智能风控 头豹词条报告系列

信息科技信息科技客服电话：400-072-5588智能风控头豹词条报告系列崔崔崔含章、常乔雨2023-07-28未经平台授权，禁止转载版权有问题？点此投诉信息传输、软件和信息技术服务业/互联网和相关服务/互联网数据服务/大数据信息传输、软件和信息技术服务业/互联网和相关服务/互联网数据服务/大数据行业定义智能风控是指以大数据为基础、将风控模型和机器学习…AIAI访谈产业链分析AIAI访谈行业分类按照应用场景对智能风控行业进行分类，可分为信贷风控…AIAI访谈行业规模中国智能风控行业在2017年至2019年稳步提高，受疫…AI访谈数据图表行业特征智能风控对于不同金融行业，应用模式不同。银行业与证…AIAI访谈政策梳理智能风控行业相关政策5篇AIAI访谈发展历程智能风控行业目前已达到3个阶段AIAI访谈竞争格局随着智能风控技术的不断成熟和市场需求的增长，越来越…AI访谈数据图表摘要智能风控是利用大数据、人工智能技术和科学决策方法，通过自动化预测、评级、决策等方式，替代风控中的人工操作，完成人工无法完成的任务，优化营销、风控、定价、放款和贷后管理等环节，提高决策精度和效率，最终提高风控能力的综合体系。智能风控是一个综合体系，并不是单一的某个算法或者技术。智能风控方法层面包含预测模型搭建方法、数据挖掘方法、风控策略制订方法等，通过一系列方法，可以构建智能风控的基本架构；工具层面包括机器学习、深度学习和关系网络等智能算法，这些智能算法是方法体系中的核心部件，也是智能风控得以展现智能的关键；实现方式是建立自动化体系，运用智能风控的方法论搭配智能算法构建智能决策的核摘要心，结合工程技术实现自动化的风控决策和智能交互，自动进行模型迭代；应用环节包括风控流程的全过程，从信贷营销到贷前准入、定价，再到贷中额度调整，最后到贷后催收管理，都融入了智能风控的元素；从目标方面来讲，智能风控提高了风险控制的精准度和效率，将风险控制在目标范围内，最终提高企业的盈利能力。该词条由江南大学国际经济与贸易专业的崔含章同学于2023年7月编写完成。智能风控行业定义[1]智能风控是指以大数据为基础、将风控模型和机器学习等新兴算法为工具，为识别客户、授信审批、贷后管理等提供决策和方案支持，目的是提高风险管理效率、解决信息不对称问题及降低风险管理成本。智能风控行业/wiki/brief?id=64a2a5ee8611546f38c9aa33&source=JXU1MTk5JXU0RjVDMTY4ODM4MDkwNjYyMA== 信贷风控智能风控分类 反欺诈风控 保险风控2023/8/2 信贷风控智能风控分类 反欺诈风控 保险风控涵盖了多个领域，包括金融科技、互联网金融、第三方支付、保险科技等。智能风控行业的主要目的是提高风险评估的准确性和效率，降低欺诈行为和信用风险，同时提高企业的运营效率和客户体验。[1]1：知网、中国信通院智能风控行业分类[2]按照应用场景对智能风控行业进行分类，可分为信贷风控、反欺诈风控、保险风控。总的来说，不同的分类方式体现了智能风控行业的多样性和复杂性。各类别之间既有重叠，又各具特色，共同构建了一个全面、高效的智能风控体系。智能风控的分类这类智能风控企业主要应用于信贷风险管理，需要对借款人的信用状况进行评估，判断其还款能力和还款意愿。典型的企业包括蚂蚁金服、腾讯征信等。这类智能风控企业主要应用于防止欺诈行为，需要监测各种欺诈行为，如身份欺诈、网络欺诈等，保护消费者和企业安全。典型的企业包括京东金融、顺丰科技等。这类智能风控企业主要应用于保险风险管理，需要对投保人的风险状况进行评估，判断保险赔付的风险程度。典型的企业包括泰康保险、平安保险等自营的风控部门以及第三方风控公司如百行征信等。1：https://blog.csdn.…3：CSDN、新浪财经2：1：https://blog.csdn.…3：CSDN、新浪财经智能风控行业特征[3]智能风控对于不同金融行业，应用模式不同。银行业与证券业有不同的特征。此外，智能风控的准入门槛较高，也提高了行业的竞争性与创新力。以发展的眼光来看，信用风险和合规风险是金融科技在风险领域潜在价值最大、最能创造机会点的两大方向。/wiki/brief?id=64a2a5ee8611546f38c9aa33&source=JXU1MTk5JXU0RjVDMTY4ODM4MDkwNjYyMA==1应用模式差异化大对于不同金融行业，智能风控的应用模式不同。银行业主要以信贷、反欺诈、关联分析为主。商业银行可以通过与外部伙伴合作来收集、存储和处理不同维度的数据。借助大数据平台的强大计算能力，可以计算用户之间的相关性。证券业以异常交易行为、违规账户侦测为主。证券公司对高频交易客户进行群体划分，建立用户画像体系，基于客户交易行为中的各种指标提取特征，使用这些特征作为模型的输入，输出为该用户所属的类别。2准入门槛较高第一、技术门槛。金融大数据分析服务涉及AI算法、自动实时分析、流计算及若干其他技术。只有深谙该等技术及具备深入数据洞察的服务供应商可满足客户全部定制需求。此外，随着技术迅速发展及大数据分析服务在金融业获广泛应用，服务供应商须持续提升技术能力及完善产品，以紧贴市场的发展步伐，为新市场进入者的门槛。