知因智慧是一家基于知识图谱和机器学习技术，提供企业金融风控技术的大数据公司。日前宣布已于五一前完成由远毅资本领投的千万元Pre-A轮融资。
以下是36氪此前对知因智慧的报道：
在信贷风控技术领域，36氪曾经介绍过数家创业公司：冰鉴科技、聚信立、智信度、极融以及氪信等。知因智慧是一家基于知识图谱和机器学习技术，提供企业金融风控技术的大数据公司。
我们可以从两个维度梳理这些风控技术公司：以服务的信贷业务划分，聚信立、智信度、极融和氪信主要服务于个人征信，冰鉴科技主要提供小微企业征信服务；还可以从技术基础划分，上述企业中，氪信是应用了机器学习技术的数据+模型的服务商，其他公司为大数据服务商，模型服务商相对于大数据服务商具有更强的数据处理能力，数据服务商则可能具备更丰富的数据源。
目前个人信贷征信技术市场已经有较多参与者，除了第三方服务商之外，信贷平台本身也在积极发展自身的风控系统，市场已有泛红的迹象。如拍拍贷的魔镜系统、爱钱进的云图系统、点融网的Matrix系统。这些系统逐渐发展成熟后，就可以拆分出来发展成为独立的技术业务板块，如诺诺镑客的水滴系统正在做技术输出。另外还有起源于积木盒子的品钛集团（积木盒子已于去年9月被划分到“积木集团”），旗下子公司的读秒也提供征信、风控与精准营销服务。
知因智慧CEO任亮在接受36氪采访时表示，企业金融技术服务市场中，为公司金融提供风控技术的新型模型服务商屈指可数，这个市场潜力巨大。
个人征信要解决的痛点是征信“白板”用户无数据，以及大量弱相关、稀疏、低饱和度数据的问题，而大企业信贷的难点则不同，企业关系链条的不断复杂化：随着客户集团化、供应链、担保链、资金链不断发展，这也导致其风险模式更加复杂、隐蔽，容易发生牵一发而动全身的多米诺骨牌式的风险。愈加复杂的企业关系链条对传统的风险评分卡法和评级模型提出了挑战。
模型的质量很大程度上取决于模型搭建过程中灌入的数据源和专家知识，数据越丰富、越准确，搭建出来的模型质量也会越高，因此模型服务商中也会出现马太效应：早期模型搭建中使用的数据质量更高，模型质量也会更高，而优质的产品又会吸引更多的客户，带来更丰富的数据库。知因智慧在这方面具有得天独厚的优势。
知因智慧的团队曾是中国银行业企业风险预警系统最早的一批建设者，在2006年到2014年间，任亮曾参与银监会客户风险预警工程一二期建设，还曾代表中科院实验室与银监会开展基于新方法论的预警模型，知因智慧开发的风险预警模型曾经在大型国有和股份制银行商用中得到验证，半年内其风险模型筛选出的前500名高危客户，半年内发生风险涉及金额达到121.7亿元。这些都是知因智慧产品的基因和产品雏形。
目前知因智慧已经研发出基于大数据、知识图谱和机器学习技术的模型，并且推出了风险预警、关系拓客和大数据评级的场景，可应用于信贷风险、供应链金融、消费链金融、精准营销、综合定价、组合管理等场景中。目前已经完成服务于大客户的本地企业版产品，签下一家国有银行、一家城商行和一家互联网巨头作为标杆客户。预计2017年上半年，知因智慧将推出适合中小客户的SaaS版本。
知因智慧的创始人兼CEO任亮是中科院大数据研究院副主任和教授，曾经供职于IBM大数据金融咨询团队。其他团队核心成员均来自中科院、IBM等顶级科研与咨询公司，兼具前沿机器学习算法及一线金融业务知识。
我是Ruby，希望看到更多金融相关的创业项目，我的微信是297759835，欢迎交流。
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