360数科(原360金融)近期发布2020年二季度财报。数据显示，360数科综合科技服务收入占比已接近50%，标志着公司数字科技平台建设已初见成效。财报发布前，360金融正式对外公布品牌升级计划，启用“360数科”为新品牌以应对金融科技2.0时代的新挑战。

360数科2020年第二季度最新披露的风险指标显示，风险先行指标D1入催率在二季度末下降至6.2%，达到比疫情前更优的表现，延续自披露财报以来连续领跑行业态势。

强大的风险表现指标，体现了以Argus智能风控引擎为核心，多风险模型策略为辅的强大风控体系。通过Argus系统，360数科单次交易筛选变量数十万个、筛选风控模型超过3000个、约98%的授信申请和99.5%的订单申请实现全自动审核与秒级反馈结果。截至目前，Argus已累计拦截潜在新型风险人数超100万，保护资产逾100亿，日挽回损失千万。

一套成熟的风控体系由无数模型与策略组成。不同人群由于可获得的信息维度不同，需要通过相适应的模型与策略以做出最准确的判定。360数科推出的金融人图谱作为众多风控模型策略中的一个，通过大型复杂关系网络判定用户资质。金融人图谱对客户进行评分，综合判定客户的信用水平。

很多情况下，新用户直接在媒体投放平台点击H5页面完成整个借款申请流程。不同于客户下载APP端发起借款申请，H5页面则更考验平台的技术与判定用户风险的能力。360数科H5贷前关系网模型，运用金融人图谱，在请求外部资信以前，充分利用内部数据，进件命中率达到80%。

在严格的风控系统下，360数科采用多模型组合决策的方案代替单一模型决策，多角度立体式地对用户资质和风险做出精准判断。在常规模型中，用户被看作是一个个孤立的个体，忽略了“人以群分”的社会属性。因此360数科引入社群发现算法，依托社交关系，开发了两阶段的社群发现模型，丰富了决策体系。

两阶段社群发现模型分为第一阶段的粗粒度识别和第二阶段的细粒度识别，在通过初始的种子用户构图后，在粗粒度识别阶段进行子图切分，得到若干用户群体。而此时的群体规模较大，还无法一刀切地做出定性判断。

360数科继续在各群体内做细粒度识别，主要采用两种方法，一是利用自主开发的自适应相似度算法，计算用户相似度，保留群体内的相似用户；二是利用自主开发的规则推荐算法，对群体内用户生成排黑或排白的规则，做进一步过滤。目前，通过社群发现模型日均挽回交易量占整体挽回的20%，且风险水平低于大盘。

360数科，作为一家数据驱动、AI赋能的金融科技平台，凭借深厚的技术积淀，在迈向2.0时代的科技升级道路上，取得了坚实的成果。未来，将继续坚定不移地进行数字科技平台建设，服务实体经济，积极投身普惠金融建设。

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（市场有风险，投资交易需谨慎。据此投资交易，风险自担。）