同时，开发有关尖端技术将需大量投资及资金，故可能成为新初创公司进入市场的门槛。第二、监管门槛。金融服务业为受最严格监管的行业之一。为加强对中国金融大数据分析服务市场的监管，政府于过去几年颁布多项政策及规例。例如，于2018年，颁布金融信息服务管理规定，订明金融信息服务供应商应于显著的位置准确无误注明信息来源，并确保文字、图像、视频、音讯等形式的金融信息来源可追溯。就新市场进入者而言，建立相关内部监控指南、政策以及经营流程及系统以在短期内符合并遵守所有相关规例将变得困难且昂贵。第三、品牌门槛。金融大数据分析工具用于储存及处理大量用户数据。因此，信息安全为业界最关注的问题之一，且产品的可靠性为客户选择服务供应商的首要考虑条件之一。因此，知名度高及信誉良好的服务供应商更容易赢得客户青睐。就新市场进入者而言，不仅需要技术，亦需要时间在业界树立良好的声誉，为新市场进入者的门槛。综上所述，风控风险较高3信用风险和合规风险是智能风控的重要因素信用风险和合规风险是金融科技在风险领域潜在价值最大、最能创造机会点的两大方向。首先是信用风险。传统的数据收集、承保和文档记录流程经常以人工方式进行，这不仅妨碍了信用服务的及时提供，同时也因为处理周期过长而影响到客户体验。针对这些问题，数字化信用风险管理通过其自动化、互联性和数字化交付以及决策过程，能有效地解决上述痛点。从价值创造的角度来看，这种转变具有三大优势：保护收入、提升风险评估能力以及降低运营成本。其次，再来关注合规风险。众多的全球银行在其合规与操作风险控制工作中，仍大量依赖手工流程和分散的系统，这在某些情况下导致了难以管理的工作流程和数据，例如在反洗钱（AML）工作中。这种情况不仅导致了运营成本的显著提升，而且也使得/wiki/brief?id=64a2a5ee8611546f38c9aa33&source=JXU1MTk5JXU0RjVDMTY4ODM4MDkwNjYyMA==2023/8/216:28成效大打折扣。为了解决这个问题，金融机构可以通过全面简化警报生成和案例调查流程来提高反洗钱工作的有效性和效率。[3]1：知网、企业招股书[4]1：https://xueqiu.co…2：雪球智能风控发展历程[5]中国的智能风控行业智能化转型始终伴随着金融产品和服务模式的创新。从最初的风险数据整合开始，风控行业的“智能化”水平也在不断探索中迅速提升。回顾这一发展过程，可划分为三个阶段：2000-2010年的智能风控1.0时代，2010-2015年的2.0时代以及2015年至今的3.0时代。萌芽期2000~2010人工风控到自动化风控。的缺陷和漏洞，如信息不对称、数据质量低、模型过于简单、监管不足等。这促使各国政府和金融机构加强对金融风控的投入和创新，寻求更有效的方法和技术来应对复杂多变的金融环境。-2010年：巴塞尔协议Ⅲ发布，提出了更高的资本充足率要求和更严格的风险监管标准。作为银行初期的风险控制手段，信贷审批主要依赖人工进行征信审核，然后逐步发展到系统辅助的征信审核阶段，实现了从人工向自动化的转型。这个转变不仅提高了审批的效率，同时也大大减小了由于人为因素导致的风险。启动期2010~2015自动化风控到大数据风控。-2013年，互联网金融兴起，催生了大数据风控模式。互联网金融是指利用互联网技术和平台，提供各类金融服务和产品的新型业态，如第三方支付、网络借贷、众筹、理财等。互联网金融以其低门槛、高效率、广覆盖等特点，满足了广大用户的多元化金融需求，尤其是中小微企业和个人消费者。大数据风控模式以其覆盖面广、响应速度快、客观公正等优点，逐渐成为互联网金融领域的主流模随着大数据时代的来临，风险控制启动了大数据的快车道，不再局限于单一的强变量评估，而是扩展到了多维度的弱变量计算，实现了从自动化向大数据的转变。这种转变既提升了风控的准确性，也增强了风控的全面性。原先的单一强变量测评可能会忽略一些微妙但重要的风险因素，而多维度的弱变/wiki/brief?id=64a2a5ee8611546f38c9aa33&source=JXU1MTk5JXU0RjVDMTY4ODM4MDkwNjYyMA==量测算能更全面地评估客户的信用状况。大数据的应用使得风控能处理更多、更复杂的数据，进一步提升了风险管理的效率和效果，这是金融科技发展带来的显著成果，也预示着未来风控将更加智能、精细和全面。高速发展期2015~2023大数据风控到智能风控。-2016年，人工智能技术发展迅速，推动了智能风控模式的形成。人工智能是指由人制造出来的具有一定智能的系统或设备，能够感知环境、学习知识、理解语言、推理判断、解决问题等。人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等多个领域，近年来在算法、数据、硬件等方面都取得了突破性的进展，广泛应用于各行各业。-此外，2020年，新冠疫情爆发，加速了数字化转型和智能风控的应用。互联网的快速发展催生了众多新型的欺诈风险，这使得风险控制技术在持续的风险防御中需要不断进行更新与升级。因此，结合人工智能等先进技术开发出的如关系图谱、生物识别等风控工具陆续出现，标志着从大数据时代向智能化阶段的转变。