AI场景落地 借点钱app多维度支持社会信用体系

普通民众对信用建设的关注度在不断提升。

近日，国家公共信用信息中心发布的《4月份新增失信联合惩戒对象公示及公告情况说明》以1157万次搜索量登上百度热搜榜单第一。

针对法院执行、市场监管、进出口、税收征管、涉金融、统计、安全生产、农民工权益等重点领域的失信问题，有关部门通过机制化共享公示失信黑名单信息、实施联合惩戒措施等，加大对重点领域失信问题的惩戒、警示和治理力度。

作为现代人的“经济身份证”，个人或者企业的失信信息已经愈发重要，并日益影响到企业、个人的实际生活。其中，尤以金融行业潜力巨大，信用科技借助科技红利，大有可为。

金融业作为一个长周期行业，其累积的多重数据维度也为社会信用体系的数据积累提供了新来源，既可以依托金融科技的技术手段进行数据的实时研判及未来预期判断，此外，用户的社交行为等量化数据也延长了社会信用的服务半径。

在各家机构科技能力的助力之下，信用不再是局限在某个封闭体系的单维度指标，而是可量化并通行于全社会的多维度数据。

在信息科技迈向人工智能转变的时代，中国的科技力量仍然牢牢把持着全球领先的位置，甚至在更具体的应用落地上，中国走的更快。诞生于2015年的借点钱app成为这一火热行业中的重要一环。

借点钱app以“让天下没有难借的钱”为使命愿景，以生态型逻辑深度聚焦用户需求，通过在全行业倡导透明真实利率、大数据产品库验真等，不断提升服务品质，去除行业顽疾，净化行业生态，构建用户深度信任的信贷服务平台。

实际上，借点钱app产品的背后，是基于人工智能和个人信息安全保护技术的智能推荐技术平台#xad;——Absolute-AI模型。这一模型利用大数据特征挖掘和深度特征分解（Deep FM）技术，提取特征样本并对高阶特征组合进行建模，为信贷产品搜索、个人及小微企业信用管理、行业标准建立等在内的全链路信息聚合及服务提供了强大的技术支持。例如，借点钱app基于特定业务场景评估历史样本数据和基本特征的算法模型，设计可采集的特征因子和特征提取策略体系。

同时，在信息安全保障方面，借点钱app通过部署防火墙设备、在管理上采取严格的安全管理和多层次的权限设计，防止数据被滥用以及信息被泄露。

在不久的将来，依托底层算法平台及“产学研一体化”共同搭建的商业模式的借点钱app，将继续提供数据共享、信用评估等多个维度的支持，推进社会信用体系建设。