用大数据做金融反欺诈，百融金服千万黑名单免费查只是起步－财经频道-齐鲁晚报网
用大数据做金融反欺诈，百融金服千万黑名单免费查只是起步
核心提示：
9月18日，百融金服“信贷驾驶舱”系列沙龙第一期活动在金融街金融客咖啡厅完美落幕，围绕本次沙龙主题“大数据时代下的金融反欺诈风险控制”，来自毕马威风险管理咨询高级经理陶进伟发表《金融反欺诈的实践以及发展方向》的主题演讲，百融金服高级产品经理季雅洁依托百融金服自身的技术与大数据优势，以及自身在反欺诈领域的丰富实践经验进行分享《金融反欺诈筑起P2P第一道防线——反欺诈理论及银行反欺诈传统做法》，并与积木盒子、人人贷、有利网、招联、搜易贷、民生易贷、长安汽车、中国电信等三十几家机构的参会者进行了热烈的讨论。
9月18日，百融金服&信贷驾驶舱&系列沙龙第一期活动在金融街金融客咖啡厅完美落幕，围绕本次沙龙主题&大数据时代下的金融反欺诈风险控制&，来自毕马威风险管理咨询高级经理陶进伟发表《金融反欺诈的实践以及发展方向》的主题演讲，百融金服高级产品经理季雅洁依托百融金服自身的技术与大数据优势，以及自身在反欺诈领域的丰富实践经验进行分享《金融反欺诈筑起P2P第一道防线&&反欺诈理论及银行反欺诈传统做法》，并与积木盒子、人人贷、有利网、招联、搜易贷、民生易贷、长安汽车、中国电信等三十几家机构的参会者进行了热烈的讨论。
&&&&大数据反欺诈成为P2P平台风控水平新的提升点
在我国征信体系尚未健全的情况下，伴随着互联网金融的蓬勃发展，通过向P2P平台提供虚假信息，骗取钱财的金融诈骗犯罪也日益猖獗，给平台和投资人造成巨大经济损失。随着互联网金融市场规模的增长，互联网金融诈骗也必将存在。所以优化风控体系、提高风控实力是每一个负责任的P2P必须练就的内功。有业内人士认为，大数据反欺诈或成为P2P平台风控水平新的提升点。
&近年来，国际先进金融机构把金融理论、统计分析技术和信息技术等结合起来，不断完善反欺诈的定量管理技术。把业务规律从浩如烟海的历史数据中挖掘出来，形成量化管理策略，开发科学决策系统。建立科学的反欺诈建模是重要的一环，有效识别欺诈因子和进行数据收集及清洗成为重中之重，而这需要海量的数据、先进的大数据技术以及专业的人才进行支撑。&毕马威风险管理咨询高级经理陶进伟结合自身在金融反欺诈领域多年的实践经验，对未来金融反欺诈方向表达了自己的看法。
&&&&好的反欺诈产品具有哪些特征
与历史悠久的银行业相比，P2P算是新时代的产物。银行业在发展中积累了丰富而宝贵的反欺诈经验，但随着时代的变迁，特别是大数据时代的到来，有些既成的经验并不能完全适应互联网时代的快速变迁。如何有效的进行欺诈防控成为P2P企业必须面对的新课题。
就大家关心的热点话题，什么样的产品才算是好的反欺诈产品，百融金服高级产品经理季雅洁认为，好的产品一定是具有创新性的，且简单易用，通过使用产品能达到&知人知面知心&的效果，让欺诈行为无处藏身。
虽然欺诈具有多种形式，并且随着技术的发展可以快速转移和快速转变，建立庞大的反欺诈信息库成为首要条件。好的反欺诈产品时效性需保障，3秒钟足以完成特殊名单核对、规则对比及设备对比。风险是要可见可量化的，决策者才能清晰准确地判断出预警信息，以便做出科学决策。任何一种模型或者规则都会有一种默认设置，但每一个平台面对的实际情况确是千差万别，可定制化的产品显得尤为重要。然而反欺诈只是开始，后面还要面对信用风险，当然还有贷后的博弈，贷前、贷中、贷后一站式的信用产品服务成为未来的趋势所在。
&&&&百融反欺诈联盟，千万量级特殊名单库免费提供
在信用交易中，信息是最重要的生产要素，信息无法顺畅的分享造成了风险管理的缺陷，即无效和高成本。信息不对称导致的逆向选择，导致欺诈风险产生。
