金融是一種經濟活動，而互聯網金融是傳統的金融機構利用互聯網來實現新業務。對於互聯網金融來說，其不確定性比傳統金融行業更大，因為除了傳統金融的不確定性，還要面對互聯網帶來的不確定性。
互聯網金融在發展的過程當中不斷地生出新的業態，也帶來的新的風險。我們都知道傳統的金融風險主要有信用風險、流動性風險、操作性風險及法律合規風險等風險因子，而基於互聯網的互聯網金融還必須面臨著互聯網漏洞、交易風險等風險。
由於技術的複雜化、模式的多元化、主體的分散化，用戶瞭解互聯網金融企業本身及其運作模式、資金流向、信用狀況等信息可能反而增加了難度。
在互聯網金融行業，風險無處不在。
不管是企業還是個人，學會保護自己就顯得非常重要，罔顧風險的後果會很嚴重。所以，在互聯網金融行業，風控一直以來是平臺發展的生命線。風控顧名思義就是風險控制，互聯網金融業比較常用的風控方式就是利用一個具有風控功能的平臺來實現。
或許很多人並不明白，風險控制的原理是什麼，也就是說一個平臺是怎樣做到控制金融風險的。其實原理也不難理解，舉一個例子來說，度小滿新開發的Etron自動化建模平臺就是以人工智能、大數據、雲計算為代表的科技能力為基礎搭建起來的，它集項目管理、數據管理、數據工廠、模型管理於一體。
要理解風控平臺的原理，不可忽視的就是平臺的數據層、特徵層、模型層、應用層這四個維度。
比如說度小滿的Etron自動化建模平臺的四個維度都環環相扣，緊密相連的。
數據層是底層豐富海量的數據以及實時更新的流動數據相結合，然後按照其不同分支，收集、存儲、維護成龐大的大數據體系，並以數據倉庫的形式支持篩選、提取、使用、加工等操作，為上游操作提供最堅實可靠的評估來源。特徵層就是通過對底層海量多維的大數據進行進一步挖掘加工，使用AI領域最前沿挖掘技術，將特徵封裝成規範形態以供挑選、使用。模型層就是將下游封裝好的特徵，通過工程化處理為標準變量，為最終建模提供數據支持。應用層就是鑑於下游三層核心能力的搭建，最終由應用層對度小滿金融科技能力進行應用探索。
在金融行業，風控平臺的原理差不多就是這樣，但是並不是所有的平臺都能實現跟度小滿的Etron自動化建模平臺一樣的效果。主要是因為每一個平臺在處理數據的速度，匹配的準確率等等方面會存在巨大的差別。
那麼在互聯網金融行業，需要匹配風控平臺的企業類型主要是銀行、互聯網金融等機構。這些機構主要從事金融業務，金融風控的需求會特別大，配備一個好的風控平臺不僅僅是對於風險的抵禦，也是為客戶的信任打下基礎，因為其實任何一家金融企業說到底還是得服務於各類金融客戶。在眾多的金融機構當中想要脫穎而出，堅實的基礎是必不可少的。如果連風控都做不好，那麼客戶的信任度也是會大打折扣的。
2017年中國數字經濟規模達27.2萬億元。在現在這個大數據的時代，當前社會各界對數字資產越來越重視。所以，在前沿科技不斷加碼、金融風險不斷升級的情況之下，風控實力更是平臺的核心競爭力。目前在風控平臺市場上呈現出各種各樣的平臺，其風控能力也參差不齊。懂得判斷一個風控平臺的實力如何也是至關重要的，千里馬也是需要伯樂的。
判斷一個風控平臺的實力可以通過以下幾方面來判斷：處理數據的速度是否快，權限管理是否安全且靈活，匹配率是否高，覆蓋人群是否廣，評估指標是否豐富，可視化功能是否友好等。
在行業內要找到一個各方面都完美的風控平臺不多，但是也有一些嶄露頭角的主角。度小滿的Etron自動化建模平臺就是其中之一。
因為這個平臺在建立之初就是為了夯實AI能力、共享數據價值、開放成熟算力，為金融機構提供綜合的解決方案。所以在平臺創立之初就很重視這些方面的建設，所以度小滿的Etron自動化建模平臺在這幾方面都很具有優勢。這個平臺的獨特之處主要有以下幾個方面：
1. 分鐘級處理億級數據的高速算力；
2. 統一的權限管理平臺，權限範圍靈活配置，權限隔離，數據安全；