2：知网、CSDN1：https://blog.csdn.…2：知网、CSDN智能风控产业链分析[6]智能风控行业上有主要是资源供应商，分为数据资源供应商和基础资源供应商。代表性参与方为云从科技。中游为智能风控服务商，分为智能风控产品供应商、智能风控解决方案提供商、智能风控综合服务商。代表性参与方为同盾科技。下游为应用场景，以信贷领域、保险领域为主。代表性参与方为中国银行等。风险管理的未来格局将更为全面，其核心在于全方位地进行客户的综合评估、授权以及持续监控，利用全息数据进行深度洞察。在这个新的风控场景下，数据处理能力的重要性将会大大增强，人力资源的角色也会随之发生改变专业知识和人工决策可能会被机器智能或算法取而代之。大数据技术的持续发展为风险管理的智能化提供了必要的条件。一方面，模型构建技术的突破使得智能化算法，如机器学习和深度学习等，可以被有效地运用。基于高维大数据，这些智能算法相对于传统的逻辑回归算法，其优势会进一步凸显。另一方面，分布式架构和流式计算提升了计算系统的运行效率，为机器学习模型的构建、部署和监控提供了实时性支持，实现了秒级，甚至毫秒级的决策，极大地提高了决策效率和用户体验，为风险管理的智能化提供了必要的技术和平台支撑。上产业链上游生产制造端/wiki/brief?id=64a2a5ee8611546f38c9aa33&source=JXU1MTk5JXU0RjVDMTY4ODM4MDkwNjYyMA==百度智能云（成都）科技有限公司深圳追一科技有限公司百度智能云（成都）科技有限公司深圳追一科技有限公司数据资源供应商与配套设施资源提供商上游厂商云从科技集团股份有限公司查看全部v产业链上游说明智能风控产业链的上游为数据资源供应商和配套设施资源供应商。数据资源提供商，包括但不限于征信机构、电商平台、运营商、社交媒体等。数据供应商包括海量数据、数据类型多样、数据来源广泛，但也面临着数据质量和标准不一的挑战。配套设施资源供应商指提供诸如云计算、大数据平台以及人工智能算法等关键技术支持的企业或机构，典型的如阿里云、腾讯云和百度云等。从数据资源供应端分析，智能风控产业链上游的数据质量对中游服务商的影响至关重要。超过95%的智能风控企业认为数据质量是决定风控模型成果的第一核心要素。数据质量无疑是智能风控的基石。尽管通过数据仓库和风险数据集市的多年建设，风控数据质量已经取得显著提升，但在实际应用过程中，由于数据来源众多、维度广泛、标准不一，数据质量的确保以及数据血缘的追溯仍然面临挑战。例如，2022年，50%的企业仍认为数据共享的难度较多，且在共享企业数据时会受到所有权和数据安全问题的困扰。在智能风控产业链的配套设施资源端，上游基础设施供应商的市场集中度相对较高，由此赋予其强大的议价能力，使其能对中游企业施加明显的价格压力。首先，人工智能及数据基础层的门槛非常高，前期投入大，而且其建设完善程度对整个行业生态具有深远影响，使得基础设施服务供应商通常被限制为少数几家大型企业。以云计算服务供应商为例，中国云计算基础设施供应层的CR5超过80%，阿里云的市场份额更是长期稳定在30%以上。因此，高度集中的市场结构使得这些基础设施供应商具备显著的议价优势，中游企业往往只能选择接受他们对配套资源价格的设定，而无法进行有效的议价行为来控制成本。中产业链中游品牌端智能风控服务商中游厂商/wiki/brief?id=64a2a5ee8611546f38c9aa33&source=JXU1MTk5JXU0RjVDMTY4ODM4MDkwNjYyMA==深圳前海微众银行股份有限公司小米科技有限责任公司中国工商银行股份有限公司平安银行股份有限公司深圳前海微众银行股份有限公司小米科技有限责任公司中国工商银行股份有限公司平安银行股份有限公司北京宇信科技集团股份有限公司查看全部v产业链中游说明智能风控产业链的中游为提供智能风控服务的各类风控服务商。在智能风控行业中，服务类型主体大致可以分为三类：智能风控产品供应、智能风控解决方案提供，以及智能风控综合服务。从中游企业覆盖能力分析，由于风控产品或解决方案并不需要过度差异化，独立企业通常具备广阔的客户覆盖能力。以蚂蚁金服为例，它是中国智能风控行业的领先企业之一。据蚂蚁金服官方数据显示，截至2021年底，该公司的智能风控系统已经覆盖了超过110个国家和地区的金融机构，每天处理的交易量超过1,400亿笔。该公司自主研发的风险大脑系统，实现了全球范围内的实时风险监控和预警功能，不仅大大增强了蚂蚁金服的风控能力，也为整个行业设定了新的标准。从商业模式分析，智能风控行业的商业模式主要分为以下3种模式：1.数据服务模式。数据服务模式是这些公司通过收集、整理和分析各种数据，为金融机构提供数据产品或数据接口，从而协助客户进行风险识别、评估和预警。基于数据的风控服务在整个风控市场中占比达到了35%，体现出数据服务模式的广泛应用和重要性。2.技术服务模式。技术服务模式则是智能风控服务企业通过利用人工智能、大数据、云计算等技术，为金融机构提供技术解决方案或技术平台，从而助力金融机构实现风控流程的自动化、智能化和精细化。