近年来，我国金融科技快速成长，在多个范畴已经走活着界前列。大数据、人工智能、云较量、移动互联网等手艺与金融买卖深度融合，大大鞭策了我国金融业转型升级，助力金融更好地办事实体经济，有效促进了金融业整体成长。在这一成长过程中，又以大数据手艺成长最为成熟、应用最为普遍。
金融行业一向正视大数据手艺的成长。比拟常规贸易剖析手段，大数据能够使买卖决议具有前瞻性，让企业计谋的制订过程加倍理性化，实现生产资源优化分派，依据市场转变敏捷调整买卖策略，提高用户体验以及资金周转率，降低库存积压的风险，从而获取更高的利润。
当前，大数据在金融行业的应用场景正在络续的拓宽，而大数据风控就是个中的典型。
火眼科技作为普惠金融的积极践行者，一向留意对于手艺研发的投入，组建了聚焦前沿和立异手艺的研发团队。经由对大数据的挖掘、研究、应用，以壮大的较量和建模能力，将其应用于信用治理、风险订价、智能..等方面，为金融机构供应笼盖贷前、贷中、贷后的全方位反欺诈及风险防控，提高普惠金融办事的质量和效率。
构建内联外通的数据生态
对于传统金融机构来说，其数据架构底层的泉源数据，大多都是买卖发生时储蓄的数据，例如客户根蒂信息、买卖流程数据等。当面临一个客户尤其是新客户的时候，金融机构很难经由现稀有据以及客户本人供应的身份信息，正确判断客户身份的真实性与有效性。同时，若是客户之前没有在任何金融机构打点过贷款买卖，缺失人行征信申报的话，用传统体式纯真审批客户供应的材料，是无法周全正确判断客户征信水平的。是以，互联网时代下，对于金融机构来说，第一道风控防地就是打破表里信息纰谬称的壁垒。
火眼科技经由引入多方外部数据，打通表里信息通道，实现数据采集、存储、加工一站式整合，从而竖立起客户的全景视图，快速、正确地判断客户打点贷款买卖需求的真实性以及周全的征信水平，真实还原客户信息全貌，让数据资源价格成倍增进的同时，为金融机构开展各项信贷、评审和买卖风控供应主要决议依据。
行使机械进修手艺打造焦点模型算法
面临形态各异的互联网欺诈行为，火眼科技深知仅仅依靠专家经验与海量数据，是无法有效识别客户风险的，还需要依靠机械进修算法模型的展望能力，来解决风险识别问题。
火眼经由研究剖析分歧小我特征数据(即大数据剖析)相对应的违约率，运用非线性逻辑回来、决议树剖析、神经收集建模等方式来竖立数据风控模型和评分卡系统，从而把握分歧小我特征对违约率的影响水平。经由对每一条特征设计多数响应的评分函数，累加各个特征的评分，最终获得客户的综合评分，并将其固化到风控审批的决议引擎和买卖流程中，从而匡助金融机构剖断风险。
此外，火眼科技还可以借助机械进修完成在放贷过程中对乞贷人还贷能力的实时监控，从而实时对后续或者无法还贷的客户进行事前的干涉，匡助金融机构削减因坏账带来的损失。
除了行使大数据手艺打造风控系统外，火眼科技还将在人工智能、云较量、区域链等前沿智能科技研发上持续加大投入，进一步增加..手艺实力，打造更智能、高效的金融办事模式，助力普惠金融系统的成长。
