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智能风险管理的核心是人工智能和大数据。大数据非常重要，因为人工智能的三大基石包括算法、算力和数据，其中数据是我们实现人工智能1/3的重要元素。大数据的核心也是从大数据的角度理解的算法和数据，包括数据处理技术和数据资源。区块链的特点包括无篡改、分布式存储共识机制等，通过这些机制可以优化数据质量，促进数据合规流通，为大数据和人工智能提供更多合规、高质量的数据，从而提高风控能力。因此，我们认为智能风控由大数据和人工智能组成，区块链可以为数据的高速流动和合规使用提供技术支持。

智能风控优势

1、在风控模式方面，传统风控主要以人工审核为主，主要依靠专家经验。智能风险管理基于模型和策略系统的自动分析和决策，辅以人工审核。

2、在数据来源方面，传统风控主要依靠公司内部信息、央行信用信息、客户提交信息。除上述方法外，智能风险管理还包括第三方数据，以及多维度的线上线下数据。

3、在数据维度方面，传统风控通常数据特征范围较小，大多是基于基础信息的强变量信息。智能风控数据的特征尺度大于1000，主要是基础信息和行为特征信息。

4、在建模方面，传统风险管理基于具有强因果关系的线性模型，而智能风险管理基于可应用相关性的深度学习和集成学习模型。

智能风控行业产业链

智能风控行业上游产业链主要为数据资源提供商和配套资产资源提供商，中游为智能风控产品等，下游区域主要应用在信贷和保险领域。

智能风控行业规模

2021年，中国智能风控市场规模增至100.9亿元，信贷领域智能风控市场规模为45.8亿元，反欺诈领域智能风控市场规模为40.2亿元，相关性分析领域智能风控市场规模为4.8亿元，其他领域智能风控市场规模为10.1亿元。

1.17-22市场规模数据图表:

统计数据显示，2017年中国智能风控行业市场规模31元，2022年中国智能风控行业市场规模135.4亿元。2017-2022年中国智能风控行业市场规模如下：

图表：2017-2022年中国智能风控行业市场规模

数据来源：智研瞻产业研究院

2. 23-29市场规模数据

预测，2029年中国智能风控行业市场规模360.4亿元。2023-2029年中国智能风控行业市场规模预测如下：

图表：2023-2029年中国智能风控行业市场规模预测

数据来源：智研瞻产业研究院

智能风控行业相关政策

从监管角度看，我国征信制度逐步完善，银行强调独立可控的风险控制能力，避免系统性风险的发生。同时，有关个人数据保护、个人数据分离、信用认定业务管理办法的相关法律法规陆续落地，个人征信也进入起步阶段。信用认定行业规范化程度高，未来市场空间值得关注，随着政策法规的陆续落地，预计监管力度的加强将实现快速发展。

此外，《金融产品网络营销管理办法》还规定，产品营销和引流必须获得金融机构许可，这样智能风险管理服务商面临的压力，从纯数据服务和联合建模的合作厂商转型无疑受益最大。数据服务类接入百航、普道后，利润被稀释，多头查询评估价值逐渐降低，联合建模成为转型趋势。

智能风控行业发展壁垒

智能风险管理面临的最大挑战之一是数据的完整性、真实性和数据挖掘效率。智能风险管理仍然更多地依赖于大数据和专家规则，如果数据量大，数据的真实性以及数据是否被污染，则只有在正确数据的基础上才能得出积极的结论。

2019年9月以来，监管部门对大数据风控行业进行了全面的合规检查，多家大数据企业被协助调查甚至直接关停。此时，所有金融机构都面临着如何有效利用合规数据并防止违规行为数据策略的选择。2020年对所有金融机构来说都是面临重大挑战的一年。

智能风控行业发展前景

未来，智能风控不仅要发挥信用、防欺诈、异常交易检测等领域的作用，还要充分发挥大数据、人工智能、云计算等综合技术的广泛技术优势，支撑金融行业欺诈风险的分析、预警和监测。还需要推动人工智能的效率和算法化，同时实现来自各种金融机构和金融科技公司的数据标准化，实现增值场景的快速落地。