隨著利率市場化改革的推進，信貸行業中的貸款定價更加富有彈性，可以通過合理的差異化風險定價，在原有的運營環境下挖掘新的盈利點，開拓信貸市場。然而，由于長期受到利率管制的影響，傳統的金融機構定價方式相對固定單一，產品覆蓋面窄，提升業務量難。同時，無法對準入后的客戶實現精準分層，客戶體驗感差、粘性差。這些都導致了傳統金融機構對于風險定價的能力不足，無法對市場做出準確迅速的反應。近年來，隨著大數據和人工智能技術的發展，這一痛點獲得了解決方案，風險定價系統越來越多地被應用到信貸場景之中。

基于前沿的人工智能和大數據核心技術，如深度學習、機器學習、NLP（自然語言處理）、知識圖譜等，冰鑒科技的風險定價系統可以充分挖掘行內外的客戶數據，掌握客戶風險點。同時做到千企千面，精準識別不同客戶的不同風險資質，實施差異化風險定價。策略也更加靈活，通過強有力的系統來實現定價策略的可視化靈活配置與高效自動化執行。最后，科學評估客戶的還款行為與多維信息，續貸合理調息，提升客戶粘性。

冰鑒科技的風險定價系統基于金融機構的客戶樣本，使用AHP層次分析法建構風險評分和評分模型，對所有通過貸前審批的客戶進行定價評分排序，評分結果映射到接替利率區間。同時，模型評分等級有差異客戶的貸款利率上下浮動，實現差異化定價。

在利率的計算方面，冰鑒科技的風險定價系統分為貸前定價試算和續貸調息試算，實行差異化計算，更加精準。最后，通過分析大盤，實現利率上限、準入率（百分比or風險評分）、預設利率調整等差異化定價參數配置，為客戶直觀呈現差異化階梯定價利率、逾期率與風險評分的對應關系。

通過冰鑒科技的這套風險定價系統，使得更多客戶能夠獲得銀行的普惠金融服務，存量的優質客戶也可以享受到更加優惠的貸款利率，客戶通過主動披露和授權可以獲得更優化的貸款利率。而對于銀行來說，準入率提升，實現業務規模的增長；客戶結構優化，粘性提升，客戶經理也更加愿意做普惠金融的業務；不良損失下降，貸款的收益也獲得了提升。

隨著利率市場化改革的推進，信貸行業中的貸款定價更加富有彈性，可以通過合理的差異化風險定價，在原有的運營環境下挖掘新的盈利點，開拓信貸市場。然而，由于長期受到利率管制的影響，傳統的金融機構定價方式相對固定單一，產品覆蓋面窄，提升業務量難。同時，無法對準入后的客戶實現精準分層，客戶體驗感差、粘性差。這些都導致了傳統金融機構對于風險定價的能力不足，無法對市場做出準確迅速的反應。近年來，隨著大數據和人工智能技術的發展，這一痛點獲得了解決方案，風險定價系統越來越多地被應用到信貸場景之中。

基于前沿的人工智能和大數據核心技術，如深度學習、機器學習、NLP（自然語言處理）、知識圖譜等，冰鑒科技的風險定價系統可以充分挖掘行內外的客戶數據，掌握客戶風險點。同時做到千企千面，精準識別不同客戶的不同風險資質，實施差異化風險定價。策略也更加靈活，通過強有力的系統來實現定價策略的可視化靈活配置與高效自動化執行。最后，科學評估客戶的還款行為與多維信息，續貸合理調息，提升客戶粘性。

冰鑒科技的風險定價系統基于金融機構的客戶樣本，使用AHP層次分析法建構風險評分和評分模型，對所有通過貸前審批的客戶進行定價評分排序，評分結果映射到接替利率區間。同時，模型評分等級有差異客戶的貸款利率上下浮動，實現差異化定價。

在利率的計算方面，冰鑒科技的風險定價系統分為貸前定價試算和續貸調息試算，實行差異化計算，更加精準。最后，通過分析大盤，實現利率上限、準入率（百分比or風險評分）、預設利率調整等差異化定價參數配置，為客戶直觀呈現差異化階梯定價利率、逾期率與風險評分的對應關系。

通過冰鑒科技的這套風險定價系統，使得更多客戶能夠獲得銀行的普惠金融服務，存量的優質客戶也可以享受到更加優惠的貸款利率，客戶通過主動披露和授權可以獲得更優化的貸款利率。而對于銀行來說，準入率提升，實現業務規模的增長；客戶結構優化，粘性提升，客戶經理也更加愿意做普惠金融的業務；不良損失下降，貸款的收益也獲得了提升。