技术服务模式在风控市场中占比近40%。3.定制化场景服务模式。场景服务模式是智能风控服务企业通过深入某一行业或领域，为金融机构提供针对特定场景的风控服务，帮助金融机构解决行业痛点或领域难点。这种模式的优势在于场景需求明确、场景效果显著、场景价值高，但是也面临着场景竞争激烈、场景变化快、场景复制难等挑战。场景服务模式在风控市场中占比约25%，证明其针对性和实际效用。下产业链下游渠道端及终端客户应用场景渠道端招商银行股份有限公司查看全部产业链下游说明/wiki/brief?id=64a2a5ee8611546f38c9aa33&source=JXU1MTk5JXU0RjVDMTY4ODM4MDkwNjYyMA==2023/8/216:28智能分控产业链的下游为各类对风控有需求的应用场景，金融是占比最大也是最核心的应用场景。在金融领域，智能风控的应用场景主要呈现在两个关键领域：信贷领域和保险领域，其中信贷领域是应用的主要场景。对于信贷领域，智能风控产品能有效助力银行、贷款公司等信贷机构在风险评估和决策过程中，显著提升信贷审批的效率，并同时降低不良贷款率。例如，银行通过引入智能风控系统，其信贷审批效率提高了30%，同时不良贷款率下降了10%。在保险领域，智能风控产品同样可协助保险公司进行风险评估和定价，显著提高保险产品的安全性。同时，它也能助力保险公司进行理赔审核和欺诈识别，提高理赔效率并减少欺诈风险。据某大型保险公司的数据，引入智能风控系统后，其理赔效率提高了20%，欺诈风险减少了15%。除了信贷和保险领域，智能风控同样可广泛应用于其他多个领域，如互联网金融、支付、零售、医疗等。这些行业通过应用智能风控产品，可以更有效地管理风险，提高业务效率以及客户满意度。总体来看，智能风控产品在金融领域的应用已显现出显著的效果，进一步推动了这些领域的风险管理和业务效率提升。从典型的案例分析，以华夏银行的智能风控平台为例，该平台展现了如何通过风控体系，解决在架构、技术、数据和应用等方面所遇到的挑战。华夏银行智能风控平台的建设历经一年有余，分两阶段投入运营，其主要功能包括客户风险画像、风控建模以及智能风险分析。在第一阶段，也就是2019年3月投产时，银行完成了对多个内部数据源的重要风险数据进行整合，并成功地将工商数据与内部客户数据进行了融合。进入第二阶段，即2019年10月投产时，华夏银行进一步构建了“天机星”企业客户风险画像系统和“天算星”风控建模系统两大核心功能。在经过一年的体系建设后，华夏银行的覆盖了1.6亿客户并引入了22个外部数据源作为支撑，理赔效率以及不良贷款率均得到了显著的提高。总的来看，华夏银行成功地实现了智能风控平台的建设和应用，它的经验与实践为其他金融机构在进行智能风控转型时提供了可借鉴的路径。[6]1：https://zhuanlan.z…2：https://zhuanlan.z…3：https://zhuanlan.z…4：中国大数据产业生态联…智能风控行业市场收入总额[7]中国智能风控行业在2017年至2019年稳步提高，受疫情影响，在2020年有所下降，后疫情时代的来临使得智能风控行业增速提高。2022年中国智能风控行业的总收入达到545.5亿元，有望在2027年达到1,661.4亿元。从整个行业来看，智能风控行业的最核心的增长驱动力是技术进步与利好政策。首先，深度学习、神经网络迅速发展使得智能风控技术更加准确、高效。这些技术进步推动了智能风控的重大突破，提高了风险控制的准确率，为更多行业应用提供了可能。以蚂蚁集团为例，其图风控技术，蚂蚁的在线查询耗时控制在10毫秒以内，对黑产团伙的检测准确率达到95%以上。其次，中国政府颁布一系列有利政策，领导推动金融科技，包括大数据分析技术的发展。中国人民银行公布金融科技发展规划（2019年至2021年鼓励金融业参与者应用大数据分析/wiki/brief?id=64a2a5ee8611546f38c9aa33&source=JXU1MTk5JXU0RjVDMTY4ODM4MDkwNjYyMA==2023/8/216:28技术改善金融服务。工信部公布推动企业上云实施指南（2018年至2020年鼓励进一步发展云计算及企业数字化。政府对大数据分析技术的支持为进一步发展科技及市场奠基。未来五年智能风控的市场收入总额有望达到1,661.4亿元。首先，人工智能在金融领域的渗透率快速增长。2015年，中国金融人工智能市场规模为19.1亿元，而2022年的市场份额达到了134.6亿元，复合增长率达到32.2%。到2027年，市场规模将会进一步扩大，预计达到327.0亿元。在各个子领域中，信贷业务的人工智能应用占据了最大的比例，大约占到总体的45%，其次是反欺诈领域，大约占比30%，反映了风控在金融领域的重量占比。此外，消费信贷规模持续增长。“十三五”期间中国的消费信贷规模达10万亿元，年度增长率在20%以上。2015年至2018年银行金融机构用于小微企业的贷款从234,598亿元增长至307,437亿元，增长率保持10%以上，其中商业银行占据主导地位，占比75%以上。风控作为信贷领域的核心应用，预计未来五年智能风控行业市场总收入的增速在18%-30%左右。