上海前隆信息科技有限公司建立科技场景信贷生态圈

如今，以人工智能、生物识别等新兴技术为支撑的新金融形态，正在推动传统银行业务形态的改变，使其朝着“服务智能化、业务场景化、渠道一体化、融合深度化”等方向发展。当前，传统银行面向个人用户的业务一边要适应多样的消费场景，一边要保证产品便捷与时尚。上海前隆信息科技有限公司认为，金融科技的本质就是解决效率和风险平衡的问题，控制风险是金融业务不变的核心，金融科技公司的核心竞争力是风险评估和管理能力。

目前，不少互联网金融公司凭借线上运营优势，已经在支付、信贷、财富管理等细分市场攻城略地，数字化的即时服务为用户提供了直观、愉悦的体验。然而部分中小型传统银行仍停留在纸质化阶段，摆在它们面前的问题是，如何在有效控制成本的前提下提升效率与体验。考虑到人力、时间以及试错成本，许多中小型传统银行选择与金融科技公司合作，以期实现服务场景延伸、服务效率提升，最终使得利润增长更快。

上海前隆信息科技有限公司构建了银行级别的风险管理架构，从贷前用户分析、贷中用户运营到贷后用户管理，建立了一套覆盖用户全生命周期的风险管理体系，并采用“人机对抗”的逻辑，可以快速、准确地将用户分析结果反馈给合作的银行，提高银行运营效率的同时，也减少了它的人力和试错成本，以及让银行能够布局更多类型的消费场景。

用户群下沉也是目前传统银行面临的一大现实问题，在传统的线下风控模式下，它们出于风险成本和收益的考虑，往往倾向于授信给有征信记录的用户，但很多年轻用户虽有贷款需求和还款能力却无征信记录，因此无法成为它们的用户。上海前隆信息科技有限公司与高校、征信机构等进行联合建模或共建数据实验室，逐步形成智能评估体系，每个用户拥有数百标签，根据标签进行风险细分，实现全方位风险判断。

贷前，前隆科技基于AI的智能风险决策机制，全方位刻画客群，精细化评估风险，运用图数据库、聚类分析和复杂网络，实时识别群体欺诈风险，给出团案预警，可以在没有人工监视的情况下，提前防范并阻止可能存在的欺诈风险。

贷中，前隆科技基于BSCORE和其它数据，对旧户依据风险水平进行客群划分，采取不同运营策略;同时根据用户的历史信贷行为，实现短周期到长周期产品的迁徙，提升优质用户的盈利能力，增强粘性，定期根据用户的风险水平，实现短周期和长周期产品迁徙管理，构建闭环管理模式。

金融是现代经济的核心，而风控则是金融的核心，针对中小型传统银行的发展现状，上海前隆信息科技有限公司提供的风控技术服务更注重场景的细分，通过金融科技、消费场景、信贷业务三者的深度结合，建立一个完整的生态圈，加快传统银行的数字化转型进程。

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