從上海到杭州，再到深圳、南京，最近一段時間網貸行業雷聲不斷，再次成為輿論的焦點。近期中國互聯網金融協會在京組織召開專題座談會。會議強調，規范發展互聯網金融對于提高我國金融服務的普惠性，促進大眾創業、萬眾創新具有重要意義。互聯網金融行業要著眼于長遠長效，堅守服務實體經濟的初心，開展合規審慎經營，只有始終堅持“有利于提升服務實體經濟效率和普惠水平、有利于降低金融風險、有利于保護消費者合法權益”的從業原則，中國互聯網金融行業才能健康發展，行穩致遠。

　　而在此前，針對網貸行業爆雷潮，新華社也發表文章《“爆雷潮”之后，P2P行業將走向何方？》，文章指出，P2P行業能夠覆蓋銀行等金融機構無法提供資金支持的領域，是近年來我國大力推進數字普惠金融的縮影。短時間內的集中“爆雷”未必是壞事，這是行業進行自我凈化的的正常階段。優勝劣汰是所有行業發展所遵循的規律，不能因為短時間內出現的問題就一味地否認它。在行業不斷吐故納新之后，迎接投資者的也將是更加健康開放的投資環境。

　　的確，2018年以來，隨著監管政策收緊及備案延期，網貸行業面臨大規模負面爆發危機，使得網貸行業整體環境下借款人還款意愿逐步下降，投資者的信心備受打擊，讓不少正常運營的平臺也感受到了極大的壓力。在中國互聯網金融協會組織召開的專題座談會上，相關人士就指出：廣大從業機構要做到“打鐵必須自身硬”。金融的基礎是建立在信用上面，風控是金融的核心，無疑也是廣大網貸從業機構的核心硬實力。

　　而作為專業的互聯網金融企業，在當下人工智能崛起，以及大數據、知識圖譜、機器學習等金融科技的高速發展下，恒昌公司已經成功利用深度學習、大數據、云計算、人臉識別、聲紋識別、大規模信貸知識圖譜、智能客服七大人工智能技術為構建了具有自身特色的風控體系，為自身風控硬實力提供了行之有效的解決方案。

　　基于深度學習的信貸模型在整個風控流程中起到核心作用。以深度學習在恒昌風控領域的應用為例。恒昌旗下網絡借貸信息中介平臺——恒易融，以多年互聯網金融行業專業風控數據沉淀，以及海量用戶歷史數據，對用戶進行精細化樣本與特征建模。根據產品場景進行結果變量和特征的提取，通過對Tensor Flow和Spark等機器學習平臺的深度改造，建立了在平臺效率和算法創新性上，都能很好適應垂直領域的深度學習信貸模型。在貸前環節對用戶欺詐和信用風險進行分析評估，并不斷通過貸后表現數據來完善信貸模型，形成數據和算法的閉環。

　　恒昌在構建億級體量的大數據底層基礎設施上，完成了大數據的積累，打造了支持億級實體、百億關系超大規模信貸知識圖譜，提供了從“關系”的角度去解決問題的能力，并將其應用到防控、追蹤組團欺詐、包裝代辦上，在貸前的審核風險控制、貸中審核、貸后失聯客戶修復和催收上發揮重要作用。此外，恒昌還積極將生物特征識別應用于反欺詐，如：人臉識別、聲紋識別與活體識別相結合，判斷是否是真實存在的客戶、是否是同一個人。

　　2018年以來，網貸行業監管政策密集落地，不合規平臺加速離場。大浪淘沙始見金，網貸行業正處于良幣淘汰劣幣，自我凈化的正常階段。作為網貸企業，恒昌將繼續堅守合規底線，擁抱監管，以金融科技構建更為完善的風控體系，守護投資人信心。