由百融金服倡议发起，有利网、人人贷、积木盒子、招联消费金融等自发参与的百融反欺诈联盟，旨在以积极、开放、合作的心态，建立统一的反欺诈平台，弥补信息无法共享的缺陷。百融金服CEO张韶峰表示，百融金服将免费提供千万量级的特殊名单库供联盟成员使用，帮助联盟成员能更好地利用大数据，从多维度进行风险监控与分析，最大限度降低运营风险，提高投资者的资金安全。这一举措有利于加强人们对金融行业的信心，打造诚信的商业环境，促进普惠金融的落实。
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百融金服利用智能风投，打造技术平台
目前，百融金服的产品已经从单一的贷前风控服务扩展到了涵盖信贷与保险行业营销、贷前、贷中、贷后、核保、核赔、金融产品设计等全流程的人工智能与大数据应用。百融金服利用人工智能与大数据做智能风投，打造一个高效、全面的信息技术平台。(百融金服榕树智慧金融服务平台）在营销端，百融金服利用强大的算法和技术，可以根据用户的需求和风险等级等数据定制金融保险产品，将风控前置到营销端，帮助金融机构降低获客成本、客户流失率和坏账损失，提升价值客户数，激活休眠客户等。在风控端，百融金服可以提高贷前审批效率，帮助金融机构节省成本，实现贷中监控和风险预警，建立更加高效、精准的贷后智能清收系统，有效解决申请欺诈、交易欺诈、客户价值分析、逾期客户管理等场景的痛点及问题。百融金服的核心业务是利用人工智能与大数据做风控，以此为众多金融保险机构提供更好的服务。百融金服已经为工、农、中、建、交、邮储工商银行等六大国有银行，招商银行、浦发银行、光大银行、广发银行、微众银行、新网银行等股份制商业银行和民营银行，及中银消费、捷信消费、马上消费等消费金融公司，中国人寿、中国人保、平安保险、泰康保险、众安保险等保险公司，合计共3500余家金融保险机构提供精准营销、贷前审核、贷中监控、贷后管理、核保核赔等多种产品和服务。在未来，人工智能将进一步提升百融金服各项产品与服务水平，百融金服也会不断创新提高在金融领域的科技化水平，为国家推动普惠金融落地、推动实体经济创新发展、防范金融风险做更大的贡献。
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IT服务/系统集成
公司地址 北京市海淀区科学院南路2号融科资讯C座北楼20层公司介绍
百融金融信息服务股份有限公司
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北京市海淀区科学院南路2号融科资讯C座北楼20层
百融金融信息服务股份有限公司（简称“百融金服”）成立于2014年3月，是一家利用大数据技术为金融行业提供客户全生命周期管理产品和服务的高科技公司。公司总部位于北京中关村，在上海、深圳、武汉等城市设有分
注册资本:万人民币
法人代表:张韶峰
百融金融信息服务股份有限公司
股份有限公司(非上市、自然人投资或控股)
至 无固定期限
北京市石景山区石景山区实兴大街30号院5号楼5层76号
金融信息服务(未经行政许可,不得开展金融业务);企业征信业务;技术推广、技术服务;计算机系统服务;基础软件服务;应用软件服务;设计、制作、代理、发布广告。(企业依法自主选择经营项目,开展经营活动;依法须经批准的项目,经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动;不得从事本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。)
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百融管理层级还没有那么明显。现在不断地引入空降一些管理者，层
有交通补助，电话补助，餐饮补助，加班有免费的加班餐，每周下班
百融金服面经
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面试官当面就不尊重人，不知道为啥选这样的人来给面试。原来面试...
