2019年中国智能风控行业研究报告.pdf
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1、1 报告编码19RI0647 头豹研究院|人工智能系列深度研究400-072-5588 2019 年 中国智能风控行业研究报告 报告摘要人工智能团队 智能风控是应用智能化技术加强金融领域风险管控的重要手段。智能风控在金融领域的应用可保障金融机构的业务效率和安全性,扩展业务覆盖人群,完善业务流程,降低风控成本,促进风控管理差异化和信贷业务人情化。智能风控行业运用互联网、大数据、人工智能、区块链等先进技术手段、措施和方法,达到机器和业务流程的智能化转型,突破以人工方式进行经验控制的传统风控的局限性和空间性。在良好的经济、政策、技术背景下,中国智能风控行业有望持续扩容,2023 年中国智能风控行业市
2、场规模预计达到 170.8 亿元。热点一:智能风控企业较集中的省份消费信贷发展程度截至 2018 年,北京市拥有包含获批的消费金融公司、银行、其他金融机构、网贷代理平台等消费信贷服务提供商共计 102 家、广东省 150 家、上海市 90 家,浙江省 67家。受地域、资源、城市消费信贷发达程度等因素影响,中国智能风控企业集中在北、上、广、浙四个省市,截至2019 年年初,中国智能风控企业共计 600 逾家,分布在25 个省份,其中北京(183 家)、广东(77 家)、上海(131家)、浙江(59 家)四省市智能风控企业数量占比约 80%。17.219.025.630.232.802040608
3、0100120140160180201420152016201720182019预测 2020预测 2021预测 2022预测 2023预测亿元中国智能风控行业销售规模,2014-2023年预测中国智能风控行业销售规模年复合增长率2014-201817.5%王则烨 邮箱: 分析师 行业走势图 相关热点报告 人工智能系列深度研究2019 年中国人工智能行业研究报告 人工智能系列深度研究2019 年中国智能家居行业研究报告 人工智能系列深度研究2020 年中国医疗机器人行业研究报告 人工智能系列深度研究2020 年中国工业机器人行业研究报告 热点二:征信数据趋于整合、共享和开放热点三:信贷场景的智
4、能风控将逐渐走向全流程监管在智能风控领域的信贷场景中,部分消费金融平台过分强调贷前的风险控制,忽略贷中及贷后的风险管理。但风险存在于信贷流程的各个环节,信贷流程任意环节的风控缺失都将提高信贷企业或平台的运营风险。信贷全流程化监管将打通信贷业务流程的每一个环节,在贷前、贷中、贷后的每一个业务环节嵌入智能风控模型进行风险控制与管理,搭建智能化全流程信贷风控系统。目前,中国智能风控行业数据及风控模型发展尚处于发展初期,部分企业数据较孤立,如互联网巨头依托其自身生态,积累丰富的消费、社交、信贷数据,但其数据仅限于内部运营及风险控制。数据作为智能风控行业的竞争热点,数据孤立或违规共享均不利于智能风控行业
5、的可持续发展,因此打破数据孤岛,推动数据的合规共享和开放将成为行业的重要发展趋势。2 报告编码19RI0647 目录 1 方法论.6 1.1 方法论.6 1.2 名词解释.7 2 中国智能风控行业发展背景.8 2.1 中国智能风控行业定义.8 2.2 中国智能风控行业应用技术.9 3 中国智能风控行业发展现状.12 3.1 中国智能风控行业产业链.12 3.1.1 中国智能风控行业上游.12 3.1.2 中国智能风控行业中游.13 3.1.3 中国智能风控行业下游.16 3.2 中国智能风控行业市场规模.20 3.3 中国智能风控行业企业图景.23 3.3.1 中国智能风控行业企业发展状况.2
6、3 3.3.2 中国智能风控企业分布情况.24 3.4 中国智能风控行业商业模式.25 3.4.1 产品服务变现.25 3.4.2 联合运营.25 3 报告编码19RI0647 4 中国智能风控行业相关政策法规.27 5 中国智能风控行业发展趋势.29 5.1 征信数据趋于整合、共享和开放.29 5.2 信贷场景的智能风控将逐渐走向全流程监管.30 6 中国智能风控行业竞争格局.32 6.1 中国智能风控行业竞争格局概览.32 6.2 中国智能风控行业典型企业分析.35 6.2.1 浙江同盾科技有限公司.35 6.2.2 浙江邦盛科技有限公司.38 6.2.3 百融云创科技股份有限公司.40
