新型冠状肺炎疫情的爆发给中国的经济运行带来了一次性的、罕见的短期冲击，对国民经济毛细血管位置的小微企业的影响尤为突出。

　　面对肆虐的疫情，金融企业倾力参与，中国工商银行专门设立支持疫情防控专项基金，为抗击疫情相关企业提供股权融资等支持，助力防疫相关企业增强资本实力和抵御风险能力，提升物资生产和服务保障能力。

　　金融科技公司飞贷设立千万“抗疫专项资金”，联合合作金融机构给符合条件的用户提供延期还款、补贴贷款期间相关费用、贴息降低相应利率水平，对因疫情暂时失去营业收入的小微企业主、一线医护人员及其家属、确诊人员和隔离人员申请新的信用类融资，提高融资额度，最高额度由30万增至50万。目前已支持超千户小微企业主及特定人群解决短期资金周转问题。

　　疫情之下促发了金融科技的发展，为了防止新冠病毒传染，“零接触”服务的需求在这个特殊期间凸显。

　　在疫情防控期间，各行业都在直面隔离带来的生活新样态，探索“无接触”的服务或生产方式。

　　正如银保监会巡视员叶燕斐所言，疫情为金融机构更好地通过金融科技办理业务带来机遇。

　　当前小微企业逐步复工复产，压抑的信贷需求开始大量释放，与传统信贷方式相比较，线上信贷业务减少了客户去银行现场办理贷款带来的人员聚集风险，减轻了银行网点的疫情防控压力。但是，线上信贷服务在提高贷款审批速度的同时，也面临着对风控把握弱化的风险，不少金融机构开展线上信贷业务时的风控压力随之上行。在此情况下，智能风控成为疫情之下的线上信贷的焦点，而作为智能风控最重要的环节风控建模则成了重中之重。

　　一直以来，构建机器学习模型依赖专业编程技能和建模工具，复杂且费时费力，即使是数据科学家建模也要耗费相当多时间和精力。通过建模方式实现智能决策面临着技术门槛高、理论复杂、工程量巨大、人员瓶颈等诸多挑战，对疫情期间需要 “快、准、狠”的金融机构而言更成了望尘莫及的事情。

　　抓住了这一点，主打大数据与AI相结合的飞贷金融科技自动化建模平台给出了解决办法。

　　什么办法?

　　通过自动机器学习技术来快速实现AI业务场景应用，助力机器学习模型在各行各业应用和落地。

　　同样以风控为例，我们可从中窥见自动化建模的价值，在某邮政银行信用卡账户逾期预测项目中，模型top前20%召回率达到84.3%，比专家规则提升了100%以上。

　　据了解，飞贷金融科技自动化建模平台的成本和上线周期仅为传统建模平台的十分之一，建模效率却能达到十倍以上。相较于市面上自动化建模平台产品，飞贷自动化建模平台具有低门槛、全流程、自学习、高效能、可解释五大核心价值。

　　基于五大核心价值的飞贷自动化建模平台，建立了智能获客模型以及客户生命周期模型贯穿整个业务流程，使精准营销贯穿获客、存量客户经营等整个客户生命周期，为客户生命周期各环节的绩效提升提供巨大帮助，为银行、信托、保险等有建模场景需求但缺乏建模人才与技术的持牌金融机构带来高效的建模服务。

免责声明：以上内容为本网站转自其它媒体，相关信息仅为传递更多信息之目的，不代表本网观点，亦不代表本网站赞同其观点或证实其内容的真实性。如稿件版权单位或个人不想在本网发布，可与本网联系，本网视情况可立即将其撤除。