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首先需要做一份笔试题，基础题不算难。难得是编程题，没做出来很...面试官的问题：
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百融金服副总裁段莹：大数据风控产品设计（PPT全文)
　　导读：1月29日，数据观思享会第二期沙龙——大数据风控与应用在京成功举办。数据观思享会是在贵阳数博会组委会指导下的一个品牌沙龙。百融金服副总裁段莹在活动中给大家分享了主题为《大数据风控产品设计》演讲。
　　段莹：各位下午好！很高兴见到不少新老朋友，刚才边听三位介绍内容，也发现一个很有趣的一个事情，刚才边听边想，我们接下来分享大数据风控产品，换一个角度来分享。
　　什么意思？刚才戴总讲，戴总做了10、20年的金融行业，误打误撞进入大数据，开始做大数据征信。我本人经历跟戴总正好相反，我之前一直做数据，从民用航空到互联网、电商、广告，然后是金融数据，大概在2013年误打误撞开始做了金融，数据跟金融最直接结合点是基于征信的风控。刚才听戴总边讲我就边想，戴总从一个维度往另外一个维度，我尝试一下从另外一个思路，从数据思路角度往金融风控延伸，看能不能跟戴总刚才讲的东西有交叉或者是碰撞的地方，包括戴总讲的思路和观点，我想一块来探讨一下。我想就这个观点，把如何做大数据风控这个东西跟大家一块做一个分享。
　　说到大数据风控，用20秒介绍百融金服。我们原来一直是数据公司，之前是百分点，做互联网数据、电商数据，在2013年，也是因为有大数据风控和互联网金融才开始转型做大数据风控方面工作的，从2013年开始为银行包括消费金融机构、P2P提供服务，整个过程也是这个样子。我们现在做了两三年大数据风控，中间也有很多经验或是教训。
　　这块到底觉得有哪些事可做呢？刚才戴总讲的一点我非常认可，大数据风控本身目的是风控，要把金融信贷的过程做好，大数据是个技术，它所做的事情是把一个技术手段变成风控流程手段，能够把成本变低、效率变高、效果变好，这是一个本质的点。
　　我们说大数据风控产品设计的时候，一定要搞清楚风控流程包括哪些点，对于风控或者信贷包含哪些内容？第一个环节，我要找到有信贷需求的人，我能够找这个人；第二步画像，我要挑这个人。把里面的好人挑出来，坏人也挑出来，简单来讲，其实大家经常说，好人里面挑坏人，坏人里面挑好人，我才能够说风险定价或是受信能用；第三步，把钱放出去还要收回来。放得出去，我得有一个放款手段，同时，不管是证券化还是其他方式，我要拿到足够便宜的资金把钱放进去，否则如果你的资金成本是15%，放出去银行信贷一般不会超过10%，根本放不出去，那就没意义，放出去能不能收得回来，考虑是你催收能力。这三个环节在整个信贷流程过程当中是最重要三个点。
　　这里重点分享探讨第二个环节，如何从好人里面挑坏人，坏人里面挑好人，另外两个点一会有时间可以探讨一下。
　　所有信贷机构没有大数据的时候，过去一二十年的金融行业里面没有大数据，我仍然做同样的事，好人里面挑坏人。如何挑坏人，最简单，央行有一个征信系统，逾期出现过不良，我们认为他可能是坏人，因为我们有一个基本假设，如果原来不还钱，那未来不还钱的概率会更大，最典型的一个理论。然后，我除了看央行征信还要看什么呢？法院判决不执行，我们相信这个人不太好，有可能借了钱也不还，不管有没有大数据，我们原来都在做这个事。我申请贷款的时候，一定要把里面不还钱的人挑出来，不管原来不还钱还是通过现在的行为不还钱，把这些人挑出来。我们一直甚至几十年时间范围内零售信贷，做的第一步把坏人挑出来。大数据风控到底干了什么事？有什么区别？用大数据做风控，到底有什么特点？这种产品怎么设计？刚才提到这些，几十年金融在做。
