回顧中國金融行業的發展史，風險控制大致經歷了三個階段。

金融風控起步階段即1.0版：單一銀行評估。

上世紀八十年代到本世紀前幾年，這個時期，社會融資主體以商業銀行為主，金融風控也主要以商業銀行的信貸風險管理模式為主。這一時期，銀行放貸一般遵循貸款“三查”制度，“三查”是指貸前調查、貸時審查和貸后檢查。

銀行根據監管部門要求，貸前調查要重點抓貸款信息資料真實性管理。要對借款人有關資料進行收集、整理、歸納、分析和判斷，關鍵是要通過行之成效的途徑和方法驗證借款人有關信息資料的真實性，以增強貸款審查決策的有效性。

貸時審查要重點抓風險量化預防控制管理。要以風險系統方式量化每項內容對貸款風險的影響程度，論證貸款發放的風險隱患程度，根據風險度判斷掌握是否同意發放貸款，選用適當的貸款方式，使貸款決策從定性分析轉向定量分析，以增強貸款決策的科學合理性。

貸后檢查要重點抓貸款風險生長的預警和處置管理。

這一時期，一般都是單個銀行憑借自己掌握的信息對企業進行信用評定，對于企業在其他銀行貸款信息、企業訴訟等全面信息掌握不全面，企業用虛假報表騙貸現象時有發生。

金融風控第一次革命性變革即2.0版：央行征信系統全國聯網。

金融行業風險控制第一次具有劃時代革命性變革是，中國人民銀行征信系統2006年7月份實現全國聯網查詢。中國人民銀行征信系統包括企業信用信息基礎數據庫和個人信用信息基礎數據庫。

目前，央行征信系統基本涵蓋了所有的單位和個人，央行征信系統收集了所有的企業和個人信貸情況（包括個人信用卡違約等）、對外擔保和案件訴訟等全面的信息，起初是對商業銀行開放，后來對傳統金融機構開放，現在，也對部分互聯網企業——如金融科技公司開放。

企業和個人信用信息通過央行征信系統全國聯網后，極大便利了銀行和其他金融機構對需要借款（融資）方信用狀況進行全面查詢和調查，避免了之前金融機構只有本銀行（或其他金融機構）單一掌握借款（融資）方金融信息，可以提前避免信息不全面帶來的金融風險。

雖然，實現了全國征信系統聯網，解決了單一金融機構信息不對稱問題，但是，這些數據依然是靜態的，有些信息還存在更新緩慢，比如信用卡逾期，即便持卡人及時還款，依然被扣分，影響個人信用積分等。

另外，央行征信系統并不能解決貸款（融資）后風險防范問題及反映民間借貸情況。

金融風險第二次革命性變革即3.0版：人工智能。

近幾年，人工智能被逐步地全面運用到金融風險控制中來，僅以銀行為例，無論是貸前調查、貸時審查還是貸后檢查，在人工智能全面介入后，革命性的提升了銀行貸款風險控制能力。

貸前調查。測試過把身份證正反面拍照后由系統進行自動識別，通過網絡視頻完成搖頭和眨眼等人臉識別的操作，就可以在家實現開設銀行賬戶和辦理貸款業務了。

貸時審查。很多時候，央行征信系統存在更新周期長等問題；商業銀行按照傳統信貸審查方式不能放款的企業和個人、通過結合動態數據和多維風控模型審查后可能就符合了放貸標準。從而在風險可控的前提下，進一步拓展了信貸業務。

貸后檢查。

1，輿情監測，綜合分析。系統可以幫金融機構去判斷一個已經在獲得貸款后的企業貸款生產經營等狀況，有沒有發生一些突變?？梢酝ㄟ^強大的搜索功能并進行數據分析，比如，是不是在某一段時間內有很多人都在查尋貸款企業的老板欠薪，集團創始人內訌、創始人外逃傳聞等信息。并輔以公開的司法訴訟和企業變更信息，通過人工智能對多維因子進行分析判斷，得出是否存在潛在風險，并在第一時間及時提示使用者、提前一步幫銀行進行信貸資產保全。

2，場景監控，提前預警。比如對貸款企業車輛進出情況的分析，當貸款企業長期既無原材料進廠、又無成品出廠，我們需要警惕該企業的生產經營是否可能出現了問題。3，利用現有的新型征信系統，如：芝麻分等輔助審批貸款人信用。