数字科技时代，人与人的联系更多地聚集于网络，因此引发的安全事件屡见不鲜，信用纠纷也未曾断过。只有把先进的数据技术和丰富的应用场景结合起来，提升自身的风控实力和运营效率，解决好安全问题，才能让大家安心工作、生活。

  目前，信用管理技术发展的趋势呈现出了四个特点。

  第一个趋势是从孤立数据源向多维数据源拓展。很多数字化行业比如金融，在各个垂直领域形成了闭环，环外数据不流通。这个原因导致很难对一个用户进行全面的画像构建以及风险评估。现在，虽然数据孤岛依旧存在，但由于数据科技的应用，壁垒正在逐渐被打破。

  第二个趋势是风控建模逐步从监督式学习向非监督式学习拓展。在中国，移动互联网发展迅速，各行业产品类型以及业务模式趋于多元。如果借助监督式学习，用旧模式推测新实例，会让风险判断存在滞后性。只有通过无监督学习，在没有类别信息情况下，通过对大量样本进行分析和分类，同时借鉴专家经验，才能在多变的市场环境下做到提前预警。

  第三个趋势是提升了反欺诈效率。当团伙化作案以及黑产上下游产业链日趋庞大，之前的风控技术对于用户单点的判断会出现漏洞。如今，更多的科技公司会利用群像特征，搭建类似知识图谱、网络图谱等一系列网络关联关系，目的在于大幅增加欺诈作案成本，提升反欺诈效率。

  第四个是从低维高相关向高维可解释的发展趋势。比如，传统银行在判断一个申请用户的风险时，主要基于自身积累以及央行征信的数据支持。但在互联网发展的今天，仅仅这样做可能导致有需求的潜在优质客户被拒之门外。这就要求从业者通过互联网上积累的碎片化数据进行高维可解释的建模探索。

  通过数据融合的方式，其实可以用极低的成本达到精准的营销效果。比如说这家机构有1000万潜在用户需要转化，假设每个人的营销成本是1块钱，那要花1000万。这时候就要进行抽样实验的方式：取2万的样本，对这2万样本进行一个营销响应模型搭建，然后把这个模型部署在1000万的潜在用户上。这样可以把营销响应率排名前20%的用户筛选出来，筛选出来的就是最有可能成为用户的人群。

  最近，网络上出现很多对于用工人员审查不严导致的恶性事件。背后的原因就是因为整个市场没有从信用维度对用工人员进行考量。比如说之前的杭州纵火案，以及在网约车领域出现的一系列犯罪案件，直接问题就是在信用维度缺少判断的依据。这时就要根据市场的痛点和空白推出相关产品，考虑从欠款、失信、涉诉几个维度对潜在用工人员进行前端排查。

  类似的实践应用正不断对外部场景进行赋能。目前市场上的租赁平台覆盖了用户衣食住行娱各个场景，它们是共享经济领域的核心组成部分。为什么共享经济发展得这么迅速？因为现在的年轻消费者更加注重的是产品的使用权而不是所有权。大家可以想象，如果出去旅游需要一部无人机进行航拍，比起购买，租赁的方式可以让成本降到最低，但满足这一需求的前提一定是对用户的精准信用判断。