大数据等技术，提高金融服务资源的使用效率
互联网金融与传统金融的最大区别，在于服务资源的使用效率上。把互联网看作工具，工具的使用效率关联着业务效率。技术，则可以让金融流程中的诸多环节实现自动化与智能化，从而解放更多的劳动力，让风控、存取等更加安全，操作更为简单，服务也可以走上更高的台阶。金融服务资源使用率低的情况，近几年来越发被人诟病。以信用卡而言，相关数据统计，至2015年12月底，五大国有银行累计发卡3.4亿张，股份制商业银行累计发卡2.2亿张。其中某股份制商业银行累计发卡6917万张，但流通卡数为3782万张，45.3%为不流通卡，占比接近五成的信用卡成“僵尸卡”。实际上，这是金融服务资源在个人业绩导向下的浪费，互联网金融则不会出现这种情况，会根据需求触发，实现智能匹配际个性化高效率。是以，科技用于互联网金融方面，最显眼的地方在于提高金融服务资源的使用效率上。
尤其在风控方面，如果没有大数据以及人工智能等技术，光靠人力是无法实现精准而及时的风控的。与风控相关联的是个人征信，而互联网金融存在和发展的基础在于征信。中国有5亿人因为没有从银行借钱的历史而无法从银行借钱，他们被迫转向地下钱庄和民间高利贷。所以，用大数据及人工智能技术实现个人征信，对于普惠金融是非常必要的。
阿里的智能客服机器人，可以整合人的经验，也可以通过大数据对用户进行精准的分析。在用户咨询时就可以根据其消费记录、年龄、工作、理财习惯等快速描述出一个精确的‘用户行为画像’，可随时进行用户风险的检测、分析和处置，从而实现实时风险识别与管控能力，据称，蚂蚁金服目前已经投入2200多台服务器用于风险管理业务。当然，蚂蚁金服的风险控制主要是其后台智能风控大脑，代号叫CTU，其基础是蚂蚁金服的海量数据。智能风控环节，可以操作日常80%左右的风险事件。
在风控方面，百度金融教育信贷首创了远程授信，并实现了“秒批”。远程授信也就是远程信贷，用户不用去教育机构，在家里就可以办理贷款业务。远程授信，依靠的是百度以大数据和人工智能为基础的风控体系。借助大数据+人工智能技术，百度可以为有信贷需求的群体绘制用户画像，建立信用体系，加上图像识别等人工智能技术的实际应用，构成了远程授信的技术基础。有百度金融一系列的风控技术体系做支撑，实现“秒批”并不是难事。可以说，远程授信的实现与应用，是百度金融技术优势的集中体现。跟百度合作的教育机构火星时代，在今年4月开学季的当天近九成学生成功过审，通过百度的教育信贷获得了学费贷款，学生在基本没有传统征信的背景下，因为大数据+技术+金融得到了及时的学费贷款。这种服务之所以能实现，正是依靠严密的风控体系。