　　最简单有几个出发点，第一点，比如说大家原来都查央行征信，这个人原来他有不还钱，我们知道，拿身份证姓名录进去，看下有没有不还钱，但是有一点，这次借款人手机号扔到央行查查，用这个手机号的人原来是不是也出现过借钱不还？央行能满足大家这个需求吗？满足不了。央行没有这个数据吗？其实不是，我们跟央行两年前探讨过这个问题，有手机号，我不允许判断这个手机号原来有没有信贷不还的记录，为什么？因为它具有不准确性。手机标志一个人，但是我手机号，因为有可能回收等等原因导致我可能有1%、2%的情况下，这个手机不是本人，所以央行不敢干这个事情，有不确定性，它要承担责任。假如说，我刚刚换一个手机信贷，这个手机前一任出现逾期不还，银行拿这个说事，那肯定咱们是不服，我们要申诉。但是在98%、99%的情况下这个信息有价值的，很多强调大数据相关性等等，我们这个不是理论，真的用的时候是什么样子？对很多互联网金融公司而言我们也会关心，这个手机是不是曾经也出现过借钱不还，有可能，有1%、2%不准确性。我能够通过额外的一些手段，通过手机来判断这个手机是不是出现过逾期，原来拿这个手机号申请借款人是不是出现不良，这是传统征信的补充，降低了一点点不准确性，但是提高了98%、99%的使用效果。
　　再一方面，现在央行里面没有互联网机构的这么一些不确定性信息、不良信息。当然，现在允许了一部分金融机构进入央行，但是因为种种原因，像小贷机构，线下有8、9千小贷机构能进央行，但是现在只有一千家，这些小贷机构不良信息进了央行，这种情况下，如何去打造一个互联网的平台，能够把大家信息集合起来，不光是说我能够有跨行业的数据，不光我按照手机的情况去查询去集合起来，这都可以用另外手段去验证这个是不是有负面信息的过程。
　　除了这些还有很多，我们现在做互联网消费金融，很多时候不通过线下渠道不通过门店，我们微信APP实现这种功能，这种情况下是无法实现这个见面、整个过程。咱们做互联网金融发现，最近两三个月出现了一个新的刷机的程序，它把最近市面上经常做APP受信的APP全部集成到这个程序上，只要你买这个手机，市面上能够经常见到10、20款信用借款APP已经自动装上，大家可能觉得这是很恐怖的事情，我是想。欺诈的人原来想各种办法，下一个APP，现在只要把程序一刷，手机上自动把市面上目前可以信贷贷款这些APP全都在里面，只要一个一个填，我已经有一些预知的信息在里面。很多时候大家发现，欺诈的这些人永远处于一个道高一尺魔高一丈的，这么一个过程，我有一些手段去屏蔽去拒绝掉欺诈人的时候，他们一定会有很多新的手段，像现在出现这个公司，有些低端三流手机出厂就装这个APP，四五线城市的农民工买了这个手机，就自带10、20个信用贷款的APP，这些人是风险很大的人，传统的风控如何避免这种情况？避免不了，这种情况我们只能通过一些设备信息，这个设备出厂预装了，刷了某个程序，预装10个、20个APP，我们这块如果要做一些大数据的负面信息，去把坏人挑出来。我们刚才提到跨行业，还提到一些技术手段，也提到通过设备反欺诈的信息，这一块，我们通过各种各样的技术手段，通过互联网技术手段，通过大数据降低准确度提高效果的手段，我能够去把这些人里面的坏人摘取出来，这块可能有别于传统金融风控我们能够做的一些事情。
　　所以在这个行业里面发现非常有意思，大家经常会加入一些，比如说像信用卡套现QQ群，包括加入一些教你如何去办消费信贷的QQ群，你会发现这些群里面各种各样活跃思路，民间智慧是无穷的，确实你会发现，举个例子，上个礼拜跟国内最大消费金融公司，每天有3、4万的消费金融公司，我们看了长三角三个省份，填邮箱，邮箱一大堆是QQ号，我们看QQ号，我们找到了一百个QQ，相对量级不大，这一百个QQ就是在一些专门针对消费金融公司欺诈的QQ群里面，他们在QQ群里面去问，如何从消费金融公司去申请下来3C的借款，你说同样一百个人，当然这一百个人对消费金融公司来讲原来是受信通过，之前没有手段，一百多个人没有什么负面信息，完全OK，但是它的QQ，填的邮箱，在一个月之内专门进入套现的QQ群，大家知道这些信息，把这些人列为关注或者人工复查这些信息，如果没有技术手段，我们抓不到这样的信息，那OK，没办法！我们做不了这个判断。所以说，我们用这个数据去判断，从好人抓坏人的思路一直是不变的，只不过大数据风控这个产品，我们有更多的数据、更多的维度和更低准确度等，实现我能够把这些坏人抓得更多一些，哪些是坏人，哪些是值得关注的。
　　我们这种大数据的抓坏人的思路跟传统风控抓坏人的思路有一点点区别的地方，这是跟大家分享的一个点。
　　第二块，我们最关心还是坏人里面挑好人，最终的目的也不是非要把坏人抓出来，我们是信贷机构，我们最终目的把这个钱安全放出去，安全收回来，我们最关心人群里面到底哪些是好人？我要从坏人里面把好人择出来，这是做信贷最核心的点。