智能风控行业市场收入总额百融云创招股书智能风控行业市场收入总额=中国金融业大数据分析服务市场收入总额*金融风险管理占比[7]1：企业招股书、中国信通院智能风控政策梳理[8]政策名称颁布主体生效日期影响《信息安全技术公共及商用服务信息系统个人信息保护指南》中国工业和信息化部2013-02-6/wiki/brief?id=64a2a5ee8611546f38c9aa33&source=JXU1MTk5JXU0RjVDMTY4ODM4MDkwNjYyMA==政策内容强调了个人信息保护的基本原则，包括最小化收集、知情同意、目的明确、使用最小化、存储最小化、安全保障、诚信保密和合规性等原则。这些原则是指导个人信息保护的核心准则，确保个人信息的收集、存储和使用过程都符合相关规定。政策解读信息安全技术公共及商用服务信息系统个人信息保护指南有助于提升公共和商用服务中的个人信息保护水平，保障个人信息安全和隐私权益。通过实施该指南，可以促进相关机构更好地履行个人信息保护的职责，提高公众对个人信息保护的意识和信心。政策性质指导性政策政策名称颁布主体生效日期影响《“互联网+”行动指导意见》国务院20157政策内容推进“互联网+”与制造业深度融合。推进“互联网+”与服务业深度融合。推进“互联网+”与农业深度融合。推进“互联网+”与环保深度融合。推进“互联网+”与政府治理深度融合。政策解读为中国经济的转型升级和高质量发展提供了重要的指导和支持，将有助于推动各行业各领域的创新和变革，培育新的经济增长点，实现经济提质增效升级。政策性质指导性政策政策名称颁布主体生效日期影响《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》中国工业和信息化部20176政策内容实现“人工智能重点产品规模化发展”的目标，实现“人工智能整体核心基础能力显著增强”的目标，实现“智能制造深化发展”的目标，实现“人工智能产业支撑体系基本建立”的目标。政策解读明确了人工智能报告期内在推动战略性新兴产业总体突破、推进供给侧结构性改革、振兴实体经济、建设制造强国和网络强国方面的重大作用和具体目标。政策性质鼓励性政策政策名称颁布主体生效日期影响《个人金融信息保护技术规范》中国人民银行8/wiki/brief?id=64a2a5ee8611546f38c9aa33&source=JXU1MTk5JXU0RjVDMTY4ODM4MDkwNjYyMA==5：http://www5：http://www.qstheo…2020-02-政策内容保护个人金融信息安全，其中涉及到个人金融信息的分级制度，以及生命周期各阶段1技术要求。政策解读为保护个人金融信息安全提供了指导和规范，有助于金融机构更好地保护客户的信息安全，防止信息泄露和滥用。政策性质规范类政策政策名称颁布主体生效日期影响《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》全国人民代表大会20219政策内容瞄准人工智能、量子信息、集成电路、生命健康、脑科学、生物育种、空天科技、深地深海等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。聚焦高端芯片、操作系统、人工智能关键算法、传感器等关键领域。政策解读明确了人工智能相关产业的目标和规划，有助于促进人工智能行业迅速发展，加快推进基础理论、基础算法、装备材料等研发突破与迭代应用。政策性质指导性政策2：.c…3：https://www.miit2：.c…3：https://www.miit.g…4：http://tianjin.pbc.g…6：6：中国工业化和信息化部…智能风控竞争格局[9]随着智能风控技术的不断成熟和市场需求的增长，越来越多的企业涌入智能风控市场，形成激烈的竞争格局。从2022年总营收来看，宇信科技、百融云创、京北方等厂商位于头部梯队，从该项技术的创新实力上看，汇金科技累计申请专利数目达到152项。处于领先地位。综合增长力、营收、专利数量来看，宇信科技，百融云创，京北方以及同盾科技处于第一梯队。中国智能风控行业当前呈现出分散和竞争激烈的格局，主要由以下几个因素驱动：首先，随着人工智能、深度学习等技术的快速发展，使得风控技术门槛逐渐降低。诸如蚂蚁集团、长亮科技、京北方等公司的风险识别率均高达90%以上，这导致了厂商间的技术差距在逐渐缩小。其次，智能风控的应用场景非常广泛，包括证券、银行、保险等多个领域，各企业各司其职，覆盖全局难度较大。例如科蓝软件和汇金科技，这两家企业的营收都在/wiki/brief?id=64a2a5ee8611546f38c9aa33&source2023/8/216:28数十亿元级，但应用领域都集中在银行业，并未拓宽至保险、人寿等领域。最后，人工智能在风控中发挥了巨大的作用，导致竞争程度进一步加剧。金融科技可以将风险工作的运营成本降低20%-30%，并且在合规和操作风险方面，全球银行业每年的损失高达20亿至40亿美元，其中的大部分都可以通过最新的数字化技术降低或避免。因此，智能风控行业吸引了大量的企业参与，形成了一种分散化、竞争激烈的市场态势。