7、4 报告编码19RI0647 图表目录 图 2-1 中国智能风控行业应用技术.9图 3-1 中国智能风控行业产业链.12图 3-2 智能风控产品供应商代表性企业.14图 3-3 智能风控解决方案服务商代表性企业.15图 3-4 智能风控综合型服务商代表企业.16图 3-5 智能风控覆盖信贷业务全流程.16图 3-6 贷前风控业务环节.17图 3-7 贷中风控业务环节.18图 3-8 智能反欺诈模型.18图 3-9 贷后监控环节.19图 3-10 保险欺诈三大特征.20图 3-11 银行业金融机构用于小微企业贷款情况,2015-2018 年.21图 3-12 不良贷款余额及不良贷款率,2013-
8、2018 年 H1.22图 3-13 中国智能风控行业销售规模,2014-2023 年预测.23图 3-14 智能风控行业新增企业数量 2013-2018 年 H1.24图 3-15 中国智能风控企业分布,截至 2018 年.25图 3-16 中国智能风控行业商业模式.26图 4-1 中国智能风控行业相关政策.28图 5-1 百行征信部分接入企业.30图 5-2 全流程智能风控体系.30图 5-3 同盾科技全流程风控解决方案.31 5 报告编码19RI0647 图 6-1 中国智能风控行业竞争主体.32图 6-2 互联网巨头竞争优势.33图 6-3 互联网企业与四大国有银行合作.34图 6-4
9、 同盾科技投融资情况,截至 2019 年 8 月.36图 6-5 同盾科技三大服务体系.37图 6-6 邦盛科技投融资情况,截至 2019 年 8 月.39图 6-7 邦盛科技四大业务体系.39图 6-8 百融云创投融资概况,截至 2019 年 8 月.41图 6-9 百融云创三大业务板块.42 6 报告编码19RI0647 1 方法论 1.1 方法论 头豹研究院布局中国市场,深入研究 10 大行业,54 个垂直行业的市场变化,已经积累了近 50 万行业研究样本,完成近 10,000 多个独立的研究咨询项目。研究院依托中国活跃的经济环境,从金融大数据、交易反欺诈、信贷管理等领域着手,研究内容覆
10、盖整个行业的发展周期,伴随着行业中企业的创立,发展,扩张,到企业走向上市及上市后的成熟期,研究院的各行业研究员探索和评估行业中多变的产业模式,企业的商业模式和运营模式,以专业的视野解读行业的沿革。研究院融合传统与新型的研究方法,采用自主研发的算法,结合行业交叉的大数据,以多元化的调研方法,挖掘定量数据背后的逻辑,分析定性内容背后的观点,客观和真实地阐述行业的现状,前瞻性地预测行业未来的发展趋势,在研究院的每一份研究报告中,完整地呈现行业的过去,现在和未来。研究院密切关注行业发展最新动向,报告内容及数据会随着行业发展、技术革新、竞争格局变化、政策法规颁布、市场调研深入,保持不断更新与优化。研究院
11、秉承匠心研究,砥砺前行的宗旨,从战略的角度分析行业,从执行的层面阅读行业,为每一个行业的报告阅读者提供值得品鉴的研究报告。头豹研究院本次研究于 2019 年 09 月完成。7 报告编码19RI0647 1.2 名词解释 结构化数据:结构化数据又称行数据,是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据,由明确定义的数据类型组成,严格地遵循数据格式与长度规范,主要通过关系型数据库进行存储和管理。非结构化数据:数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。大数据:Big Data,无
12、法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。互联网金融:传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。互联网金融风险信息共享系统:724 小时连续运营的业务系统,该系统采用星型网络结构与接入机构相连。机器学习:Machine Learning,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为以获取新的知识或技能的学科,使计算机重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。区块链:分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密
13、算法等计算机技术的新型应用模式。云计算:Cloud Computing,基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展虚拟化的资源。人工智能:Artificial Intelligence,研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。8 报告编码19RI0647 同盾科技:中国第三方智能风险管理服务提供商。邦盛科技:中国金融领域实时反欺诈与授信的国家高新技术企业。百融云创:中国金融领域智能风控服务提供商。2 中国智能风控行业发展背景 2.1 中国智能风控行业定义 智能风控是应用智能化技术加强金融领域风险管控的重要手段。智