　　原来风控里面我们也是抓坏人，审计通过率最关键是什么？我能够有足够的方法、足够信息、足够数据判断出申请人里面到底有多少是好人，信用卡做得比较高，70%、80%的审计通过率，效率会非常高，互联网金融存在的问题，没有办法把足够多比例里面的好人挑出来。现在现金贷款，他们能够从一百个人里面挑选好人的比例5个人不到，一百个人里面看两三个人看上去是好人，把钱放出去，即使这样，发生不良也会有10%，把好人挑出来是我们最关心的问题。
　　传统风控一直做的是这件事情，信用卡要查央行征信，另外一方面，历史上有三张信用卡，两到三年还的很正常，说明这是一个好人。为什么有时候会有车贷、房贷、消费贷，我买房子，还款能力是没有问题。
　　为什么信用卡会发一些航空公司联名卡，为什么会发商场联名卡，通过各种各样的手段把这些人群里面好人挑出来，本质原因也在于说中国整个征信行业的数据库的缺失，在中国整个央行征信库里面只有3亿多人，其中有半年以上信贷记录只有2.6亿，意味着只要做个人信贷的时候，其实一方面口很小，我们不够用，再有根本没法用，这种情况下必须通过数据来使得我把这些人里面好人挑出来。
　　传统金融，我们刚才说的是各种各样的方法，其实刚才戴总提到，有一点，数据维度，本质上维度数据说明还款意愿好就够了，有两个维度数据足以说明你有很好还款能力和意愿，比如说你是国航常旅客，所以一两个维度给你放贷款，但是对于很多人没有一两个维度相对还款能力比较好这件事情择出来，我们得不得放大维度，来判断这个人还款能力、意愿OK，这种情况下，一定要先看这个人，我所有维度里面最强的维度，有车有房是会员VIP，这些都没有，我看其它行为，比如说最简单的消费行为，消费类型等等这些信息，这种情况下，我们维度就会从一个变到十个可能变到一百个，我们一直做数据的人一直有一个观点，是什么呢？我们有时候会建模，为什么建模？本质上是什么呢？当单维度的数据不足以得出一个结论，我们要用更多的维度，上百个维度人脑分析不过来，这时候必须建模型去分析，当我数据不足够强的时候，我通过一种算法来把不同客群做划分，这边一百个人，我想10个受信，90个不受信，100个人有资产信息，不需要建模，只要给有资产的人，还款能力没有问题。100个人要给30个人受信，100个人，不知道信贷历史，不知道资产数据，也不知道车房等等信息，这种时候知道他的一些行为，比如消费行为，比如说浏览行为，这种情况必须要建模，建模维度要放大，单一十个二十个维度可能不足以产生效果，我要看类型是什么类型，什么时间消费，到底买这个东西干什么事，过去时间变化趋势是什么样，这时候维度变得非常大，这种情况下就不得不把很多机器学习的算法进入引来，但是目的都是一个，在我数据不足以单维度直接去区分业务的前提下，我通过更多的数据更多维度、更加智能化的算法去把一些好的挑出来，但本质上就一个事情，那就是说要把这些用户里面或者坏用户里面把好用户挑出来。
　　回到主题大数据风控产品设计，本质就两个点，我通过一些技术手段，通过一些数据手段，通过一些模型手段把人群好的挑出来，坏的挑出来。
　　刚才讲了很多理念的东西，回到做的一件事情，为什么要大数据征信、大数据风控？本质上就是提到的传统风控很多的局限性，所以这时候我们做了很多额外的事情，保证整个互联网金融生态里面有一些手段，有一些服务能够起到这样的一个作用。
　　刚才提到，大数据风控本质上两件事，挑坏人和挑好人，挑坏人通过反欺诈的手段，还有一个挑好人，看信用评估、还款能力意愿稳定性，很多时候为了更加综合去应用这些还款能力、意愿和稳定性会有一个评分，这个评分跟违约概率相关的评分，而不是很多我们市面上见的像会员分、积分，更多跟违约概率相关的分，信用评分，大数据风控产品起到的作用两个，第一个挑坏人，第二个挑好人，做传统风控做不到的两个目的而已。
　　简单描述一下百融做的信息核实，在座很多是百融的客户，也不少在用我们的服务，大概一个理念，就是我提到那些内容，具体产品内容这边就不细细过多介绍。信用评估，像刚才提到收入、阅读、阅览等等。
　　百融评分需要数据维度，本质上评分也是降维的过程，把几个百上千个维度降到一维上，让你的信贷员或者机器更好理解，本身我们干的就是降维的事情。
　　百融评分的细节就不多看了，就讲讲为什么要干这件事情，以及对百融服务而言，可能哪些类型金融机构会适合用哪些类型的服务，行业应用等等。
