人工智能时代，信息正从数据化向智能化过渡，互金行业也进入了高阶竞争阶段。向前金服首席技术官李栋明表示，“我们不仅需要战略能力指导企业‘做什么’，需要运营能力制定‘怎么做’的发展路径，更亟待硬核技术的开发应用能力去落地金融科技，打造高成长性驱动力。”

“智能风控决策引擎”就是向前金服创新应用以人工智能为代表的核心金融科技的成果体现，集生物特征识别、机器学习、自然语言处理、知识图谱等先进技术之大成。它作为核心工具，与大数据、云计算等平台合力，构成了向前金服的大数据智能风控平台“听风者”，挖掘数据、解读信息、释放价值，帮助出借人筛选与其风险偏好相契合的资产，并进行合理定价。

“智能风控决策引擎”通过一系列风控规则的集合和不同分支、层层递进的规则逻辑进行运算，实时支持大量业务的自动化处理，识别风险、定价资产。其中，庞大的数据量是其制定风控规则、解决信息不对称问题、精准评估信用的基础和依据。为此，向前金服已经与上百家数据源建立了合作关系。同时，“智能风控决策引擎”在设计之初便考虑到了数据源扩围的未来需求，提前进行了具备拓展性的数据源布设，可以接入内部关联数据、外部加工数据、三方数据等多种数据源，保证数据多样化，提升决策精准度。

另外，随着行业环境不断变化，特别是欺诈团伙逐渐呈现集团化、规模化、专业化等特点，需要风控体系不断迭代，这要求引擎设计上提高操作灵活性，增强其对业务复杂度的适应能力。

通过“智能风控决策引擎”，向前金服的风控专家可以制定风险管理流程，建立包括反欺诈、评分体系、授信体系等在内的风控模型，并根据业务需要，对风控流程及风控规则进行集合定义、配置风控要素、制定规则执行逻辑。同时，引擎引入了机器学习等技术，可以根据系统运营情况和数据识别结果进一步完善模型，打造具有学习能力的系统。

总之，向前金服“智能风控决策引擎”从底层设计上便具备了智能化、动态化、可发展性等特点，从本质上打破了传统风控时效性和一致性差、人工和系统性能耗费大等壁垒，打造出了能够自我调整、与相关人才良性互动的风控引擎。正因如此，它在2018年大放异彩，收获多家行业媒体、研究机构的认可。2019年，向前金服还将对“智能风控决策引擎”进行持续升级，进一步发挥其成长性，帮助平台优化资源配置，提升风控能力，更好地满足用户的资产匹配需求。

免责声明：本网站（http://www.ciotimes.com/）内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
本网站刊载的所有内容（包括但不仅限文字、图片、LOGO、音频、视频、软件、程序等）版权归原作者所有。任何单位或个人认为本网站中的内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，请及时通知本站，予以删除。