人工智能大数据驱动信用体系建设智能化
近几年，AI（人工智能）和大数据在科技界乃至商界都是火的词。数据时代，AI与大数据技术犹如插上了翅膀，理论和应用层面都取得了很大的突破。
科技手段完善信用风险控制
现在越来越多的商业落地，如机场的人脸识别、搜索推荐、人机交互的智能语音音箱等，这些都是因为AI技术的发展，从而技术与应用正在从方方面面改变着人类的生活。
目前，AI技术在各行业的业务链环节都大有可为，未来的行业竞争仍将集中在科技领域，会将“黑科技”应用于具体业务和场景之中。
以信用场景为例，新一代信用风险管理体系是通过传统的商业智能（BI）工具分析银行内部的结构化数据，加上央行征信数据（结构化数据），利用人工智能（AI）算法（例如自然语言处理 NLP）来解析各种同信用风险相关的外部非结构化数据。例如司法涉诉数据（法院司法网站），工商数据，授权媒体的舆情数据等等来统一进行风险建模，实现提前预判和阻止不良贷款产生的效果。
AI、大数据能够将数据中隐藏的信息给挖掘出来，很多信用信息都是以大量的碎片、间接的、关联的等形式存在，因此AI等技术可以为我们的社会经济活动提供依据，并提高各行业、各领域的发展，甚至是整个社会经济的集约化程度。高新技术在信用建设方面有着很大的优势，主要体现在：AI、大数据技术生命周期全而长、技术生态丰富、采集存储与管理、分析与可视化等。从技术的角度，AI和大数据能 的反映信用体系现状，识别体系关键节点问题，并提供解决问题依据和优决策的工具。
信用体系建设需要AI与大数据
党的十八大对诚信建设提出了具体要求，指出要“加强政务诚信、商务诚信、社会诚信和司法公信建设”。
随着我国市场经济的腾飞，特别是互联网使得世界变得扁平，数据信息可以瞬间无远弗届，尽快建立中国的信用体系迫在眉睫。现如今，信用状况是我国经济发展的一个薄弱环节，已经成为影响和制约经济发展的重要问题。我国社会信用体系建设的核心是记录社会主体信用状况，不仅可以充分调动市场自身的力量净化环境，降低发展成本、风险。
目前，我国信用体系建设正在经历一次演变：一、评估维度的多元化。从单纯的依靠金融数据向跨领域行业融合数据演变；第二、参与机构多元化。作为央行的补充，细分领域的各类企业共同参与转变； 后，应用场景多元化。