参赛单位：睿智合创（北京）科技有限公司

案例名称：睿智科技大数据评分

案例简介：

睿智科技的大数据评分产品以不涉足信贷业务或数据交易为特色，运用大数据、云计算和人工智能手段，为金融机构提供了精准高效、实时自动、轻松落地、安全可靠、低成本高覆盖、有行业代表性、持续监控调优的评分，为金融机构打造新型风控体系提供助力。

创新技术/模式应用：

睿智科技的大数据评分通过多维度的第三方数据，利用前沿的机器学习评分卡技术做出的一款预测消费者信贷风险的评分，分值在300〜850之间，分数越高风险越低。

大数据评分的开发、使用按照申请人在申请时间是否有人行征信、无人行征信、或信贷机构不知道申请人是否有无征信而区分的有征信、无征信、全量人群三组，并开发3套不同的模型，即：有人行模型、无人行模型、全量人群模型；更有针对性的应用于各个不同的业务场景。

睿智科技创造了数据不爬取、不可逆、不买卖、不披露，用精密算法评分来发挥大数据洞察力支持数字经济、数字金融的独特模式；且大数据评分的运营模式可完全满足“经过处理无法识别特定个人且不能复原”的应用标准。

经实践验证，大数据评分效果显著，可覆盖中国形形色色的消费者（含薄征信、短征信、无征信人群），模型KS值在行业内领先，多家跨行业金融机构盲测验证显示，评分精准度、预测力及覆盖率等均为行业领先水平。

项目效果评估：

睿智科技的大数据评分通过多维度的第三方数据，利用前沿的机器学习评分卡技术做出的一款预测消费者信贷风险的评分，分值在300〜850之间，分数越高风险越低。

大数据评分的开发、使用按照申请人在申请时间是否有人行征信、无人行征信、或信贷机构不知道申请人是否有无征信而区分的有征信、无征信、全量人群三组，并开发3套不同的模型，即：有人行模型、无人行模型、全量人群模型；更有针对性的应用于各个不同的业务场景。

睿智科技创造了数据不爬取、不可逆、不买卖、不披露，用精密算法评分来发挥大数据洞察力支持数字经济、数字金融的独特模式；且大数据评分的运营模式可完全满足“经过处理无法识别特定个人且不能复原”的应用标准。

经实践验证，大数据评分效果显著，可覆盖中国形形色色的消费者（含薄征信、短征信、无征信人群），模型KS值在行业内领先，多家跨行业金融机构盲测验证显示，评分精准度、预测力及覆盖率等均为行业领先水平。

“2020中国金融科技创新大赛”由中国电子银行联合宣传年、中国电子银行网共同主办，大赛以“竞逐数字时代新赛道”为主题，将收集、整理和展示商业银行和互联网企业在过去一年中重要的金融科技创新实践案例，以飨行业。大赛旨在多角度、多层次展示行业创新成果，弘扬创新与合作精神，为国内外金融学者、从业者提供高质量的学术交流平台，积极推动对金融科技领域重要问题的深入研究及最新进展的交流，为促进金融科技创新发展贡献力量。

责任编辑：Rachel