互联网时代下信息技术和网络技术的广泛渗透，让人类生活进入大数据驱动智能发展、智能认知的阶段。人工算法进入商业领域后，开始展现普遍性的趋势，尤其在金融业务中表现出较强的适用性，目前人工智能在国内的应用集中在风控、征信及反欺诈领域。
传统风控的时间跨度至少以周单位，业务流程需要层层审批，涉及多个人员和环节，导致效率低下；其次，长时间的业务流程，无法及时满足用户资金要求，导致糟糕的用户体验；最后，对于金额较小的业务，传统风控复杂的审核程序导致的高成本使得银行等机构无利可图，从而这部分庞大的市场被放弃。
“91金控”智能风控侧重大数据、算法和计算能力，强调数据间的相关关系，其在风控环节中的应用主要有三：计算机视觉和生物特征的识别，即利用人脸识别、指纹识别等活体识别来确认用户身份；反欺诈识别，智能风控利用多维度、多特征的数据预示和反映出用户欺诈的意愿和倾向；正常用户的还款意愿和能力的评估判断。对于交易、社交、居住环境的稳定性等用户行为数据，运用神经网络、决策树、梯度算法、随机森林等先进的机器学习算法进行加工处理。智能风控在互联网经济下“规模性”增长的消费金融市场中，捕捉非传统金融数据，增加弱金融相关特征，采用机器建模分析的方法为传统风控进行了非常及时有效的补充。
因此可以说是智能风控挽救了金融行业中小额带这一行业领域，让这一行业得以持续发展，且前景可观。
