智能科技的下一站：从“中国速度”到“中国服务”( 六 )_：智能科技的下一站：从“中国速度”到

该大数据引擎根据借款方提供和授权的多维度数据，依托于统计模型、机器学习、文本挖掘、聚类分析、自然语言处理等技术构建用户画像，建立用户风险模型，确定借款方个人风险。而风险管理团队主要从股东信息、管理层信息、资信情况、经济状况等方面，实地评估借款人的风险。

与此同时，凤凰金融的智能风控管理体系还构建了庞大的网络图，可进行规则和机器学习的反欺诈模型实时识别，有效降低欺诈发生的可能性，促进平台稳健发展。

未来，随着技术的不断成熟及应用的不断深化，金融科技风控也在不断升级。例如，区块链技术具有良好的信任建立机制，能够把信任机制建立在去中心、去信任的技术层面，而不是凭借所谓的平台大而不倒来获取用户的信任，将增强信息透明性，提升安全性，降低信用成本，为大家看好，在不久的将来会实现应用落地。

对于平台，若想获得用户的长期信任，让更多用户相伴而行，也要把风险防范工作做扎实。周浩指出，凤凰金融通过金融科技智能财富管理平台，集合资产定价、智能合约、风险管理以及合规报告等全流程模块，在为用户提供更为便捷高效的服务的同时，更为用户风险防控加了一道安全门。

智能科技的下一站：从“中国速度”到“中国服务”( 六 )