传统金融行业在互联网的冲击下不断突破原有模式，产生了诸多新型业态。

　　随着人工智能、大数据、云计算、生物识别、区块链等新一轮的技术出现，以及金融行业监管的逐步趋严，科技成为了金融发展的新引擎。

　　在行业风云变化之际，消费金融行业领先的信息技术服务提供商信用算力，也正式开启全新品牌及战略布局。9月28日，“三年而立，从信出发”信用算力品牌升级发布会在上海成功举办。本次发布会首次公布了信用算力全新品牌体系和业务布局。

　　“本次品牌升级对于信用算力来说，是一个全新开始。“信用算力董事长兼CEO张建梁表示，作为长期致力于消费金融领域信用体系建设的深度参与方，信用算力未来将继续倡导以技术创新能力为核心，加快社会信用体系建设，将技术优势转化为推动行业及社会进步的真实力量。

　　      技术基因 布局顶层技术解决方案

　　信用算力成立于2015年7月，作为消费金融行业的信息技术服务提供商，以技术为驱动，长期致力于金融行业信用建设。

　　自成立以来，依托深厚的搜索引擎研发经验与机器学习技术，为金融机构提供精准营销、数据风控、咨询服务在内的一体化解决方案。

　　三年来，信用算力抢占金融科技的风口快速奔跑，产品矩阵迅速壮大，品牌也随之升级。

　　基于自身强大的技术基因，信用算力持续发力B端业务，为传统金融机构赋能。同时巩固C端业务，提升用户体验。

　　目前，信用算力已经聚合精准营销服务、大数据风控服务、SaaS服务和咨询服务在内的四大顶层技术解决方案。

　　作为信用算力上线时间最长的服务平台，信用算力精准营销平台目前已经拥有3500万的优质客群，这一平台依托千万级别优质客群、庞大的征信数据集和数百种金融特征提取、先进的数据挖掘和智能搜索能力，连接借款用户与金融机构，千万用户的个性化借款需求，千款金融产品。

　　在自主研发方面，信用算力基于金融领域的SaaS服务模式，打造Fin-Cloud信贷云决策引擎系统，以标准化、高效率、轻量级的技术解决方案，服务金融机构，加速金融机构的“互联网化”布局，可实现数据查询并发量2万次每秒，全时可用性达99.99%，能力与效率双向提升。

　　同时，基于千万级贷后表现、10000+风险维度数据、秒级以内高并发性能，信用算力为金融机构提供准入、反欺诈、信用评分、授信策略、贷中监测、贷后管理等全流程风控策略输出，以及多头借贷、黑名单、反欺诈、信用风险评分等智能风控产品输出服务，快速发现大数据价值。

　　      技术驱动 为信用建设提供技术引擎

　　在当天下午同期举办的“社会信用助力金融风控”研讨会上，信用算力与上海市社会信用促进中心共同签署战略协议。信用算力也正式加入上海市首席信用官联盟、上海市信用大数据联合实验室。

上海市社会信用促进中心，长期致力于引导社会诚信文化建设、推动信用行业产品应用落地、培育信用服务市场、促进上海市信用服务产业链各环节健康有序可持续发展。

　　上海市信用大数据联合实验室是在政府相关部门的指导和推动下，为进一步扩大信用大数据在各重点行业的应用，依托上海市市场信用信息共享服务平台和上海市公共信用信息共享服务平台，结合互联网+的模式，联合产、学、研、用等一批行业用户、大数据应用服务企业、科研机构以及高等院校，成立的开放架构的实验平台。加入该实验室的还有上海市数字证书认证中心、万达征信、芝麻信用等25家业内知名企业。

来自上海财经大学、工商银行上海分行、恒丰银行上海分行、创巢信用、拍拍贷、51信用卡、鸭嘴兽以及中国非公医疗机构行业协会等企业、专家及学者共聚一堂，在研讨中就信用体系建设、打破数据孤岛以及技术创新下的多维度大数据识别风险等话题进行深入讨论。上海市社会信用促进中心副主任单晓炯主持本次研讨会。

　　上海市社会信用促进中心主任傅春在研讨中提及，未来信用建设将继续融合至各大业务场景，搭建市场信息的共享平台，形成行业标准，共同推进全民参与的社会信用体系建设。

　　信用算力董事长兼CEO张建梁分享了信用算力旗下精准营销平台在帮助借款人构建个人信用体系方面作出的努力。“我们帮助3500万用户建立起他们的信用档案，同时也帮助金融机构识别用户存在的风险点。“

　　51信用卡CRO蒋燕青认为，打破数据孤岛需要行业力量共同推进，识别行业及用户风险。“只有各个行业参与方贡献相关的数据，才能为行业长期积累并且构建普惠性的分享机制。“

　　信用算力同样也在打破数据孤岛中积极实践，信用算力CRO兼金融事业部总经理刘晓峰介绍道，“我们能够非常精准地通过定向跟踪和定量的流量了解客户需求，然后通过技术手段与我们平台上1000多家机构达到精准匹配。”

　　而作为大数据风控领域的早期实践者，拍拍贷目前已经可以做到自动化审核，这一方式实际上比人工审核更精准。“客户的行为数据以及授权的流通数据可以很好地识别风险。”拍拍贷风控副总裁刘畅介绍道。

　　创巢信用总经理周鸿涌分享了中小微企业贷款中的风险管理问题，“我们在做中小微企业信用贷款产品模型设计、降低银行端数据验证的成本等方面作了不少探索。“

　　针对信用产业应用型人才的培养，上海财经大学金融学教授邹平强调，高校在信用风险前瞻性培养上、在场景模型构建上以及数据共享上都应该作出相应贡献。

　　今后，信用算力也将在上海市社会信用促进中心的指导之下，从信用行业用户的需求为出发点，依托首席信用官联盟、信用大数据联合实验室，开发创新信用数据产品和创新信用服务，促进信用大数据新产品、新服务和新技术的研发，致力于成为上海信用服务产业的重要技术引擎。