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全流程闭环,马上消费如何构建数字化赋能的一体化风控体系

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今年5月,工业和信息化部电子信息司公布2025年先进计算赋能新质生产力典型应用案例名单,马上消费金融股份有限公司(以下简称“马上消费”)凭借“先进计算驱动零售金融风险决策体系范式革新”入选“赋能行业发展类”案例。

该案例以“场景+数据+算法”一体化风控体系为核心,针对零售金融行业在信用识别与欺诈防控等环节的既有难题,形了一套覆盖数据融合、实时决策与跨场景部署的技术架构。



其以自建高性能智算中心为核心算力底座,整合先进计算资源,依托规模化机器学习、数据虚拟化、金融大模型及组合式人工智能等技术,打造“场景+数据+算法”一体化风控体系,贯通“数据—特征—模型—策略”全链路。

场景端,该体系将信贷服务嵌入消费行为发生的真实节点,在购物、医疗、教育等场景中完成授信决策;数据端,体系融合多源异构数据,突破传统征信数据的单一依赖;算法端,规模化机器学习与金融大模型支撑毫秒级多模态实时决策。三者构成的闭环使风控从静态规则判断转向动态、多维度的实时评估。

零售金融行业长期受制于数据割裂与模型泛化能力不足,这套体系的价值可从技术架构与风控逻辑两个维度加以审视。技术架构层面,全栈支撑体系不依赖于特定业务场景,可适配不同金融机构的现有基础设施,自建智算中心与算力底座的建设路径具有明确的工程化标准。风控逻辑层面,“数据—特征—模型—策略”的全链路贯通模式,解决了长期困扰行业的“数据孤岛”问题,为征信信息不足人群的信用识别提供了可复用的方法论。目前,该体系已接入互联网场景400余个,带动交易规模超万亿元。

消费金融行业在数字化转型纵深推进过程中,部分机构在贷后动态监测的体系化能力及不良资产处置效率等方面仍存在明显不足。马上消费以先进计算重构风险决策链路,其验证的,是技术架构与业务逻辑在同一闭环内协同演进的可能性。

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