14、能风控在金融领域的应用可保障金融机构的业务效率和安全性,在有效降低风险事件发生概率和损失的前提下,扩展业务覆盖人群,完善业务流程,降低风控成本,实现贷前、贷中、贷后全链条自动化的同时,促进风控管理差异化和信贷业务人情化。智能风控行业运用互联网、大数据、人工智能、区块链等先进技术手段、措施和方法,达到机器和业务流程的智能化转型,突破以人工方式进行经验控制的传统风控的局限性和空间性。9 报告编码19RI0647 2.2 中国智能风控行业应用技术 大数据、人工智能、云计算、区块链等金融科技代表技术为智能风控的应用落地提供技术支持。图 2-1 中国智能风控行业应用技术 来源:头豹研究院编辑整理(1)大
15、数据在智能风控行业的应用 大数据技术在智能风控领域的应用主要体现在信用风险管理方面,智能风控服务商通过建立大数据风险控制模型、分析智能风控需求主体所需承担的信用风险,实时计算统计结果,解决信息不对称问题,为智能风控需求主体提供精准的信用评分和征信结果。例如邦盛科技利用大数据实时处理技术,解决数据高并发与低延时的处理难题,企业自主研发的“流立方”流式大数据实时处理技术可实现复杂数据的毫秒级运算,提升智能风控系统的数据处理性能。(2)人工智能在智能风控行业的应用 人工智能技术在智能风控领域的应用体现在信贷风险控制方面,结合结构化和非结构化数据,覆盖各类型智能风控需求主体,实现风控业务流程的精准识别
16、、控制和监测。在智能 10 报告编码19RI0647 风控领域,人工智能应用核心的五大技术包括生物特征识别、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱。各核心技术的应用可完善优化风控模型,提升模型算力,深入刻画用户画像、洞察用户需求、识别用户风险。例如邦盛科技运用机器学习技术对目标客户进行智能化风险侦测和识别,精确量化目标用户潜在可能性,实现对海量数据的高效处理,解决智能风控场景业务经验缺失的问题。(3)区块链在智能风控行业的应用 在智能风控领域,区块链在智能风控系统中的应用主要体现在三个层面:数据流转层面,区块链可提供金融数据追溯路径,有效破解数据确权难题,数据在不同实体间流转的时候,整个
17、过程是完全共享的,保证金融数据流通的合规;数据质量层面,区块链制定了数据标准,并通过共识验证改善数据质量,提高数据的可信度。区块链数据不可篡改的特性可提高数据质量;数据安全性层面,数据的加密技术在区块链上的应用可保障数据信息及整个系统的安全性。12 报告编码19RI0647 3 中国智能风控行业发展现状 3.1 中国智能风控行业产业链 中国智能风控行业上游市场参与主体为资源供应商,为中游智能风控服务商提供数据、技术及配套资源。中国智能风控行业中游参与主体包括智能风控产品供应商、智能风控服务提供商,为下游各应用场景提供智能风控产品及解决方案。伴随金融风控技术日益成熟,以及消费金融机构对于低风险运
18、营的需求,智能风控逐渐向各应用场景渗透,其中较典型的应用场景包括信贷领域、保险领域。图 3-1 中国智能风控行业产业链 来源:头豹研究院编辑整理 3.1.1 中国智能风控行业上游 中国智能风控行业上游参与主体包括数据资源供应商、配套资源供应商。有多年智能风控行业市场运营经验的专家表示,数据是智能风控行业的核心竞争资源,行业利润率高达70%80%,但智能风控行业尚未建立数据资源共享机制,智能风控大数据资源分散,数据集中度较低,中游智能风控服务商的数据采购成本以每年 50%的速度增长。配套资源供应 13 报告编码19RI0647 商为智能风控行业中游提供智能风控系统及技术资源,其采购成本占据上游整
19、体采购成本的10%-20%。中国智能风控行业上游参与主体包括三类,第一类参与主体是为产业类企业(传统征信公司,如前海征信、鹏元征信)提供数据的国家机关、行业协会,例如公安部、工商局、航空公司、社保局及学信网等。国家机关可为产业类企业提供居民身份证信息、银行卡信息、航空出行信息、企业工商信息、学历信息等。第二类参与主体是为创新型企业(同盾科技、百融金服等企业)提供数据的金融机构、银行,创新型企业通过采集、整合各类基础数据为银行、互联网金融机构提供模型和数据,同时积累网贷数据。第三类参与主体为互联网巨头,其自身生态链积累较多电商、社交、搜索数据,具备向智能风控业务端输出风控产品和数据的能力,通常互
