根据金融稳定理事会（FSB）定义，金融科技是指技术带来的创新。技术手段包括“A”（人工智能，Artificial Intelligence）“B”（区块链，Blockchain）“C”（云计算，Cloud Computing）“D”（大数据，Big Data）。得益于科技水平提升，金融服务的效率和质量不断提升。而技术创新在金融领域场景的应用，主要包括业务发展和风险管理。

目前，金融科技公司与金融机构的合作不断加强，并向纵深化发展。近两年，传统金融机构与金融科技公司合作动作频频，主要通过服务提供与购买，或巩固合作伙伴关系方式，打通合作双方在用户获取、产品迭代、智能风控及流程优化等业务渠道。

与传统金融机构纷纷成立金融科技实验室不同的是，P2P网贷领域的应用主要从业务层面着手，渗透到获客、风控及催收环节，实现P2P网贷平台运营优化，比如大数据精准获客带来成本下降及效率提升，大数据风控带来风控质量改进，智能催收带来贷后管理新模式。

科技技术手段在P2P网贷行业运用已涉及多个环节，主要体现在：

1.大数据精准获客

P2P网贷平台获客方式从无固定范式，对于资金实力雄厚的平台，创意中插、弹幕压屏都为平台赚来了不少流量，但付出的代价是高昂的成本，另外也面临营销媒介热度过后如何保持流量稳定增长、如何提高转化率的挑战。同样，扩围借款端实现优质资产增长，也属于金融科技在获客领域的应用。金融科技根据海量数据获客，精准触达用户；而且业务增长带来的系统边际成本递减。

金融科技在精准获客的运用模式中关键步骤主要包括：

（1）多维数据采集

金融科技获取用户信息源非常广泛，包括运营商、银行、公共事业、电商、社交及出行服务等各方面数据。其中，最为重要的是运营商数据，也是P2P网贷平台在获客中最为青睐的数据源。用户的通话记录和短信记录是相对低频、高效的数据，根据这些数据可以初步构建用户画像，比如用户与4S店的通话记录可以预判用户是否具有购车需求，而不同品牌4S店也反映出用户的财力差异；根据用户与保险公司的通话或短信往来，识别用户险种需求及理赔情况，进而判断用户的保障层次需求等。

实际业务中，平台也可以做到对用户数据的保护，防止侵犯用户隐私。数据采集中，平台并不直接提提取用户初始数据，而是基于平台建模、与运营商等的合作关系，平台向运营商输入平台搭建好了的数据分析模型，由数据运营商根据平台的数据填写规则输入用户初始数据，形成用户数据标签及打分，由运营商向平台输出模型预测结果，而初始数据仅保留在运营商等层面。

（2）构建用户画像

为用户打标签是形成用户画像的核心工作。首先需要将描述用户信息的非结构化数据标准化，形成结构化数据。不同P2P网贷平台根据自身业务模式，定制适用自身平台的用户标签，比如体量大的平台定义的“高净值”用户门槛可能更高，有购车、购房记录的用户可能更容易成为抵质押业务平台的目标用户等。

（3）精准获客触发

通过用户标签分层，可获得P2P网贷平台目标用户人群；另外，用户数据实时更新中，用户标签也随之变动，当用户数据触及目标用户条件时，用户也将由非目标人群演化成潜在用户。配合其他标签数据，可实现对用户的精准营销。

2.智能风控

目前科技技术手段在P2P网贷行业应用相对普遍的是在风控环节。各项技术在风控环节的应用深度及侧重有所不同，但存在一些交叉。

（1）大数据风控

大数据技术除了运用在精准获客外，在智能风控的前期阶段可进行有效的欺诈识别，打破信息不对称。机制原理基本可以概括为，通过搜集多维数据、对多维数据交叉比对，识别借款人是否为恶意借款人；对于初步通过信息交叉验证的借款人进行信用评分，评分依据可以参考借款用户的其他经济行为数据，比如账单数据、电商交易记录等。

（2）人工智能

人工智能在大数据基础上，解决风控模型优化难题。目前人工智能和大数据结合是风控的核心技术，基本原理是通过深度学习和数据挖掘，实现模型构建和训练、性能监控与自迭代，进而实现数据降维，提高风险把控的规律和准确性。比如，通过知识图谱、自然语言处理、机器学习等人工智能技术，利用关系网络发现不同借款人是否存在关联，识别异常的团伙欺诈；通过对借款人多方数据交叉比对，识别伪造虚假信息，防范专业欺诈。