预计未来中国智能风控市场将进入更激烈的竞争阶段，同时也将经历一轮行业洗牌。首先，市场竞争将进一步加剧。根据中国人民银行发布的数据，截至2021年底，中国的智能风控企业已经超过600家，而且众多公司如蚂蚁集团、长亮科技和京北方的风险识别率都高达90%以上，将进一步激发市场的竞争激烈程度。其次，激烈的市场竞争环境将导致企业加速出清。随着市场竞争的深化，不具备竞争力的企业将会面临被淘汰的风险。据中国互联网金融协会的数据，2019-2021年，中国智能风控企业数量已经减少了近30%，一些因技术能力不足、市场定位不准或资金链问题而被迫退出市场的公司，这种趋势将加速行业洗牌，使剩余的企业更具竞争力。这种激烈的竞争环境将推动企业不断提升自身技术和服务质量，加速创新和研发，以适应不断增长的市场需求。上市公司速览拓尔思信息技术股份有限公司(300229)北京科蓝软件系统股份有限公司(300663)总市值营收规模同比增长(%)毛利率(%)总市值营收规模同比增长(%)毛利率(%)189.0亿元21,057.24万10.62元50.7862.53亿元24,708.04万1.63元32.26/wiki/brief?id=64a2a5ee8611546f38c9aa33&source=JXU1MTk5JXU0RjVDMTY4ODM4MDkwNjYyMA==北京宇信科技集团股份有限公司(300674)总市值营收规模同比增长(%)毛利率(%)121.0亿元22.0079,295.46万95.00121.0亿元22.00元深圳市长亮科技股份有限公司(300348)总市值74.25亿元营收规模同比增长(%)毛利率(%)29,602.28万7.0935.98元2：https://www.qcc.c…1：2：https://www.qcc.c…6：https://www.qcc.c…5：https://6：https://www.qcc.c…9：百度股吧、9：百度股吧、国家知识产…2：https://www.qcc.c…[10]1：https://2：https://www.qcc.c…[10]6：https://www.qcc.c…5：https://6：https://www.qcc.c…9：企查查9：企查查2：https://www.qcc.c…[11]1：https://2：https://www.qcc.c…[11]6：https://www.qcc.c…5：https://6：https://www.qcc.c…10：https://gushitong…9：https://www.10：https://gushitong…13：企查查、百度股吧13：企查查、百度股吧2：https://www.trans…[12]1：http://2：https://www.trans…[12]6：https://www.bsfit.c…5：https://6：https://www.bsfit.c…10：企业官网9：https://www.tong…10：企业官网智能风控代表企业分析京北方信息技术股份有限公司(002987)总市值营收规模同比增长(%)毛利率(%)21.8095.45亿元99,993.65万20.0521.8095.45亿元元3：https://www.qcc.c…7：https://www.bjjdhr…3：https://www.qcc.c…7：https://www.qcc.c…3：https://www.qcc.c…7：https://www.qcc.c…11：https://www.tian…3：https://www.sunlin…7：https://www.trs.co…4：https://www.qcc.c…8：http://vip.stock.fin…4：https://www.qcc.c…8：https://gushitong.…4：https://www.qcc.c…8：https://gushitong.…12：https://www.qcc.…4：https://www.qcc.c…8：http://www.csii.co…1北京宇信科技集团股份有限公司【300674】公司信息企业状态存续注册资本71067.7844万人民币企业总部市辖区行业科技推广和应用服务业法人洪卫东统一社会信用代码911101087921006070企业类型股份有限公司(中外合资、上市)成立时间2006-10-19/wiki/brief?id=64a2a5ee8611546f38c9aa33&source=JXU1MTk5JXU0RjVDMTY4ODM4MDkwNjYyMA==品牌名称北京宇信科技集团股份有限公司股票类型A股经营范围研究、开发计算机软件、硬件及互联网技术；提供技术咨询、技术服务、技术转让、计算机…查看更多财务数据分析财务指标201420152016201720182019202020212022销售现金流/营销售现金流/营业收入0.930.981.0311.031.021.06---资产负债率(%)资产负债率(%)61.249353.688753.927952.879446.874451.988