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隨著互聯網金融轉型的深入與提速，金融機構對互聯網的擁抱更為全面和積極。這同時也打開了金融科技的應用空間——新技術與金融業務的融合、醞釀與發酵產生了金融創新的無限可能。

不同于傳統金融IT只專注于系統的搭建與功能的實現，金融科技的應用更強調與金融業務的深度融合創新。在銀行的信貸與風控領域就面臨著金融科技的重塑與再造之機。智能決策管理面向銀行業務人員與管理者的工作平臺，用金融科技的思維與方法幫助銀行提升信貸與風險管理能力。

在金融機構互聯網轉型進入深水區的當下，互聯網業務需要高速發展，同時還要應對花樣翻新的網絡欺詐，此時控制好相關業務的風險，保證業務發展的質量與效率，就顯得尤為重要。在這一背景之下，金融機構如何運用智能決策管理這類金融科技手段來提升業務能力尤為重要。

突破效率與規模的門檻

早期銀行做信貸和信用卡業務的審批和風控是通過人工來實現，后來是人工加IT系統共同實現。隨著時代的發展互聯網業務是否可以首診，由系統自動化完成逐漸成為趨勢。“現在規模大一些的銀行一天收到的發卡申請量會達到幾萬筆至幾十萬筆，由人工來處理已經無法滿足需求，我們的智能決策管理平臺（RIDE）也是為了解決這個業務痛點而開發的。”張曉軍先生告訴記者。

近年來，銀行機構基于互聯網的零售業務大幅度增長，對相關業務的處理時間要求更快、處理水平要求更穩定，這些都對金融科技提出了更高的要求。從風控來說，可以分為信用風險和欺詐風險管理，這些都是從申請階段開始的，但申請之后，還要面臨貸中、貸后的管理。例如額度管理、賬戶管理、交叉銷售互聯網業務是否可以首診，以及貸后的早期風險預警和催收。智能決策管理可以覆蓋貸款類產品的全生命周期的風險管理。通過智能決策管理，可以幫助銀行從無到有建立信貸的風控系統。

智能的意義在于讓業務人員用著順手

對于人工智能在金融業的應用，目前有關AI的概念很多，機器學習、神經網絡等名詞被市場上提的很多，但用戶更需要能落地的產品。

智能決策管理更突出了讓業務人員方便使用的設計。例如，智能決策管理平臺擁有包括規則集、決策表、決策樹、評分卡、模型管理等在內的多種模式的業務規則管理，能夠靈活地支持不同的業務場景。

銀行解決風控問題傳統上有兩種手段，一是通過規則判斷風險，二是通過模型判斷風險。而現在需要的是規則加模型共同來控制風險。這就需要一個平臺化的產品來承載規則與模型，讓風控手段能夠落實到執行層面，這也是智能決策管理設計的初衷。

除了對規則、策略的支持外，智能決策管理平臺還提供了模型管理的功能，可以支持多種模型語言，支持不同外部模型的直接導入，還支持名單管理，減少了業務人員的數據交互。從而能方便地將分析咨詢的成果進行落地。模型管理還可以保持對模型效果的監控，隨時動態調整，讓模型跟上環境的變化。

“近來智能自適應模型的概念提的較多，但智能不是憑空而來的，總要有所積累，我們的出發點是讓業務人員能夠快速修改和調整，完善規則和模型?！?/p>

目前，金融機構的互聯網業務越來越多，相關風險的數量和種類不斷涌現，按照以前的系統很難快速完成規則和策略的更新。智能決策管理平臺讓業務人員能夠快速修改，快速更新，對新的欺詐手段快速防范，以適應風險管理和業務發展的需要。