歷經三次技術浪潮的人工智能已逐步成熟，在許多生活與業務場景中開始真正落地應用，成為引領未來發展的戰略性技術，也正日益成為高科技企業乃至國家之間競爭的焦點。相信未來人工智能的應用場景范圍將持續擴大，并深度滲透到各個領域。在這些各行各業的應用場景中，金融領域是人工智能落地應用最成熟的領域，尤其是在智能個人信貸風險評估方面，在我國已經發展了十年之久。

在銀行的個人信貸領域，常見的傳統個人信貸風險評估方法主要考慮以下維度：1、負債。按照各大銀行的標準，總負債率＞70%，屬于高負債，超70%的負債率，征信就不太好。2、逾期。大部分銀行要求：當前無1，一年無2，兩年無3，三年無4，歷史無7，2年內不能連3累6，這些視為征信良好。3、查詢次數。大部分的銀行要求近半年不超6次查詢，算征信良好。4、小額網貸數量及金額。銀行一般會要求，小額網貸數量不超3筆，金額在10萬以下，視為征信良好。

但以上內容必須建立在該人已經被央行征信體系覆蓋，并且與銀行發生過信貸關系的情況下。但是中國有相當多的長尾人群，他們被未在這一體系內。

數據顯示，央行個人征信記錄覆蓋率為35%，而美國個人征信滲透率則達到92%。從征信人均的查詢次數來看，美國人均查詢5.79次，我國只有0.35次，查詢量僅為美國的1/17。由此可見央行個人征信體系的覆蓋人群、覆蓋維度仍遠遠不足。因此市場化的個人信貸風險評估機構和方法可以為其做到很好的補充和輔助。

借助于大數據、人工智能、云計算等技術的大力支持，金融科技在中國的發展可謂突飛猛進。智能化的個人信貸風險評估可以利用用戶在互聯網活動中產生的大量數據，更加全面地評估用戶的風險狀況并且動態和及時地反映用戶風險狀況的變化情況，這是傳統個人信貸風險評估體系無法比擬的優勢。當然互聯網用戶行為數據擁有復雜的維度以及海量的數據體量，而在對用戶進行風險評估時選取哪些行為維度及數據，建立怎樣的模型進行評估，是各家金融科技公司探索的重點。

成立于2015年的冰鑒科技，深耕AI+金融領域，目前已發展成為金融科技領域的標桿企業，在智能個人信貸風險評估領域更是走在行業前列。基于機器學習、深度學習、知識圖譜、自然語言處理、聯邦學習等前言的人工智能技術和豐富的建模經驗，冰鑒科技推出包括設備風險預測、履約能力風險預測、綜合風險預測、風險傳導性預測、履約穩定性風險預測以及風險變化預測等在內的個人信貸風險評估服務，可為銀行等金融機構風控全流程提供決策輔助支持，助力其提升效率、降低壞賬率，加速金融行業數字化轉型。