中诚信征信发力信用科技领域为金融机构搭建全方位风
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＂技术只是一种手段，在技术背后，核心的支撑还是对于风险的理解，对风险管理经验的积累。不能就技术而论技术，只有具备了风险管理经验的积累，才能实现‘两条腿走路。＂中诚信征信相关负责人接受《金融理财》采访时表示。＂
随着人工智能、大数据分析和区块链等技术的不断发展，使科技在信用管理领域有着更为深入的应用，对征信市场产生了深刻的影响。尤其是大数据与互联网的结合后，信用科技更是未来金融征信发展的方向之一。
要知道，市场化征信机构不但可以为互联网信贷机构提供更好的征信信息共享服务，还可以为其提供反欺诈、大数据查询、信用评分等其他风险管理增值服务。
例如，以中诚信征信为代表的一批优质的市场征信机构依托于大数据、区块链、人工智能等新技术，真实、合规、高质、有效地进行数据的互联共享，为金融机构搭建信贷风控、智能分析到移动应用安全防护等全方位的风险防控机制。
＂技术只是一种手段，在技术背后，核心的支撑还是对于风险的理解，对风险管理经验的积累。不能就技术而论技术，只有具备了风险管理经验的积累，才能实现‘两条腿走路。＂中诚信征信相关负责人接受《金融理财》采访时表示。＂
加大科技投入发力全新＂信用科技＂领域
作为金融市场的核心，信用市场不免要受到科技的影响。随着科技赋能信用风险管理，＂信用科技＂的理念便被提了出来。
值得关注的是，早在2017年，中诚信征信已在业内首次提出了＂信用科技＂的理念，以呼应新时代背景下科技在信用管理领域的应用。目前，该公司的信用科技已经表现出极强的技术驱动特性，这背后是人工智能、大数据分析和区块链等关键技术的赋能。
如今中诚信征信正在逐步落实信用科技战略，加大对科技投入，发力全新的＂信用科技＂领域。从具体的产品而言，中诚信征信自主研发了万象信用和万象智慧两大风控平台。
据《金融理财》了解，早在2015年，中诚信征信便自主研发推出了一站式互联网征信大数据平台——万象信用。该平台主要提供一系列实时在线征信产品服务，重点服务于传统金融、互联网金融、供应链金融、消费金融、赊销客户授信等，并同时应用于其他商业场景。基于多年的征信从业经验积累，利用大数据搜索技术与关联挖掘技术，從多种维度对目标主体的信用变化和风险行为进行动态察觉与评估。
而且，万象信用平台不仅能够利用大数据技术对内容、分析、产品与技术进行整合性应用，出具基础核实类的企业信用报告帮助客户迅速作出信用判断，更有标准报告类的企业信用报告帮助客户进一步的了解判断。
此外，值得关注的是，从传统征信的起步，到大数据征信，再到现在的信用科技，中诚信征信迎合行业、市场、技术需求，不断创新，经过长时间的技术探索与应用实践，并于2018年正式推出国内领先的智能风控平台——万象智慧（Asmart）。
作为中诚信征信又一个独立自主研发的风控平台，万象智慧在提高大数据解读能力的同时，也强化了知识图谱、机器学习、人工智能、区块链等技术对于信用风险管理的平台工具屙眭，在实现信贷全流程风险管理自动化的基础上，进一步实现智能化。
万象智慧平台取名Asmart，是一个聪明的机器智慧平台，横向覆盖了个体信用风险管理（ARMS一万象风云）、资产信用风险管理（AXIS-万象资鉴），是从个人与企业的个体信用风险管理与穿透资产信用风险管理平台，纵向包括关联风险挖掘（AIRE-万象智联）、智能建模分析（AIMS-万象智模）、决策引擎（AIDE-万象智策）涵盖数据关联风险挖掘、智能建模分析与智能决策引擎平台，总计五个子平台（5A），以立体思维构建起全角度智能风控体系。
由于拥有强大的技术与产品作为支撑，中诚信征信得到金融机构的广泛认可，已经为众多金融机构提供服务。以银行为例，截至目前，中诚信征信已覆盖一半以上的国有大行和股份制银行，包括中国银行、建设银行、工商银行、中信银行、浙商银行、民生银行、广发银行等。
风险全流程管理三大核心优势凸显
