參賽單位：睿智合創（北京）科技有限公司

案例名稱：睿智科技大數據評分

案例簡介：

睿智科技的大數據評分產品以不涉足信貸業務或數據交易為特色，運用大數據、云計算和人工智能手段，為金融機構提供了精準高效、實時自動、輕松落地、安全可靠、低成本高覆蓋、有行業代表性、持續監控調優的評分，為金融機構打造新型風控體系提供助力。

創新技術/模式應用：

睿智科技的大數據評分通過多維度的第三方數據，利用前沿的機器學習評分卡技術做出的一款預測消費者信貸風險的評分，分值在300?850之間，分數越高風險越低。

大數據評分的開發、使用按照申請人在申請時間是否有人行征信、無人行征信、或信貸機構不知道申請人是否有無征信而區分的有征信、無征信、全量人群三組，并開發3套不同的模型，即：有人行模型、無人行模型、全量人群模型；更有針對性的應用于各個不同的業務場景。

睿智科技創造了數據不爬取、不可逆、不買賣、不披露，用精密算法評分來發揮大數據洞察力支持數字經濟、數字金融的獨特模式；且大數據評分的運營模式可完全滿足“經過處理無法識別特定個人且不能復原”的應用標準。

經實踐驗證，大數據評分效果顯著，可覆蓋中國形形色色的消費者（含薄征信、短征信、無征信人群），模型KS值在行業內領先，多家跨行業金融機構盲測驗證顯示，評分精準度、預測力及覆蓋率等均為行業領先水平。

項目效果評估：

睿智科技的大數據評分通過多維度的第三方數據，利用前沿的機器學習評分卡技術做出的一款預測消費者信貸風險的評分，分值在300?850之間，分數越高風險越低。

大數據評分的開發、使用按照申請人在申請時間是否有人行征信、無人行征信、或信貸機構不知道申請人是否有無征信而區分的有征信、無征信、全量人群三組，并開發3套不同的模型，即：有人行模型、無人行模型、全量人群模型；更有針對性的應用于各個不同的業務場景。

睿智科技創造了數據不爬取、不可逆、不買賣、不披露，用精密算法評分來發揮大數據洞察力支持數字經濟、數字金融的獨特模式；且大數據評分的運營模式可完全滿足“經過處理無法識別特定個人且不能復原”的應用標準。

經實踐驗證，大數據評分效果顯著，可覆蓋中國形形色色的消費者（含薄征信、短征信、無征信人群），模型KS值在行業內領先，多家跨行業金融機構盲測驗證顯示，評分精準度、預測力及覆蓋率等均為行業領先水平。

“2020中國金融科技創新大賽”由中國電子銀行聯合宣傳年、中國電子銀行網共同主辦，大賽以“競逐數字時代新賽道”為主題，將收集、整理和展示商業銀行和互聯網企業在過去一年中重要的金融科技創新實踐案例，以饗行業。大賽旨在多角度、多層次展示行業創新成果，弘揚創新與合作精神，為國內外金融學者、從業者提供高質量的學術交流平臺，積極推動對金融科技領域重要問題的深入研究及最新進展的交流，為促進金融科技創新發展貢獻力量。

責任編輯：Rachel