441.964137.86133.83529.338营业总收入同比营业总收入同比增长(%)28.37244.71018.1010.067531.785323.8812.439524.97414.99195.004归属净利润同比归属净利润同比增长(%)-53.953368.4877139.166.03444.172340.161665.1817---应收账款周转天应收账款周转天数(天)74.9095-90.8953101.951293.943393.460496.605496102147流动比率流动比率1.51341.41291.35631.51461.74031.4451.89162.242.5292.874每股经营现金流每股经营现金流(元)-0.190.450.610.140.42730.45130.88140.1770.246-0.618毛利率(%)毛利率(%)流动负债/总负债(%)27.903334.099937.029938.190332.739134.999335.1509---10010091.846784.202182.225180.551299.972899.11199.55699.65速动比率摊薄总资产收益速动比率摊薄总资产收益率(%)营业总收入滚动环比增长(%)扣非净利润滚动环比增长(%)加权净资产收益率(%)0.83410.71730.93541.10761.26191.08731.33671.5551.9112.0593.24174.6728.46317.72336.72227.572211.28839.3084.9250.74---101.9642254.6513132.778149.5166------111.94411368.58932170.9342169222.3145---9.5910.6120.0417.2714.7515.5821.9---基本每股收益(元)净利率(%)总资产周转率(次)基本每股收益(元)净利率(%)总资产周转率(次)-0.210.490.520.530.691.130.610.370.05893.13315.033210.645511.65549.220110.304815.192510.60725.90684.79891.03470.92820.7950.66260.72910.73480.7430.8760.8340.14/wiki/brief?id=64a2a5ee8611546f38c9aa33&source=JXU1MTk5JXU0RjVDMTY4ODM4MDkwNjYyMA==归属净利润滚动环比增长(%)---35.485663.66082059.06144371.3055---每股公积金(元)0.31961.04441.10721.10511.61581.61582.33571.17042.47252.4725存货周转天数(天)营业总收入(元)143.9194146.0269133.2445140.1433113.6758106.0196131.243214813518314.34亿15.02亿16.23亿16.24亿21.41亿26.52亿29.82亿37.26亿42.85亿7.93亿每股未分配利润(元)0.37720.15920.60981.10591.44471.86342.67581.96212.02322.0821稀释每股收益(元)-0.210.490.520.530.691.130.610.370.0589归属净利润(元)归属净利润(元)扣非每股收益(元)经营现金流/营业收入4394.94万7404.93万1.77亿1.88亿1.96亿2.74亿4.53亿3.96亿2.53亿4186.29万-0.30.390.40.480.660.740.560.350.0519-0.190.450.610.140.42730.45130.88140.1770.246-0.618竞争优势1.行业经验和专业技能：宇信科技在金融科技领域拥有多年的行业经验和专业技能，能够提供专业的IT解决方案和服务。其员工具备深厚的行业知识和技术能力，能够根据银行等金融机构的需求，提供定制化的解决方案和技术支持。2.技术创新和研发能力：宇信科技注重技术创新和研发能力，积极投入研发资源，开发具有自主知识产权的IT解决方案和服务。其产品和服务涵盖了银行IT系统的各个方面，如核心系统、信贷系统、渠道系统等，能够满足银行等金融机构不断增长的业务需求和技术创新的要求。3.客户资源和渠道：宇信科技在金融科技领域拥有广泛的客户资源和渠道。其客户包括各大银行、保险公司、证券公司等金融机构，以及政府、企业等单位。通过与这些客户的深度合作，宇信科技能够及时了解市场需求，不断优化产品和服务，同时也能够扩大业务范围和提升市场占有率。4.业务规模和综合服务能力：宇信科技在金融科技服务领域已经形成了较大的业务规模和综合服务能力。其业务覆盖了全国多个地区，能够提供全方位的金融科技服务，包括软件开发、维护、咨询、培训等。此外，宇信科技还能够根据客户需求提供定制化的解决方案，具有丰富的项目实施经验和综合服务能力。5.人才和管理团队：宇信科技拥有一支高素质的人才队伍和管理团队。