　　百融做大数据风控，主要负责机构银行、信用卡、P2P等客户内容，一些产品细节不讲了。
　　主要跟大家分享探讨这些，跟戴总从两个不同的维度把大数据风控串到一起，差不多是这个样子，谢谢大家！
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　　注：本文系数据观根据嘉宾演讲内容整理而成的原创稿件，转载请注明来源：数据观www.cbdio.com。百度一下“数据观”获取更多大数据相关资讯。
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　　张韶峰进一步说，对于小微企业，由于其同时兼有个人属性与企业属性，内部经营数据很难获取，传统的风控手段并不适用。百融金服张韶峰认为，只有把C+B的、基于AI+大数据的风控才是小微风控的未来方向。
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　　张韶峰进一步说，对于小微企业，由于其同时兼有个人属性与企业属性，内部经营数据很难获取，传统的风控手段并不适用。百融金服张韶峰认为，只有把C+B的、基于AI+大数据的风控才是小微风控的未来方向。
　　以下为演讲全文：
　　日至20日，由清华大学主办、清华大学五道口金融学院承办、清华大学国家金融研究院和清华大学金融科技研究院协办的2018清华五道口全球金融论坛在清华大学新清华学堂举办，论坛以“新时代金融改革开放与稳定发展”为主题，探讨中国金融的当下与未来。
　　20日上午，百融金服CEO张韶峰发表了题为《欲善其事，先利其器 数据智能科技—普惠金融的必然选择》的演讲。在演讲中，张韶峰认为，由于普惠金融的特点以及带来的挑战，决定了智能科技才是解决普惠金融的唯一出路。
　　目前，受到金融强监管的影响，银、证、保传统业务难以为继，不少银行同业部门业务大幅度缩水、人员离职，近两年新型的互联网金融公司在利率和应用场景上也受到限制。政府提倡信贷机构转向普惠金融，对放贷利率上限有着严格的限制。保险方面，要让“保险姓保”，寿险公司同事应该多做保障性业务，车险风险定价逐渐真正放开。另外金融机构需要对资产做主动风控，而不是简单地让无担保或者无保险机构进行风险兜底。
　　但是在中国普惠金融在客群以及产品上都有着自己鲜明的特点都决定了金融机构的转型要经历阵痛。首先，小微企业、城镇中低收入人口、三农的受众面极大，而且他们的信用记录缺失，受教育水平参差不齐，收入不稳定，这都是普惠金融对象独有的特点。而且对于金融机构而言，他们擅长服务政府、大企业、富人等群体，这类客户质量高，所需贷款额度大，并且数量并不多，依靠传统的人工服务就能解决。但普惠金融面对的是数量巨大的小客户，很低的额度、受限的利率，使得传统金融机构的人工作业方式力不从心，因此它们需要转变方式，在获客渠道与服务渠道上互联网化，风控手段需要AI化与大数据化。
　　百融金服是一家国资控股、业界领先的人工智能+大数据公司，定位为普惠金融行业人工智能与大数据技术应用平台，架起普惠金融供需双方的桥梁，赋能金融机构，提升其风控水平和精准营销能力。百融金服CEO张韶峰在演讲中介绍了百融金服在信贷领域、小微企业信贷风控、车险信用评分方面的成果。
　　在信贷领域，百融金服基于人工智能和大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统为基础，使得人工智能+大数据贯穿到客户全生命周期，80％的工作交给算法跟数据，大大提高了审批的效率，节省了人工成本。
　　对于小微企业，由于其同时兼有个人属性与企业属性，内部经营数据很难获取，传统的风控手段并不适用。百融金服张韶峰认为，只有把C+B的、基于AI+大数据的风控才是小微风控的未来方向。
　　平安集团曾经发现“如果一个客户在银行信用表现不佳，该客户在保险公司的风险也比较高”，百融金服在与数家保险公司进行合作后发现，百融金服的信用评分体系在信贷行业与保险行业同样也能发挥效用。
　　活动中，百融金服还与五道口金融学院宣布共同成立金融大数据研究中心。“金融大数据研究中心”的目标是建设成为国家重要的金融大数据领域智库，在跨学科研究、政策建言、交流合作、产学研联动等方面积极探索。
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