依托大数据、云计算、人工智能、机器学习、模型算法等技术，金融科技风控厂商从数据、技术以及客户三方面切入，通过科技赋能，将传统风控升级为金融科技风控。新型的风控模式极大地改善了金融机构日益增长的风控效能需求同落后的风控模式之间的矛盾。

　　截至2020年6月8日，我国金融科技风控服务商共获得307笔融资，公开披露的融资金额约为731.1亿元。2019年我国金融科技风控服务供应商融资事件数为623047起，融资金额为68.9956.4163.5亿元，较2018年有所下滑。主要是2018年5月和6月蚂蚁金服分别完成了140亿美元和16亿元的融资。

　　2014年中国金融科技风控专利申请数为10项,2019年申请数达到124118项，5年间专利申请数年复合增长率达63.82%。在零售业务上，传统风控较为依赖风控人员的经验，在信用评估上严重依赖如征信报告等传统金融数据，在贷后管理，特别是催收上依赖人工催收，存在回款效率低、泛亚电竞平台成本高企等问题。在对公业务上，传统风控缺乏规范化判定标准，而且由于部分项目信息数据的海量化、碎片化，导致对企业尽职调查成本高、项目评估效率较低和真实性考证难度大等问题，特别是对于成立时间短的创新型小微企业，问题更加严重。

　　招商银行上线了企业关联关系智能知识图谱，用人工智能和大数据驱动信贷对公业务，在全行得到了广泛应用和认可；支付宝更新自身风控引擎，升级为Alpha Risk智能风控引擎，将人类直觉AI（Analyst Intuition) 和机器智能AI（Artificial Intelligence) 两者进行融合，逐步实现支付领域风控无人化管理；合合信息研发“供应链核心企业大数据风控管理平台”，基于启信宝商业数据平台，解决了以往供应链金融风控的多个痛点。

　　风控行业经历过“野蛮生长”，有小部分厂商通过“爬虫”技术过度采集用户数据，侵犯用户隐私，相关企业被警方查处，对金融科技风控造成了一定的负面影响。本文建议，厂商、金融机构、用户、监管部门和社会舆论，可以共同参与构建集数据、技术与场景三位一体的风控生态。进一步，可由监管部门牵头，构建风险数据共享平台，通过统一的数据标准和系统接口，将海量的黑名单数据归集、分类并设置相应权限，打破数据“孤岛”，将多方数据整合，以提升全社会风险监控能力。

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