2017年，国家正式提出数字经济的发展理念，数字经济已然从行业发展的维度上升到了国家战略的层面。排列科技认为，随着数字经济的深入发展，银行内部几乎所有业务和职能，都开始循序渐进地引入大数据、人工智能等金融科技，进行数智化改造。其中，信贷风险领域的数智化转型，尤其是业内关注的焦点。
过去十年，随着金融服务线上化，银行面对的风险环境已发生巨大变化，风控成本、难度也不断激增。正因为如此，风险职能部门进行数智化改造的动力更足。事实上许多案例也证明，通过提高效率、改善风险决策质量，风险领域的数智化转型能够为银行创造真正的商业价值。
数智化风控涵盖能提高风险管理效率、效能的诸多数智化因素，包含了流程自动化、决策自动化、模型智能化监控和迭代等。围绕数据、流程、计算等维度，以机器学习和人工智能等高级分析工具，增强数据质量、改善风险管理流程，从而使银行风控系统与数字化时代的风险环境相适应。
以排列科技的「全流程信贷风控」系统为例。
与只注重贷中审核部分的传统风控相比，排列科技针对信贷业务的贷前、贷中、贷后三个环节，针对性地提出数智化解决方案——全流程信贷风控系统。该系统包含了“流量+系统+风控+联合运营”几个部分，涉及配套APP软件、信贷审核系统、可配置规则引擎、风控模型引擎、埋点监控系统等部件，将风控管理分解成贷前、贷中、贷后几个环节。
首先，是风控前置到贷前申请阶段。采用大数据画像技术，收集客户全域信息数据，通过智能算法来做数据分析，对自有流量、第三方流量的客户进行识别，完成贷前第一步信用评估，提前发现风险、规避风险，使银行在精准地触达客户的同时，也能有效地降低风险成本。
其次，是贷中智能化信贷审核阶段。通过信息核验、规则匹配等，对申请人提供信息和数据库信息的交互验证，进行客户信用风险水平的评估，做出放款与否、放款金额以及利率多少的决策;并且信审程序、黑名单管理、放款系统等功能模块为复杂的贷中信息审核提供自动化操作，内置各种行为模型为贷中风险提供及时预警。
最后，是贷后行为检测与资产管理阶段。通过设置还款系统、催收系统等程序为贷后的智能化管理提供规范的操作，结合还款行为模型、催收模型为贷后提供最安全的决策。一是行为检测，包括建立行为模型、信息补全、逾期预警等，尽可能做到百密而无一疏;二是持续的贷后管理，通过智能化的手段进行催收分级、权限分配、外催支持等。
三者环环相扣，共成系统，体系化、全流程化地解决信贷业务中的账户安全风险、交易欺诈风险、信用风险等风险问题。因为在各个环节内嵌入依据大数据、人工智能技术设置的模块，各业务模块灵活可配置，使业务流程得到全面优化升级、风险管理全面覆盖。
据全球著名的咨询公司麦肯锡调查，数智化风控举措可以切实提高银行风险管理的效率、效能，使风险活动运营成本降低20-30%，准确性得到大大提升。数智化风控的效果，可以说立竿见影。正是基于此，越来越多的银行将数智化风控纳入到战略体系之内。
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