对以数据为核心资产的金融科技征信来说，AI给金融行业发展带来的增长是不可限量的，这是基于AI推动发展了以数据搜集、统计、分析为基础算法的机器深度学习。互联网技术的发展产生了广泛、海量的数据，而AI的核心正是数据搜集、统计、分析的交汇，以深度学习为核心的算法的演进，大大提升了计算机处理能力和运算速度。金准数据专注中小企业的信用分析及预测，主要解决客户信用的风险评估问题，以此为基础构建全新的商业生态，未来发展潜力巨大。

1.个性化个人信用时代到来

对个人身份进行有效识别是提供信用信息服务的前提条件。AI在生物识别方面的应用近年取得的较大进展，主要来自基于大数据的机器学习，并在基于人工神经网络的深度学习上实现了突破。以往，机器学习已成功应用于垃圾邮件过滤、手写字符识别等在线下时代必须通过人力帮助判断的领域，也有效解决了线上时代在机器翻译、欺诈检测、产品推荐等方面难以针对有效需求精准完成的难题。但过去十年中，基于算法的演进、大数据技术和计算机运算能力的提高，特别是深度学习方式的开发，使得“机器”的智能显著提高。

所谓“深度学习”，是机器学习中一种利用空间相对关系对数据进行表征学习的新型机器学习模式，通过构建深层人造神经网络，组合多层硬件和软件在层级间移动大量数据，每层都要根据学习内容提供自己的数据表示方法，再将学习结果传递到下一层。当前，AI=深度学习+大数据，是一个最具时代精神、也最被普遍接受的认识。

互联网经济时代，金融服务会更多体现在场景模式的应用中。机器深度学习通过在大数据中寻找“模式”，在这些模式的基础上运用一定算法再次统计分析，在毋须过多人工介入和人为干涉的情况下，利用分析所得预测事件结果。通过分析持续产生的越来越多的数据，构建并不断完善预测消费者行为的各种数学模型，在此基础上进一步生成“深度”计算模型，如此不断深化及复杂化学习结果，从而使预测结果越来越趋近现实情况的演变。

在传统商业模式中，征信机构主要通过采集消费者的证件号码和姓名对消费者身份进行识别，如美国征信机构采用社会保障号对消费者身份进行识别，我国人民银行征信系统采用包括证件类型、证件号码、姓名在内的三项标示，并在征信报告查询时引入其他问题对消费者身份进行识别。但以上方式方法更适合在线下、低频的交易模式中使用。对数据应用强度、频度、广度均位居各行业前列的金融业来说，互联网时代线上交易大量、频繁、小额的特征，强烈要求出现与之相适应的新的个人信用使用方式，以保证消费者信息在进行验证时的安全性和有效性均能够受到保证。

2.金准数据AI征信技术优势

金准数据AI征信技术适用于信用模型所用信息不包含非信贷类信息的信用评分，主要应用场景为金融领域，针对特定用途需要特定授权。金准数据对个人征信严格遵守三项原则：第三方征信的独立性，征信活动中的公正性，以及个人信息隐私权益保护，同时需要明确个人征信 ≠ 社会信用体系。

金准数据AI征信技术具有以下优势：

第一，可以更准确的评估用户信用。

能够考虑过去可能没有得到信用评分的企业，或者可能被传统的基于逻辑回归的评分太匆忙地拒绝了。金准AI可以评估中小企业的某些数据点。

第二，对风控的控制更加精确。

人为的去做风控，每一个人都会有自己的主观看法和偏差，但是金准数据用AI + 模型 + 大数据去判断风险，去控制风险，可以令风险的控制和判断更加精准。

第三，极大提升传统征信行业的决策效率。

金准数据AI对大数据量的加工处理更高效，决策效率也很高，替代了大部分的人工操作和决策过程。

最后，将大数据+AI技术应用到征信行业。

通过合作伙伴获取大量企业金融行为记录类数据，根据机器学习方法，建立模型，预测用户信用情况，给出不同形式的反馈结果；AI补充ML的不足，驱动征信业的发展；深度训练、分析企业用户信贷类数据，分析多个变量之间的交互；通过智能问答系统、智能机器人解决信贷的疑问；利用图象处理：扫描信贷者的证件；利用人脸识别：人脸识别活体，和身份证做对比。

      市场上多数AI企业只是提高了人类的工作效率，而金准数据是落实到具体的应用场景，特别是在金融领域和征信行业。金准数据在不断尝试，不断创新，积极利用AI新技术，新方法，提高金融场景的工作效率，提升模型精度，提升用户体验。