马上金融入选工信部典型案例，技术驱动金融服务升级

发布时间：2026-05-20 09:38:27  来源：  发布人： 阅读量：

在当前的零售金融领域,传统风险控制方式存在一定局限。一方面,过度依赖央行征信等强金融属性数据,使得大约三亿新市民以及灵活就业人员,因缺乏足够的征信记录或收入形态较为多元,在申请金融服务时面临较高门槛。另一方面,黑灰产欺诈行为的技术手段不断升级,产业化趋势明显;同时,不同机构之间的数据难以打通,“数据孤岛”问题削弱了全行业对抗欺诈的协同能力。

面对这些普遍存在的行业难题,马上消费金融从底层技术入手,探索系统性的解决方案。公司自建了高性能的智能计算中心,将其作为技术体系的核心。这一智算中心整合了服务器、存储设备以及人工智能专用芯片等先进计算资源,构建起覆盖数据管理、算法开发到应用落地的完整技术架构。

在此基础上,马上金融运用规模化的机器学习、数据虚拟化、量子计算、金融领域大模型以及组合式人工智能等前沿技术,打造了一套“场景、数据、算法”相互融合的风控体系。这套体系实现了从原始数据、特征提取、模型训练到策略部署的全链路贯通,有助于更准确地识别征信记录较少人群的信用水平,也能更有效地应对产业化欺诈风险。

从实际应用效果来看,该技术方案已经帮助超过一千万此前没有征信记录的用户建立了首笔信用档案。同时,马上消费金融的风控体系接入了四百余个互联网场景,与三百多家机构建立了合作关系,带动整体交易规模超过一万亿元。这表明,先进计算技术正在推动金融风控从单一环节的点状防控,向更为广泛的生态共治模式转变,为数字技术助力金融服务的高质量发展提供了可参考的路径。

值得一提的是,工业和信息化部电子信息司近期公布了“2025年先进计算赋能新质生产力典型应用案例”名单,马上消费金融凭借“先进计算驱动零售金融风险决策体系范式革新”项目,成功入选“赋能行业发展”类案例。此次征集旨在总结和推广优秀实践经验。马上金融入选的该案例,聚焦于新市民等群体征信信息不足等实际服务难点,通过算力、算法和数据的系统性升级,有效应对了传统零售金融风控体系中客群覆盖有限、风险环境日趋复杂、数据融合应用存在梗阻以及技术架构相对滞后等瓶颈。