,7,27,27,3,6,403020100,,金融智能風(fēng)控服務(wù)客戶類別及分布以互聯(lián)網(wǎng)借貸公司和城市商 業(yè)銀行為主，其次為股份制商業(yè)銀行和消費(fèi)金融公司,Part 2 智能風(fēng)控企業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查研究智能風(fēng)控企業(yè)調(diào)查解讀,在各類服務(wù)客戶類別中，城市 商業(yè)銀行、

60、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)量占比較高，在50% 以上；氣泡圖中，圓圈的大小代表選 擇該選項(xiàng)的受訪企業(yè)數(shù)量。其 中有14家受訪企業(yè)服務(wù)6-15家 消費(fèi)金融公司，13家受訪企業(yè) 服務(wù)50家以上互聯(lián)網(wǎng)借貸公司，13家受訪企業(yè)服務(wù)5家及以下 大型商業(yè)銀行。,32,農(nóng)村金融機(jī)構(gòu),大型商業(yè)銀行 股份制商業(yè)銀行 城市商業(yè)銀行,消費(fèi)金融公司 互聯(lián)網(wǎng)借貸公司其他銀行金融機(jī)構(gòu)其他,5家及以下EO Intelligence

61、數(shù)據(jù)來(lái)源：億歐智庫(kù)智能風(fēng)控調(diào)查，n=52,6-15家,16-30家,31-50家,50家以上,,,1家,14家,企業(yè)數(shù)量,注釋：理論上服務(wù)銀行客戶的分行不做分開(kāi)處理，所以大型商業(yè)銀行理論值應(yīng)該不超過(guò)5家，但是由于被調(diào)者計(jì)算方式差異，可能會(huì)存在客戶數(shù)量大于行業(yè)理論存在數(shù)量,億歐智庫(kù)：受訪企業(yè)的金融智能風(fēng)控服務(wù)客戶類別及分布,服 務(wù) 客 戶 數(shù) 量,,Part 2 智能風(fēng)控企業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查研究智能風(fēng)控企業(yè)調(diào)查解讀,六成企業(yè)將核心技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)

62、新作為建立企業(yè)護(hù)城河的關(guān)鍵,受訪智能風(fēng)控企業(yè)中，員工數(shù)量在100人以上企業(yè)占比74.6%，其中101-300人的數(shù)企業(yè)量最多，占比30.16%。根據(jù)調(diào)查問(wèn)卷中智能風(fēng)控企業(yè)員工數(shù)量的統(tǒng)計(jì)，可以看出企業(yè)人數(shù)101-300和1000人以上的企業(yè)占到50%。大多數(shù)企業(yè)將核心技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新作為建立企業(yè)護(hù)城河的關(guān)鍵：約六成企業(yè)技術(shù)研發(fā)類人員占比在50%以上；而企業(yè)技術(shù)研發(fā)、升級(jí)及維護(hù)投入上，透露數(shù)字的企業(yè)中有35%以上研發(fā)投入都高于50%（技

63、術(shù)研發(fā)投入/公司總成本）。,33,,,,,,,50人以下7.94%,51-100人17.46%,101-300人30.16%,301-500人9.52%,501-1000人14.29%,1000人以上20.63%,億歐智庫(kù)：受訪智能風(fēng)控企業(yè)員工數(shù)量分布,,,,,,,0%,10%,20%,30%,40%,10%以下,11-30%,31-50%,51%-70%,70%以上,億歐智庫(kù)：受訪智能風(fēng)控企業(yè)技術(shù)研發(fā)類人員占比情況,,,,

64、,,,,0%,10%,20%,30%,10%以下,10-20%,21-30%,31-40%,41-50%,50%以上,億歐智庫(kù)：受訪智能風(fēng)控企業(yè)技術(shù)研發(fā)、升級(jí)維護(hù)投入情況,EO Intelligence數(shù)據(jù)來(lái)源：億歐智庫(kù)智能風(fēng)控調(diào)查，N=63,,Part 2 智能風(fēng)控企業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查研究智能風(fēng)控企業(yè)調(diào)查解讀,不管是科技公司還是銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)，對(duì)于智能化風(fēng)控還處于 嘗試階段,同時(shí)透露2017年收入和2018年預(yù)測(cè)收入的受訪企業(yè)中，有55.

65、6%的企業(yè)表示2018年收入上升，11.1%的企業(yè)表示收入下降，33.3%的企業(yè)表示收入持平。通過(guò)前文結(jié)論，收入下降直接原因是消費(fèi)金融和互聯(lián)網(wǎng)金融公司客戶對(duì)于智能風(fēng)控的接受程度高且布局較多，但是監(jiān)管收緊導(dǎo)致2018年有一大批互聯(lián)網(wǎng)金融公司退出市場(chǎng)導(dǎo)致客源下降和需求減少，因此影響科技輸出端企業(yè)收入下降。受訪企業(yè)中，2017年有49.21%的企業(yè)已達(dá)到盈虧平衡?，F(xiàn)階段，不管是銀行、消費(fèi)金融還是互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)，對(duì)于智能化風(fēng)控還處于嘗試

66、階段，隨著金融核心數(shù)據(jù)技術(shù)的延伸, 智能風(fēng)控的 應(yīng)用將會(huì)越來(lái)越完善并走向成熟階段。,34,,,,,,,,,,12.70%,7.94%,4.76%,15.87%,1.59%,7.94%,49.21%,0%,10%,20%,30%,40%,50%,2000萬(wàn)以下EO Intelligence數(shù)據(jù)來(lái)源：億歐智庫(kù)智能風(fēng)控調(diào)查，N=63,2000-4999萬(wàn) 5000-9999萬(wàn),1-4.9億,5-10億,10億以上,不方便透露,,比例,億歐

67、智庫(kù)：受訪企業(yè)2017年收入分布,2018年預(yù)測(cè)收入55.6%上升11.1%下降33.3%持平,智能風(fēng)控產(chǎn)品及服務(wù)應(yīng)用——個(gè)人篇,35,EO Intelligence,,Part 3 智能風(fēng)控產(chǎn)品及服務(wù)應(yīng)用——個(gè)人篇,智能化技術(shù)與傳統(tǒng)風(fēng)控模型互補(bǔ)，可以對(duì)客戶風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行更及時(shí) 有效的識(shí)別、預(yù)警、防識(shí)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)全鏈條自動(dòng)化、智能化,36,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，在效果提升和成本控制中很難達(dá)到指數(shù)級(jí)的突破

68、。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)，而金融相關(guān)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。智能風(fēng)控可以覆蓋包括貸前、貸中和貸后三個(gè)階段的個(gè)人信貸業(yè)務(wù)全流程，依托智能化技術(shù)與傳統(tǒng)風(fēng)控模型互補(bǔ)，對(duì)客戶風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行 更及時(shí)有效的識(shí)別、預(yù)警、防識(shí)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)全鏈條自動(dòng)化、智能化。網(wǎng)貸的風(fēng)險(xiǎn)控制由于其自帶“科技”屬性，所以智能化的滲透 率要高于傳統(tǒng)線下