小微企业征信评估体系
通过多级量化评估在企业信贷过程中的不同环节给予相应参考，以提高金融机构的操作效率并减少人为操作风险
个人征信评估体系
由冰鉴信用分、画像分析和画像大数据组成，由使用机器学习及人工智能算法的冰鉴大数据模型做技术支撑，模型由银行、P2P、小贷和消费金融等数百万真实的贷后数据训练产生，并且定期更新优化
反欺诈引擎
将执行结果量化为申请人的欺诈概率，并将客户实际业务场景与欺诈概率阈值进行比较，有效的降低欺诈风险和节约后续征信审批的成本和资源投入
核心优势
冰鉴拥有硅谷最尖峰的机器学习建模算法，我们对机器学习和深度学习在金融科技领域的应用展开不断探索与追求。目前在机器学习方面的技术储备（指我司模型团队自主开发的核心算法的代码）包括：
- 随机森林，神经网络，支持向量机，决策树类的单个模型以及上述单个模型的bagging算法
- 适用于机器学习的cross validation算法
- 各种基础算法的stacking方法实现
- 决策树的gradient boosting machine 算法
- 基于SVM的半监督学习等。
产品特点
产品分类
将多维数据来源、精准的信贷模型和强大的商务智能策略系统相结合，冰鉴打造出了专注于小额贷款的的企业/个人信用报告，帮助客户在有效降低坏账率的同时合理提高批准率，将客户的数据转化为切实的商业价值。
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