其员工具备丰富的行业经验和专业技能，能够为客户提供高质量的服务。同时，宇信科技注重人才培养和引进，积极推动员工的专业技能和管理水平的提升，为公司的长期发展提供了有力保障。2京北方信息技术股份有限公司【002987】公司信息企业状态存续注册资本44085.7573万人民币企业总部市辖区行业科技推广和应用服务业法人费振勇统一社会信用代码911101086976555404/wiki/brief?id=64a2a5ee8611546f38c9aa33&source=JXU1MTk5JXU0RjVDMTY4ODM4MDkwNjYyMA==企业类型其他股份有限公司(上市)成立时间2009-12-16品牌名称京北方信息技术股份有限公司股票类型A股经营范围技术开发、技术推广、技术转让、技术咨询、技术服务；计算机技术培训；计算机系统服务…查看更多财务数据分析财务指标20162017201820192020202120222023(Q1)销售现金流/营业收入资产负债率(%)1.021.010.991.010.91---34.267527.956330.566229.185715.168218.40617.69917.852营业总收入同比增长(%)归属净利润同比增长(%)-18.571621.411937.59935.900233.22420.26720.049-4.633261.1674123.888658.0302---应收账款周转天数(天)流动比率每股经营现金流(元)毛利率(%)91.321984.505187.217880.793677.31137976882.76633.11952.91153.17386.40555.615.7375.680.290.220.451.530.3447-0.220.428-1.42920.956619.921722.312526.869427.9477---流动负债/总负债(%)速动比率99.28499.526899.191799.276698.907791.50594.32894.5622.48613.02022.83273.11846.31715.5535.6965.644摊薄总资产收益率(%)营业总收入滚动环比增长(%)8.90599.190313.02722.482118.53310.23210.8232.234---13.725214.7491---扣非净利润滚动环比增长(%)加权净资产收益率(%)基本每股收益(元)----24.86-4.7862---14.5313.3818.4532.1320.52---0.380.40.651.451.871.030.880.19净利率(%)总资产周转率(次)5.43334.79466.364610.355912.04227.54637.53986.12961.63911.91682.04682.17091.5391.3551.4350.364/wiki/brief?id=64a2a5ee8611546f38c9aa33&source=JXU1MTk5JXU0RjVDMTY4ODM4MDkwNjYyMA==归属净利润滚动环比增长(%)每股公积金(元)存货周转天数(天)----14.49160.2888---1.80161.8251.84651.85646.53084.37952.84252.84252.00282.70863.71162.71.9943332营业总收入(元)每股未分配利润(元)8.52亿10.10亿12.26亿16.87亿22.93亿30.54亿36.73亿10.00亿-0.00980.28530.82832.08163.10522.99742.84913.0443稀释每股收益(元)归属净利润(元)扣非每股收益(元)经营现金流/营业收入0.380.40.651.451.871.030.880.194627.11万4841.50万7802.92万1.75亿2.76亿2.31亿2.77亿6129.16万0.310.380.611.750.930.80.1710.290.220.451.530.3447-0.220.428-1.429竞争优势1.技术实力：京北方专注于金融科技行业，具备先进的技术实力和研发能力。其自主研发的系列产品和服务，如智能客服、智能风控、智能欺诈检测等，已经得到了广泛应用，并获得了客户的高度认可。2.客户资源和渠道：京北方在金融科技领域拥有广泛的客户资源和渠道。其客户包括各大银行、保险公司、证券公司等金融机构，以及政府、企业等单位。通过与这些客户的深度合作，京北方能够及时了解市场需求，不断优化产品和服务，同时也能够扩大业务范围和提升市场占有率。3.业务规模和综合服务能力：京北方在金融科技服务领域已经形成了较大的业务规模和综合服务能力。其业务覆盖了全国多个地区，能够提供全方位的金融科技服务，包括软件开发、维护、咨询、培训等。此外，京北方还能够根据客户需求提供定制化的解决方案，具有丰富的项目实施经验和综合服务能力。4.人才和管理团队：京北方拥有一支高素质的人才队伍和管理团队。其员工具备丰富的行业经验和专业技能，能够为客户提供高质量的服务。同时，京北方注重人才培养和引进，