3. 通過idmapping關聯技術，打通內外部數據匹配通道，匹配率超過90%；
4. 基於百度特色大數據，覆蓋10億+人群，特徵維度達5000+；
5. 特徵及模型評估指標豐富，可視化功能友好，已驗證模型可一鍵部署，秒級上線。
這幾個優勢看起來好像很簡單，但其實每一個功能的背後是非常複雜的，也傾注了很多平臺架設者的心血在裡面。在風控平臺行業，有時候可能絲毫的誤差都會引起最終風控平臺功能上的巨大差別，所以度小滿的Etron自動化建模平臺能夠做到這樣的效果，可見其背後的嚴謹和能力。
近年來，隨著科技的發展，互聯網廣泛深入地應用在多個行業。如何順應發展趨勢，前瞻佈局，構建新優質的互聯網生態平臺體系是一個重點。也因此一些優質的企業平臺在大環境中脫穎而出。
就是因為能做到這樣高標準的平臺極少，也讓這5個特點成為Etron自動化建模平臺的優勢，從而鶴立雞群。
科技在進步，金融風控也在不斷地改變，以前的金融風控就比較依賴於強徵信數據。但是至今惠普金融大力發展，純依賴徵信數據這些風控策略滿足不了現有的大量無徵信人群的信貸需求。並且隨著互聯網的快速發展，很多公司積累了大量數據。
在這樣的背景之下，行業內開始催生了新的訴求，就是將這兩者完美結合，取長補短。其實在互聯網金融領域，很多產品都是隨著需求的不斷變化而不斷迭代更替的。新的產品不斷出現，舊的產品不斷被淘汰。
度小滿的Etron自動化建模平臺也就是在這樣的時代背景之下應運而生的。通過對一些特定場景以及特定樣本的訓練，來實現讓這些金融機構去找到一些全新的數據變量和數據維度，去更好地對他們的客群進行識別，來提高他們對人群的識別度，去提高對於一些相對來說無徵信數據人群的把握。
給金融機構提供了一個平臺，讓他們可以在平臺下利用比較良好的數據維度，去建立一些屬於他們的風控、獲客模型，通過這些模型的產出，去作用於他們的獲客和風控體系。
一般來說，風控平臺的使用方式主要有三種：
1.用戶方提供符合要求的樣本集合，委託度小滿搭建模型；
2.用戶方攜帶符合要求的樣本集合，至度小滿實驗室進行模型搭建；
3.用戶方攜帶符合要求的樣本集合及特徵數據，到度小滿實驗室與專家進行合作建模。
只要通過場景確認 → 協議確認 → 駐場引入 → 平臺建模 → 評估上線 → 接口聯調 → 日常調用 → 模型迭代等這些流程就能夠使用這個平臺。
所以，從這裡就可以看出金融機構想要搭建一個風控平臺其實也是很簡單的，只需要提供自己的需求以及簡單地對接就可以實現。但是有一點需要注意的是，平臺的選擇一定要特別留意。
為什麼，上文其實也有說到，不同的平臺在功能方面其實是有很大的區別的。而搭建一個不好的平臺，影響的不僅僅是自身風控能力，對金融機構來說也會損傷客戶的信任度。
伴隨著技術的進步，無論是根植於數字技術的金融業務還是傳統金融的數字化，欺詐事件都層出不窮。當前金融欺詐風險不斷擴大，反欺詐形勢嚴峻。傳統反欺詐手段維度單一、效率低下、範圍受限，難以應對新型的欺詐手段，未來數字金融反欺詐之路應各方聯合，從數據、技術和機制三個方面均衡發力。
因為一個平臺的不完善而產生金融欺詐意外發生，對企業的影響還是比較深遠的。而度小滿金融除了具有Etron自動化建模平臺之外，還研發出了金融磐石等反欺詐產品，兩者的完美結合讓度小滿金融在風控方面能夠為金融機構提供綜合的解決方案奠定基礎。
危險無處不在，時代的需求催生了Etron自動化建模平臺。平臺完整、立體、多樣化的自由組合方案也吸引了眾多合作伙伴，強大的反欺詐和大數據風控能力也逐步被更多金融機構所運用，成為金融行業的普惠科技。
對於金融機構來說，有一個好的風控平臺意義深遠。因為風險升級！風控能力決定了企業能走多遠。
“只有在潮水退去時，你才會知道誰一直在裸泳。”對於整個互金行業而言，現在渾水摸魚者依然不在少數。經歷過市場的洗禮後，只有風控實力較強的平臺才能成為未來市場的主角。
