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隨著我國消費市場的不斷發展，消費信貸、網貸行業的崛起，產生了巨大的個人征信需求。共享產品免押金、信用支付、酒店免押金、快速借貸等信用生活特權享受，都源自于個人征信價值的體現。

9月19日，技術驅動型互聯網金融信息服務公司小贏科技，在紐交所敲鐘上市(股票代碼:XYF)，以每股9.5美元發行1100萬股美國存托股票（以下簡稱“ADS”），每股ADS相當于公司兩股A類普通股。在承銷商不行使超額配售權的情況下，本次募資總額預計為1.045億美元。在此次發售中，德意志銀行、摩根士丹利、招商證券（香港）、光大證券（國際）、尚乘任承銷商。

招股書顯示，小贏科技2016年、2017年、2018年上半年的總收入分別為2.3億元、17.9億元、18.5億元，Non-GAAP凈利潤為-1.2億元、3.4億元、4.4億元。能扭虧為盈主要來自于小贏科技依托互聯網技術以及大數據應用，自主開發的高度自動化風控系統WinSAFE。自動化、標準化、不斷降低的邊際成本、足夠大的市場，是成為互聯網爆款指數型爆發增長的基本要素，從小贏科技招股書相關介紹以及其財務數據中，可以看出WinSAFE已經得到了市場驗證，而成功敲鐘上市，也代表其得到資本市場的認可。高度自動化風控系統WinSAFE

大數據正逐步應用在生活的方方面面，逐漸顯現出大能量，而大數據風控的最終效果如何，在國內市場中則難見真章。

小贏科技上市后，各項數據曝光，使得投資者看到了其領先的數據建模能力，以及應用結果。小贏科技的風控決策，是以數據為基礎，結合業務場景和客群特征做出的科學結論。獨立的風控體系、“數據驅動決策”的風控理念，確保了風控政策制定的嚴謹性和落地的有效性。

小贏科技高級風控模型總監吳曉春曾展示過小贏科技的建模方案和應用實例，包括邏輯回歸，機器學習算法，復雜網絡等，實現貸前、貸中、貸后整個信貸周期全流程的大數據風控。

吳曉春認為，邏輯回歸模型建模過程直觀、含義明確、易于推廣；而機器學習模型能提取高維體征、自動化程度高。

據介紹，WinSAFE風控體系涵蓋反欺詐模塊、數據引擎、決策引擎、審批系統、JANUS業務報表系統、大數據Hadoop平臺、AI機器學習平臺等；隨著業務的發展，內容還在不斷擴充。

據小贏科技招股書數據顯示，在風控系統第一道風險評估中，僅有20%的申請通過，進行后面的信用評分，第二道風險控制等級評估中，有90%的申請進入到風險定價環節，最終得出信用風險等級和定價，ABCD四個等級，分別占比為24.7%、47.6%、10.7%、17.0%；其中，前10%的信用等級平均有23000元的借款額度，底部10-20%的信用等級平均有2000元借款額度。

吳曉春提到，目前個人征信分數，主要通過評級模型和數學公式，將來自不同渠道征信大數據，匯總并用分數的形式表示出來。對平臺來講，數據的涵蓋的范圍，信息記錄信息的全面，以及時效性是首要重點。反欺詐

當大數據模型用于風控，大幅提高審批效率和審批質量的同時，欺詐的惡性影響也將隨之擴大，因此反欺詐就是十分重要的第一道防線。

據介紹，用戶向小贏科技申請借款、提交基礎信息后，風控系統首先要啟動“反欺詐”機制，通過攝像頭、身份認證等手段，把機器人和虛假申請先篩選出去；其次，是要核實用戶的還款意愿，通過調取信用卡額度、違約記錄、歷史問題等，對用戶做出評估；然后，會在用戶授權的情況下，調取運營商通話記錄，因為物以類聚、人以群分，小贏科技掌握了一個龐大的欺詐黑名單，如果申請人與黑名單上的人聯系密切，則被認為很可能存在問題。

在這幾步篩選通過后，剩下的用戶就比較優質了。風控系統會通過大數據分析，做進一步排查。比如觀察用戶的申請時間，在深夜和中午的標簽定級差距較大；比如觀察申請使用的手機是否越獄，是否有可能安裝了模擬定位、短信的欺詐軟件等。目前，小贏科技已經積累了兩三千個標簽和字段，幫助系統篩選出問題用戶，根據新增的數據和放貸記錄，進而優化模型。