对于站在十字路口的互联网金融而言，大数据、机器学习、人工智能似乎是互金企业的一根救命稻草。面对监管、面对市场上大量“微不足道”的长尾用户，如何把金融服务落到实处，真正以用户为中心，大数据、人工智能似乎给出了方向。
通过对底层数据进行收集和存储，加以信息整合，并利用机器学习等知识发现，从而进一步做出智慧决策。在与日剧增的数据量基础上，最终量变会导致质变，从而使机器变得更加智能，使得金融创新变得更为现实。
风控创新
大数据对互联网金融最深刻的创新与变革，首先来源于风控。
事实上，金融的本质仍然是风险管理，风控是所有金融业务核心。在泛互联网的环境里，金融风控面临的传统个体欺诈已迅速演变为有组织、有规模的群体欺诈和关联风险。
人工智能与大数据的融合，为金融风控带来了革命性的变革。拥有大数据建模能力的企业，通过模型对大量数据的分析预测，从而对其进行信用评级，降低群体欺诈风险。
以红杉资本投资的厚本金融为例，厚本金融的大数据风控体系，主要是基于机器学习，解决反欺诈的诉求。基于申请人、手机号、设备、ip地址等各类信息节点构建庞大网络图，并可在此之上进行基于规则和机器学习的反欺诈模型实时识别。
传统反欺诈还停留在识别一度风险等这种简单规则方式，如联系人中借贷人个数等，对于二度、三度乃至更广范围的网络全局风险苦无良策。厚本金融通过机器学习里面基于图谱网络很好地解决了这一诉求。
譬如通过机器学习用户的行为模式，结合欺诈黑名单等数据支撑，反欺诈模型能够辨别特殊用户在申请流程、审批流程中的反常行为，从而做出欺诈行为判断。
产品创新
用户的忠诚度来源于其自身的切实体验，通过大数据算法、数据分析、数据决策等等，厚本金融可以将传统金融机构数周才能完成的工作缩短至3-5日，显著提高效率，提升用户体验。
对于金融行业整体效率的提升，人工智能+大数据将起到强有力的助推作用。机器学习和人工智能在各行各业行业都有广泛的应用，人工智能可以利用更少的时间处理更为丰富全面的市场信息，提供专业可观，甚至更准确的分析。
过去，金融机构对于个人用户的授信，很大程度上依赖于央行的征信报告，但消费金融贷款额度小、需求分散、个性化等特点，依靠传统人工获客、评估、审核和风控，运营成本明显过高，效率偏低。人工智能的发展，正在改变这一状况。
以厚本金融为例，通过大数据风控模型的自动化信用评估，厚本金融加速了整个信贷的决策过程，申请人可以更迅速地得到答复，提高了从申请到获批整个流程的效率。针对特定细分市场，厚本金融目前较快情况能达到3天左右实现放款，相比而言，人工审核一般需要2-3周以上时间才能实现放款。
此外，人工智能还节省了大量的人力成本。举例而言，假设传统金融机构达成月度10亿元量级的放款需要2万人，大数据金融科技公司则只需要200人。
机器学习和人工智能在各行各业都有广泛的应用，随着数据集的丰富，ai可以利用更少的时间处理更为丰富全面的市场信息，提供专业可观，甚至更准确的分析。
营销创新
大数据、人工智能的发展，还可以帮助企业实现营销创新，实现定向精准营销，提高营销转化率，降低获客成本。
对于互联网金融企业而言，高昂的获客成本一直是制约平台发展的重要因素之一，尤其是市场由蓝海进入红海，获客成本进一步攀升。
厚本金融的大数据精准营销，可以通过综合分析来自用户的交易数据和行为数据，将不同特征的客户划分成不同的群体进行小规模推送尝试，最后分析得出最准确的目标客户群再进行全面推送。
本质上来说，厚本金融的精准营销，创新了传统的营销方式，通过数据分析了解变化的客户需求，甚至预测客户的金融需求，从而发起精确的主动营销，大幅拉升营收，降低成本。
例如，数据分析发现某客户的月消费突然增长了很多，那就可以预测客户很可能需要贷款。这时，厚本金融主动致电介绍信贷款服务，客户申请贷款的概率就会很高。
当然，大数据、人工智能等技术的蓝海市场也未必是表面的阳光明媚，仍然存在诸多风险点，比如技术滥用所带来的财产安全、隐私安全、职业诚信、职务犯罪、监管边界等等，未来仍需大家一起努力。
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