20、联网巨头所产生的数据不对外开放,主要应用于企业内部的风控数据积累。3.1.2 中国智能风控行业中游 中国智能风控行业中游参与主体包括智能风控产品供应商、智能风控解决方案提供商及智能风控综合型服务商,其中智能风控产品供应商占比约 30%,智能风控解决方案提供商占比近 20%,智能风控综合型服务商占据中游整体参与主体的 50%。(1)智能风控产品供应商 智能风控产品供应商为下游应用场景提供智能风控产品,代表性企业包括上海冰鉴科技、上海数尊信息科技等企业。部分智能风控产品供应商凭借其自身优势布局智能风控各应用场景,如信贷场景、保险场景等,其中信贷业务场景占比高达 80%。智能风控产品供应商数据资源及
21、技术实力强劲,但服务领域及对应产品较单一,如上海数尊宝科技,企业发布“实时个人风控信息查询产品”整合众多权威机构数据源,覆盖个人用户逾 8 亿,助力金融机构 14 报告编码19RI0647 提升个人信贷决策效率。智能风控产品提供商可基于其数据优势,扩展其服务领域的多场景业务需求。伴随智能风控行业的规范发展,单一孤立的风控产品难以适应行业发展现状,产品结合解决方案的综合型运营方式将成为未来风控的发展方向,部分智能风控产品供应商通过拓展业务范围向智能风控综合型服务商转型。图 3-2 智能风控产品供应商代表性企业 来源:头豹研究院编辑整理(2)智能风控解决方案提供商 智能风控解决方案提供商为下游各应
22、用场景提供智能风控解决方案,代表企业包括钛镕科技等企业。智能风控解决方案提供商通过覆盖下游应用场景智能风控各环节,满足各场景应用需求,例如数据管理、模型建立、决策引擎、数据分析等。智能风控解决方案提供商所提供的解决方案相对独立,可适应下游多场景覆盖。例如钛镕科技的智能风险管理解决方案,该解决方案提供欺诈监测、信用评分、身份认证、授信额度、资产定价等问题的模型构建,适用于金融、保险、税务、社保以及精准营销等众多应用场景。智能风控解决方案服务商为扩大业务辐射范围有望增加业务类型,部分智能风控解决方案提供商通过拓展业务范围向智能风控综合型服务商转型。15 报告编码19RI0647 图 3-3 智能风
23、控解决方案服务商代表性企业 来源:头豹研究院编辑整理(3)智能风控综合型服务商 智能风控综合型服务商为下游各应用场景提供智能风控产品和服务,代表企业包括同盾科技、邦盛科技、百融金服等企业。智能风控综合型服务商自主研发能力较强,技术实力强劲,部分企业通过研发差异化产品或核心技术构建技术壁垒,保持较强的竞争优势。例如邦盛科技,企业自主研发国际领先的“流立方”大数据实时分析处理平台,流式大数据实时处理技术,用于解决数据高并发与低延时的处理难题,可在毫秒间做出复杂计算、并行计算、关联分析等,打破实时风控面临的大数据处理瓶颈。目前,智能风控综合型服务商通过加深产品和服务在各场景应用,包括银行、第三方支付
24、、证券、保险、互联网金融等应用场景延伸。伴随智能风控综合型服务商技术及品牌实力的增强,其应用场景有望得以持续拓宽,产品及服务的渗透有望持续加深。16 报告编码19RI0647 图 3-4 智能风控综合型服务商代表企业 来源:头豹研究院编辑整理 3.1.3 中国智能风控行业下游 智能风控是智能化技术手段在金融领域的重要应用,行业中游智能风控服务商为下游各应用场景搭建智能风险管理体系,研发智能风险产品,以提高下游应用场景的业务效率和安全性。智能风控产品及服务的应用,为下游各应用场景降低风险事件的发生概率,扩展各场景业务覆盖人群、完善业务流程、降低风控成本。(1)信贷领域 在信贷领域,智能风控的应用
25、可覆盖包括贷前、贷中和贷后三个阶段的信贷业务全流程。图 3-5 智能风控覆盖信贷业务全流程 17 报告编码19RI0647 来源:头豹研究院编辑整理 贷前风控 在贷前风控业务环节,可分为获客、身份验证、授信管理等环节,帮助下游信贷场景对其客户进行申请人风险评分和预测。图 3-6 贷前风控业务环节 来源:头豹研究院编辑整理 在获客环节,智能风控体系可基于大数据建立用户画像,基于人工智能技术对用户进行产品生命周期管理。在身份验证环节,通过生物特征识别等技术核验申请人身份,以及图关联技术对申请人进行关联分析,构建智能反欺诈模型,避免及排除团伙诈欺的可能性。在授信管理环节,智能风控服务商可基于数据源,
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- 2019 年中 智能 行业 研究 报告
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