1.个性化个人信用时期到来
对个人身份进行有效识别是供应信用信息做事的条件条件。AI在生物识别方面的运用近年取得的较大进展，紧张来自基于大数据的机器学习，并在基于人工神经网络的深度学习上实现了打破。以往，机器学习已成功运用于垃圾邮件过滤、手写字符识别等在线下时期必须通过人力帮助判断的领域，也有效办理了线上时期在机器翻译、敲诈检测、产品推举等方面难以针对有效需求精准完成的难题。但过去十年中，基于算法的演进、大数据技能和打算机运算能力的提高，特殊是深度学习办法的开拓，使得“机器”的智能显著提高。
所谓“深度学习”，是机器学习中一种利用空间相对关系对数据进行表征学习的新型机器学习模式，通过构建深层人造神经网络，组合多层硬件和软件在层级间移动大量数据，每层都要根据学习内容供应自己的数据表示方法，再将学习结果通报到下一层。当前，AI=深度学习+大数据，是一个最具时期精神、也最被普遍接管的认识。
互联网经济时期，金融做事会更多表示在场景模式的运用中。机器深度学习通过在大数据中探求“模式”，在这些模式的根本上利用一定算法再次统计剖析，在毋须过多人工参与和人为干涉的情形下，利用剖析所得预测事宜结果。通过剖析持续产生的越来越多的数据，构建并不断完善预测消费者行为的各种数学模型，在此根本上进一步天生“深度”打算模型，如此不断深化及繁芜化学习结果，从而使预测结果越来越趋近现实情形的演化。
在传统商业模式中，征信机构紧张通过采集消费者的证件号码和姓名对消费者身份进行识别，如美国征信机构采取社会保障号对消费者身份进行识别，我国公民银行征信系统采取包括证件类型、证件号码、姓名在内的三项标示，并在征信报告查询时引入其他问题对消费者身份进行识别。但以上办法方法更适宜在线下、低频的交易模式中利用。对数据运用强度、频度、广度均位居各行业前列的金融业来说，互联网时期线上交易大量、频繁、小额的特色，强烈哀求涌现与之相适应的新的个人信用利用办法，以担保消费者信息在进行验证时的安全性和有效性均能够受到担保。
2.金准数据AI征信技能上风
金准数据AI征信技能适用于信用模型所用信息不包含非信贷类信息的信用评分，紧张运用处景为金融领域，针对特定用场须要特定授权。金准数据对个人征信严格遵守三项原则：第三方征信的独立性，征信活动中的公道性，以及个人信息隐私权柄保护，同时须要明确个人征信 ≠ 社会信用体系。
金准数据AI征信技能具有以下上风：
第一，可以更准确的评估用户信用。
能够考虑过去可能没有得到信用评分的企业，或者可能被传统的基于逻辑回归的评分太匆忙地谢绝了。金准AI可以评估中小企业的某些数据点。
第二，对风控的掌握更加精确。
人为的去做风控，每一个人都会有自己的主不雅观意见和偏差，但是金准数据用AI + 模型 + 大数据去判断风险，去掌握风险，可以令风险的掌握和判断更加精准。
第三，极大提升传统征信行业的决策效率。
金准数据AI对大数据量的加工处理更高效，决策效率也很高，替代了大部分的人工操作和决策过程。
末了，将大数据+AI技能运用到征信行业。
通过互助伙伴获取大量企业金融行为记录类数据，根据机器学习方法，建立模型，预测用户信用情形，给出不同形式的反馈结果；AI补充ML的不敷，驱动征信业的发展；深度演习、剖析企业用户信贷类数据，剖析多个变量之间的交互；通过智能问答系统、智能机器人办理信贷的疑问；利用图象处理：扫描信贷者的证件；利用人脸识别：人脸识别活体，和身份证做比拟。
市场上多数AI企业只是提高了人类的事情效率，而金准数据是落实到详细的运用处景，特殊是在金融领域和征信行业。金准数据在不断考试测验，不断创新，积极利用AI新技能，新方法，提高金融场景的事情效率，提升模型精度，提升用户体验。