由中关村互联网金融研究院与中关村金融科技产业发展联盟联合主办的“2025年数字金融服务创新与场景应用案例征集”活动已圆满落幕。本次活动面向银行、保险等金融机构及科技企业，广泛征集并收录了涵盖普惠金融、养老金融、人工智能、区块链等前沿领域的数百项实践案例。通过“指标评价+专家评审”双重机制，围绕创新突破性、场景落地性及成果价值等核心指标进行系统性评审，最终遴选出“2025数字金融服务创新与应用场景创新优秀案例”共64项。这批优秀案例集中体现了数字金融领域的最新成果与标杆实践，现通过官方公众号进行系列专题展示，以助推行业数字化转型与高质量发展。
本案例展示了深圳小雨点利用大数据与AI技术赋能金融机构风控转型的深度实践。针对传统风控在实时性与精准度上的不足，项目构建了覆盖“贷前-贷中-贷后”全生命周期的智能风控体系。技术上，方案深度融合机器学习与联邦学习等隐私计算技术，在保障数据安全合规的前提下，有效破解了跨机构数据孤岛难题，提升了风险评估模型的泛化能力。业务上，通过建立统一的风险标尺与动态策略调整机制，帮助机构实现了从经验驱动向数据驱动的决策升级。该方案在严监管与激烈竞争的市场环境下，不仅显著提升了风险识别效率与自动化水平，更成功实现了风险控制、成本优化与业务规模增长的“三赢”，为金融机构构建稳健的智能风控防线提供了有力支撑。
随着金融市场的快速发展，金融机构面临着日益复杂的风险环境。金融行业在数字化转型浪潮下面临的多重挑战与机遇。金融业务线上化、场景化加速，传统风控模式难以应对海量数据实时处理、复杂风险动态识别等需求，金融机构亟需通过智能风控技术提升风险管控的精准性与时效性。同时， 监管机构对反欺诈、反洗钱、数据安全等领域的要求日益严格，推动金融机构构建合规、透明的智能风控体系。此外，市场竞争加剧与客户体验升级的双重压力，促使金融机构将智能风控与业务创新深度融合，例如通过 AI 模型优化信贷审批流程、利用大数据分析挖掘潜在风险场景，在保障资产安全的同时提升服务效率。在此背景下，智能风控咨询成为金融机构实现风控能力升级、业务模式创新及合规经营的关键支撑。
提高风险的识别能力：通过大数据和人工智能技术，实现风险的实时识别和预警，提高风险识别的准确性；
优化风险评估模型：利用机器学习的算法（利用联邦学习等隐私计算技术跨机构的风控协同），构建更加精准的风险评估模型，提高了风险评估的准确性；
模型开发：采用机器学习方法训练模型（联邦学习的应用、知识图谱与机器学习的结合），用 AUC\KS\PSI等指标验证模型有效性；
策略设计：风控策略兼顾“安全底线”与“用户体验”，通过动态调整平衡风险和业务增长。
实现效率、业务量、风险水平的三赢：风险识别效率提升（坏账率降低）、成本优化与流程更自动化。
统一风险标尺，确保风险等级和策略运用在不同客群上的一致性，平衡风险偏好，更精准识别风险；
通过量化分析对现有策略规则的有效性进行评估和优化，基于行业经验补充风险规则；
