随着人工智能技术的发展和政府各项政策的鼓励，金融机构的数字化转型在当下可谓是如火如荼。在这其中最为广泛运用的就是智能银行风控模型。
拥有大数据和人工智能加持的银行风控模型不仅仅指信用评分、反欺诈等贷前审查环节，而是一套流程体系，涵盖从用户入口端的精准营销到贷后回款或催收管理的全流程。
当然其中主要包含的还是贷前贷中贷后三个业务环节：
1、贷前风控：此时的智能风控体系通过前置银行风控模型对客户进行身份验证，验证通过后再对客户进行贷款申请的风险准入筛查，筛查的内容包括：反欺诈筛查、黑名单筛查、多头筛查以及客户与业务条件的符合度筛查等等。
2、贷中风控：通过贷前风控的客户将进入到贷中审批环节。此时的银行风控模型一般将通过风险评分卡为客户进行风险评分。风险评分通过的客户将直接获得银行的授信，并且该评分还将影响到客户的贷款额度、利率和贷款期限等等。
3、贷后风控：一旦取用贷款资金，即进入贷后环节，并将受到智能风控体系的持续风险监控，直至还贷结束。一旦借贷企业或者个人触发了风险预警信号，贷后监控模型就会立刻向银行业务人员发出预警信号，提示风险。而对于逾期客户，智能风控系统将利用贷后催收模型，给出评分，进行有针对性的催收。
新科技浪潮的席卷，倒逼着银行数字化转型加快脚步。部分银行开始成立金融科技研发团队，借鉴和自主研发创新服务和产品，成立属于自己的线上平台；借助金融科技重新配置金融资源，提高经营效率降低运营成本。
但对于大部分中小型商业银行来说，打造自己的专属银行风控模型科技团队的成本过高，在这种情况下寻找优秀的金融科技公司进行合作将实现利益的最大化，通过优势互补和资源共享创新金融服务，简化交易流程。正如冰鉴科技董事长顾凌云在一次演讲中谈到的：“金融机构想要把借贷业务做好必须有三点：资金成本一定要低；流量要又便宜又好；风控技术也一定要好。金融机构可以专心把前两点做好，在技术方面只要跟冰鉴科技进行合作，就可以让它的风控达到行业当中最好的0.1%。”
总部位于上海陆家嘴的冰鉴科技，拥有领先的人工智能技术和对金融业务深刻的理解以及强大的银行风控模型建模能力，目前已成为人工智能企业服务领域尤其是智能风控领域的领头羊，旗下拥有三家国家高新企业，并成功入选国家级专精特新小巨人企业。冰鉴科技通过持续服务各类金融机构--进而服务中国长尾人群及小微企业：冰鉴的银行业客户，累计审批通过贷款规模数万亿元，累计帮助数亿人次获得各类贷款，累计帮助小微企业获得融资上万亿。