与其他的机构不同，中诚信征信公司本身并不产生数据。
在数据的来源上，中诚信征信不具备＂场景＂优势。但借助中诚信集团在信用管理领域的独特优势，中诚信征信更多在于对风险的把握，以风险管理能力见长，品牌影响力更为突出。
据悉，中诚信征信产品体系主要围绕信用风险管理的三个环节，覆盖贷前、贷中和贷后信贷全生命周期。
其中，在风险识别方面，早期缺乏大数据时，信用管理业务可用数据比较有限，很大程度上需要依靠分析师的经验，不论是企业主体信用还是个人信用的风险识别更多依赖线下尽调走访、资料收集和信用专家的经验判断，传统的风险识别方式受制于区域、获客、成本等因素，在解决信息不对称的问题上仍有很大的提升空间。而随着大数据等技术的发展，数据量飞速提升，风险识别维度增多，计算判断也更精准。
不过，要知道的是，无论是建立风控模型还是设计反欺诈产品，始终离不开风险管理专家对风控业务的深厚理解。在这一点上，中诚信征信凭借有十余年的风险管理经验的研究团队，相比新兴金融科技公司，必然更懂风险。
在风险披露方面，中诚信征信对技术的大力投入使其风险管理手段如虎添翼。在风险识别过程中，如何避免篡改等一系列道德风险，使风险信息高效传递，正确披露，也是中诚信征信在传统信用管理流程中的一大优势。
＂经验性优势结合新兴区块链技术，区块链技术具有的去中介信任、防篡改、交易可追溯等特性能够在很大程度上规避信息披露过程中的道德风险问题，保证交易各方能够公平、高效获取信息。＂中诚信征信相关负责人表示，＂中诚信征信通过多年对风险管理的经验和理解，结合金融科技手段，希望使信用真正的做到全面价值化。＂
在风险缓释层面，上述负责人表示，＂传统的风险识别手段和新兴的大数据技术都无法使风险消失，但金融工程、资产证券化产品、担保手段等都可以起到风险缓释的作用，中诚信征信在这方面也有深厚积淀。＂
＂通过大数据、人工智能等技术的进步，把信用数据从单体高价值到群体高价值的一次重大进化。数据的处理则是更多可识别的维度进行关联，结合机器学习模型，经历数据抽取、特征工程、算法选择、参数调优和样本检验，如果效果未达预期，再次回到数据抽取，进而循环迭代，通过程序化处理，让整个过程自动化、智能化完成。＂
把握差异化核心竞争力关键业务优势结合技术实力精准把握风险
风险管控是开展金融服务的核心，而对数据解读和应用能力的不同，才是征信企业形成差异化核心竞争力的关键。
拿中诚信征信来说，其提出信用科技是希望把大数据与其多年来对风险管理的实践经验结合起来，是一种数据和规则的结合。数据很重要，但并不是有数据就一定能做好风险管理。
＂大数据风控并不是完全改变传统风控，而是丰富传统风控的数据维度。＂上述负责人指出，＂归纳看，信用科技是借助大数据、机器学习、区块链等技术接入信用风险管理的三个不同层次，并结合信用风险管理的实践经验，更高效解决信息不对称的问题，驱动信用评估的智能化、模块化。＂
比如，以机器学习为代表的智能风控便是整个信贷流程的重要进步。其中，在贷前主要是对借款人的还款能力进行评估，预测其未来逾期的可能性;在贷中基于机器学习的方法可以实现以往依赖人工无法解决的风险实时抓取;在贷后管理环节，则主要使用机器学习算法对逾期用户构建催收评分，实现差异化催收，提高效率降低成本。据了解，中诚信征信曾和一家国有大行合作，采取智能化的方式建模，违约率从0.6%下降到了0.4%。
＂传统逻辑回归统计模型的问题在于很难找到多个维度的特征与信用好坏的非线性关系，而多数机器学习模型，则可以做到很好。具体来讲，就好像传统回归算法只能识别10只长得差不多的白羊中的那只病羊，前提还要假设这群羊都在一个固定的位置。机器学习算法则可以识别几十甚至几百只白羊中的病羊，这些羊分别在很多不同的位置，没有相似性，假如走过来几只黑羊，机器学习也可以通过工具识别出谁是病羊。＂中诚信征信负责人形象地解释到，＂技术只是一种手段，在技术背后，核心的支撑还是对于风险的理解，对风险管理经验的积累。不能就技术而论技术，只有具备了风险管理经验的积累，才能实现‘两条腿走路。＂