隨著人工智能技術的發展和政府各項政策的鼓勵，金融機構的數字化轉型在當下可謂是如火如荼。在這其中最為廣泛運用的就是智能銀行風控模型。
擁有大數據和人工智能加持的銀行風控模型不僅僅指信用評分、反欺詐等貸前審查環節，而是一套流程體系，涵蓋從用戶入口端的精準營銷到貸后回款或催收管理的全流程。
當然其中主要包含的還是貸前貸中貸后三個業務環節：
1、貸前風控：此時的智能風控體系通過前置銀行風控模型對客戶進行身份驗證，驗證通過后再對客戶進行貸款申請的風險準入篩查，篩查的內容包括：反欺詐篩查、黑名單篩查、多頭篩查以及客戶與業務條件的符合度篩查等等。
2、貸中風控：通過貸前風控的客戶將進入到貸中審批環節。此時的銀行風控模型一般將通過風險評分卡為客戶進行風險評分。風險評分通過的客戶將直接獲得銀行的授信，并且該評分還將影響到客戶的貸款額度、利率和貸款期限等等。
3、貸后風控：一旦取用貸款資金，即進入貸后環節，并將受到智能風控體系的持續風險監控，直至還貸結束。一旦借貸企業或者個人觸發了風險預警信號，貸后監控模型就會立刻向銀行業務人員發出預警信號，提示風險。而對于逾期客戶，智能風控系統將利用貸后催收模型，給出評分，進行有針對性的催收。
新科技浪潮的席卷，倒逼著銀行數字化轉型加快腳步。部分銀行開始成立金融科技研發團隊，借鑒和自主研發創新服務和產品，成立屬于自己的線上平臺；借助金融科技重新配置金融資源，提高經營效率降低運營成本。
但對于大部分中小型商業銀行來說，打造自己的專屬銀行風控模型科技團隊的成本過高，在這種情況下尋找優秀的金融科技公司進行合作將實現利益的最大化，通過優勢互補和資源共享創新金融服務，簡化交易流程。正如冰鑒科技董事長顧凌云在一次演講中談到的：“金融機構想要把借貸業務做好必須有三點：資金成本一定要低；流量要又便宜又好；風控技術也一定要好。金融機構可以專心把前兩點做好，在技術方面只要跟冰鑒科技進行合作，就可以讓它的風控達到行業當中最好的0.1%。”
總部位于上海陸家嘴的冰鑒科技，擁有領先的人工智能技術和對金融業務深刻的理解以及強大的銀行風控模型建模能力，目前已成為人工智能企業服務領域尤其是智能風控領域的領頭羊，旗下擁有三家國家高新企業，并成功入選國家級專精特新小巨人企業。冰鑒科技通過持續服務各類金融機構--進而服務中國長尾人群及小微企業：冰鑒的銀行業客戶，累計審批通過貸款規模數萬億元，累計幫助數億人次獲得各類貸款，累計幫助小微企業獲得融資上萬億。
