历经三次技术浪潮的人工智能已逐步成熟，在许多生活与业务场景中开始真正落地应用，成为引领未来发展的战略性技术，也正日益成为高科技企业乃至国家之间竞争的焦点。相信未来人工智能的应用场景范围将持续扩大，并深度渗透到各个领域。在这些各行各业的应用场景中，金融领域是人工智能落地应用最成熟的领域，尤其是在智能个人信贷风险评估方面，在我国已经发展了十年之久。
在银行的个人信贷领域，常见的传统个人信贷风险评估方法主要考虑以下维度：1、负债。按照各大银行的标准，总负债率＞70%，属于高负债，超70%的负债率，征信就不太好。2、逾期。大部分银行要求：当前无1，一年无2，两年无3，三年无4，历史无7，2年内不能连3累6，这些视为征信良好。3、查询次数。大部分的银行要求近半年不超6次查询，算征信良好。4、小额网贷数量及金额。银行一般会要求，小额网贷数量不超3笔，金额在10万以下，视为征信良好。
但以上内容必须建立在该人已经被央行征信体系覆盖，并且与银行发生过信贷关系的情况下。但是中国有相当多的长尾人群，他们被未在这一体系内。
数据显示，央行个人征信记录覆盖率为35%，而美国个人征信渗透率则达到92%。从征信人均的查询次数来看，美国人均查询5.79次，我国只有0.35次，查询量仅为美国的1/17。由此可见央行个人征信体系的覆盖人群、覆盖维度仍远远不足。因此市场化的个人信贷风险评估机构和方法可以为其做到很好的补充和辅助。
借助于大数据、人工智能、云计算等技术的大力支持，金融科技在中国的发展可谓突飞猛进。智能化的个人信贷风险评估可以利用用户在互联网活动中产生的大量数据，更加全面地评估用户的风险状况并且动态和及时地反映用户风险状况的变化情况，这是传统个人信贷风险评估体系无法比拟的优势。当然互联网用户行为数据拥有复杂的维度以及海量的数据体量，而在对用户进行风险评估时选取哪些行为维度及数据，建立怎样的模型进行评估，是各家金融科技公司探索的重点。
成立于2015年的冰鉴科技，深耕AI+金融领域，目前已发展成为金融科技领域的标杆企业，在智能个人信贷风险评估领域更是走在行业前列。基于机器学习、深度学习、知识图谱、自然语言处理、联邦学习等前言的人工智能技术和丰富的建模经验，冰鉴科技推出包括设备风险预测、履约能力风险预测、综合风险预测、风险传导性预测、履约稳定性风险预测以及风险变化预测等在内的个人信贷风险评估服务，可为银行等金融机构风控全流程提供决策辅助支持，助力其提升效率、降低坏账率，加速金融行业数字化转型。
