智能风控是运用大数据技术和人工智能技术，对金融风险进行识别、评估、监控和处置的过程。其核心在于利用机器学习、自然语言处理等技术，从海量、多维度数据中挖掘风险规律，实现对风险的精准预测与高效应对 。
与传统依赖专家经验、静态规则和事后处理的风控模式相比，智能风控实现了向数据驱动、动态模型和事前预警与事中干预的范式转变，以机器学习、深度学习等算法构建的模型为“大脑”，实现对风险的量化评估与预测 。它具备毫秒级风险识别与实时监控预警能力，可应用于信贷审批、支付反欺诈、保险定价等金融业务全生命周期，实现风险管理闭环 。2026年6月，国家金融监督管理总局发布相关指导意见，将信贷审批、风险定价等AI应用列为“高风险应用”，要求建立人工监督机制 。
智能风控这一概念在中国从2017年以后才逐渐热门起来 。智能风控行业已从概念验证阶段进入规模应用时期，成为金融数字化转型的核心驱动力之一 。2026年7月，中国人民银行等九部门联合印发《关于加强科技金融领域数据开发利用的通知》，旨在加强科技金融领域数据的共建共享，为智能风控提供更高质量的数据支撑 。研究热点集中于利用图计算、知识图谱、联邦学习、隐私计算等技术应对复杂隐蔽风险和数据隐私问题，大模型与风控的结合也成为重要研究方向 。其应用已从金融领域向供应链、政务、企业管理等实体经济领域拓展，监管科技（RegTech）的兴起也推动风控体系向透明化与标准化演进 。
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