近期，信用算力全面启动“人工智能+信用建设”双轮驱动战略，试图以公司内化的技术基因和过去四年的业务沉淀，加大人工智能技术研究和场景应用投入，不断拓宽个人信用服务与企业信用服务边界和信用服务可得性，解决个人、中小微企业融资难、融资贵问题。

　　2017年9月，信用算力基于金融领域的SaaS服务模式，打造Fin-Cloud信贷云决策引擎系统，以标准化、高效率、轻量级的成熟平台技术解决方案，辅助金融机构从资产分发、业务运营、风控决策管理、金融BI分析、金融产品管理等九大核心系统模块，实现流量、数据、风控、IT服务的协同运营，加速金融机构“零售金融”和“智能金融”布局，Fin-Cloud信贷云决策引擎系统从效率和能力双向优势合作机构的认可。

　　而随着“信用中国”和“诚信社会”等国家政策号召，和以大数据、云计算、区块链、人工智能等一系列最新技术的快速发展，中国传统的社会信用体系正在逐渐被改变，新型社会信用体系对构建“信用社群”和“信用服务”的需求也受到金融科技行业重视。

　　为积极响应社会信用体系建设这一优异战略，信用算力Fin-Cloud信贷云系统不断优化决策引擎、反欺诈、信用评估模型、风险监控模型预警、智能客服等核心模块，试图将Fin-Cloud信贷云决策引擎系统目标应用场景拓展至餐饮、教育、汽车、旅游，为期望在“信易贷”、“信易租”“信易行”等领域拓展布局的合作机构提供标准化、可配置、高效率的智能信用风险评估解决方案， 辅助合作机构将信用服务场景拓展至与个人、中小微企业直接相关的数据采集、数据处理、到信息分析与挖掘核心业务流程中去。

　　过去一年来，信用算力将过去在金融科技行业实战中积累的对金融机构业务的思考，纳入Fin-Cloud信贷云决策引擎系统中去，不断训练Fin-Cloud信贷云决策引擎系统对大量算法和技术处理的能力，通过好坏样本和正负循环的训练，校验数据，去除杂质，提升系统自学习的速度和准确度，并通过数据挖掘和模型开发，将信用算力技术基因与合作机构布局的信用服务场景深度结合，为合作机构提供流量与场景服务、数据产品、信用产品等一系列增值服务。

　　同时，信用算力仍在持续研究人工智能算法，解决深度学习、统计建模技术，创新性的解决技术和信用服务场景任何高效结合的难题，以更有效处理大规模样本和少量训练样本的机器学习问题，逐渐丰富超大规模识别、超低误报率、多信用特征识别等更多信用服务复杂应用场景的技术落地，将纷繁复杂的场景、流量、数据、风控、产品等信用评估与信用风险检测的关键节点和关键要素，以标准化、高效率、可复制输出的形式，嵌入到合作机构的产品开发与产品运营流程中，帮助合作快速实现智能化场景应用。

　　随着人工智能的快速发展，深度学习算法、高性能计算、分布式计算和存储等技术的时间窗口也在不断缩短，信用算力在信用服务领域的深耕优势与全链条的整合能力，将成为赢得竞争与合作机构认可的关键。