360数科通过构建关系网络以知识图谱等形式找出风险点

，伴随着建设数字中国上升为国家战略，数字化浪潮席卷各行各业与此同时，金融与科技的结合持续深入，金融新业态与新模式纷纷涌现，不断塑造着新的边界

360数科方面表示，数字化对攻克不可能三角的意义，不仅仅是把线下的业务搬到线上，而是在完善信息，征信，渠道和产品的基础上，颠覆传统的客户理解，用户触达，资质审批和风控模式，重构小微金融服务的经营逻辑。

360数科小微金融部总经理卢瑶认为，金融科技企业应借助数字化技术对不同层次，不同类型的小微企业进行画像，针对不同层次，不同类型的小微企业及小微企业主设计与其生产经营相匹配的互联网信贷产品，通过线上化运营，满足其短，小，频，急的需求。与此同时，360数科迅速推进绿色消费领域产品的落地，围绕新能源汽车进行了专项产品设计，针对性开展绿色通道，低碳补贴等举措，确定2021年服务10万新能源车主的目标。截至6月30日，360数科已帮助金融机构发放新能源绿色贷款逾20亿元，服务8.5万新能源车主，且放款数量和服务人数增长态势不减。。

对于数据科学如何赋能信贷业务，卢瑶指出，对于小微金融服务而言，每个阶段都需要大数据与人工智能技术的参与，这也是金融科技区别于传统金融机构的最大之处以360数科为例，在服务小微企业过程中，大数据风控被分为贷前，贷中和贷后三个阶段:贷前主要涉及用技术的方式判断是否给借贷者授信，其中分为反欺诈和信用风险判断两大块反欺诈需要辨别出以骗款为目的的黑色产业在这方面，360数科通过构建关系网络，以知识图谱等形式找出风险点

卢瑶表示，而在贷前的信用评分中，我们利用历史数据作为有监督机器学习的测试数据集，将借贷人群区分为好人与坏人之后，通过规则条件，用户分层，用分类器将用户做信用分的区分，以拒绝低信用分的用户，提供高额度给优质信用分用户

进入贷中环节之后，需要动态通过决策模型来调整用户的贷款额度与利率，通过决策结果为互联网用户运营提供策略最后贷后环节，则是一个通过机器学习辅助收款的过程团队通过机器学习模型可以判断用户还款能力，并将用户分类，比如分为容易收款的用户，不容易收款的用户，就会通过不同的运营方式进行催收，完成整个金融周期的风险管理

卢瑶称，我们的任务是应用最能帮助用户，最能有效服务用户的技术所以相对于技术创新和研发，如何让技术更好地服务用户才是最重要的从长期来看，小微融资技术的精进，推动的是供给侧改革，只要通过数字化的方式，才能更好地实现对小微企业的扶持，切实助力实体经济的发展