在P2P网贷行业风险集中爆发的背景下，及时有效预警恶意借款人对降低借款人违约风险具有重要意义。而无监督机器学习，基于观察到的交易特征和案例数据，发现借款人变量异常；即使是未形成借款人标签的情况下，也可对登录和交易场景运用无监督机器学习，识别行为异常的欺诈借款人。

（3）区块链

区块链技术在资产端的应用相对较为突出，其完全透明的数据管理体系提供了可信任的数据溯源途径。比如利用智能合约，对借款合同进行跟踪，防止借贷合同被篡改；而票据业务潜藏人工操作风险，区块链技术同样可实现背书信息追踪，防范票据多次流转背书不同步、一票多卖等问题。

目前金融科技在智能风控的应用，已经形成数据多源搜集、数据结构化处理、建模、反欺诈识别、信用评分、额度管理、贷后管理等业务流程闭环，根据授信定价模型授予不同的额度及借款利率，根据不同的借贷效果对风控体系的模块、参数、评分标准等进行验证及修复，不断提高风控精准度及模型的有效性。

3.催收

目前，金融科技已经极大地优化了催收流程，提高了催收工作效率，降低了人工成本。首先，金融科技可以首先批量外呼，提高了通话接通率；其次，基于语音识别，金融科技可识别不同类型的逾期借款人，并提供差异性的解决方案。对于遗忘型借款人，金融科技可以识别出借款人是因为错过了还款日期造成的逾期，此时金融科技可以给出一定的免罚息还款日，提醒借款人尽快还款；对于资金流紧张的借款人，金融科技可识别出借款人的还款意愿强、但还款能力出现偏差，进而提供分期还款解决方案，这两类的逾期情况均可通过类似智能催收机器人的技术完成催收。而对于恶意逾期借款人，金融科技可以根据情绪识别技术等判断这部分借款人还款意愿较差，会转接人工催收客服进行深度催收，比如申请法务介入等。而根据不同逾期处理类型，金融科技也会进行统计分析并形成相应的统计报告，以完善信息统计，并督促后续借款方案调整。由此看，金融科技实现了催收的人工占用大幅下降，提高了催收效率。

总体而言，多数平台的科技技术运用合作层次尚有待加深，目前也存在一定问题。比如由于信用体制不健全，精准获客环节还无法全面获取用户的历史信用记录及数据，仅能依靠用户其他行为数据进行交叉验证，对验证用户行为习惯连续性带来了不便；区块链技术的应用不足也导致平台较难核实借款人是否涉及多头借贷；而智能催收也多发生在借款人已有违约事实后。如何发挥各项技术在借贷全流程的交叉应用，精准预警借款人违约是各大平台面临的重大考验。

同时，金融科技作为基础设施，本身具有一定的发展潜力：

一是，金融科技解决了企业发展效率低、创新不足等多处痛点，未来将会发展为机构竞争的核心竞争力。并且，金融科技基于云计算技术，打破了业务发展的地理限制，未来服务对象将覆盖三四线或更多偏远地区的企业。同时，金融科技实现了金融和技术的融合，各类型银行、支付机构及互金平台都会纳入金融科技技术服务对象的范畴。随着长尾客户也可享受金融科技服务，金融科技将真正实现普惠金融。

二是，金融业务链条的打通会刺激各个环节技术水平优化，进而引发金融科技更倾向追求科技水准的进步。而金融科技服务对象扩围，并优化了银行及其他平台的贷后管理，降低服务成本，可以缓解企业融资难、融资贵难题。所以金融科技除了促进技术创新外，也引导金融科技回归服务实体经济轨道。

三是，P2P网贷业务投资、借款、还款等操作均发生在线上，数据相对线下较易获取。数据的持续丰富无疑利好P2P网贷行业技术水准大幅提升。而P2P网贷行业员工是年轻化群体，也有利于技术快速习得及创新。同样，对于其他行业，随着各行业信息交叉度提升，数据规模将以惊人的速度增长，而这有利于金融科技闭环系统的高效优化。

目前P2P网贷平台合规检查正在有条不紊开展，平台备案后，能激发差异化竞争优势的平台应该是可以提供更高效率、更高服务质量的平台。无疑，金融科技将是拉开平台差距的核心要素。虽然目前金融科技也仅是在风控环节小试牛角，但金融科技探索从未停止，未来金融科技将持续深入渗透到获客、催收等全链条业务环节。随着越来越多的P2P网贷平台提高科技水平，相信未来，P2P网贷行业将大力推动普惠金融发展。