據官方資料顯示：與過度依賴場景的金融企業不同，快牛金科的優勢在于以技術為導向，通過挖掘人的互聯網弱特征數據提煉特征工程，并運用大數據算法和建模技術對人進行信用畫像和授信服務。

　　近來人工智能躍升成為科技新風口，并運用于各類場景與行業，人工智能聚焦在技術、數據與場景。高質量的數據是人工智能的前提和基礎，高質量數據輸出要作為完成的標準。根據業務場景來看數據計算時，要根據必要的需求來獲取這些所謂實時數據。數據對于人工智能而言是“血液”。

　　快牛金科CEO倪抒音認為，大數據結合人工智能技術能夠精準識別并分析年輕人在小額信貸領域的欺詐風險和負債能力，提供完善的貸后方案，并重復反哺和機器學習的過程，在這個閉環之中，“人”才是最核心的關鍵因素。

　　隨著90后超前消費觀念的崛起，傳統信貸體系已無法滿足年輕人日益升高的消費和負債需求。相關數據顯示，2019年中國消費信貸市場規模預計將達到41.1萬億元，約4億初級白領、藍領用戶的信貸需求亟待支持。

　　倪抒音在發布會中表示：“中國在過去十年以及未來的十年之內，正在面臨著爆發的人口紅利期，這一人口紅利并沒有在過去的幾十年里被消耗殆盡，而是發生了轉變。對比美國，中國金融服務在下沉的滲透率以及覆蓋的頻率這兩個層面上遠遠落后于發達國家，在中國，還有大量的普通年輕人沒有享受到信貸服務。

　　我們的傳統金融機構一直以來所采用的金融數據算法是一個可見的、清晰的、可辨別的、因果關系的數據算法——過去在我們的行為數據體系里面，只能掌握一個人的基本特征，可以辨別他的收入、支出、負債、身份、資產結構等，但今天，有大量的年輕人是不具備這些特征的。

　　與傳統金融通過強特征來捕捉一個人的行為記錄不同，快牛金科科學家團隊自研的風控模型捕捉了數百萬年輕人在線上的行為特征，在合作伙伴的數據庫中對數百萬人群的弱變量特征進行建模，再用上百萬的用戶行為來進行驗證，針對這些弱特征變量進行數據清洗、捕捉、抽樣分析和最終建模。”

　　倪抒音認為，金融的本質并不是完全基于某一個場景來劃分金融服務，更多的是基于“人”來進行授信。這個人有什么樣的特征，才決定了最終對這個人進行信用評估和授信行為的根本。

　　人工智能技術提供技術輸出

　　據快牛金科公布的信息顯示，快牛金科已經成為多家頂級數據服務商的聯合建模試驗室成員，擁有BATJ獨家數據源，數據合作商高達上百家。集團自研的“元方”大數據云風控每天處理高達百萬條申貸信息，并將樣本拿到數據庫中進行訓練，實現與數據商的底層數據聯合建模。

　　據了解，快牛金科技術團隊擁有網絡安全反欺詐和網絡安全算法經驗，在海量數據的清洗和篩選、特征工程提取、建模設計和人工智能算法領域平均8年以上技術背景。技術團隊規模與集團總人數占比高達60%，并將在未來繼續擴大研發規模，為銀行機構制定小額信貸解決方案，幫助城商行、農商行在獲客、風控、貸后管理等環節提供客制化技術輸出。快牛金科瞄準了傳統金融目前通過海量弱數據特征沒有辦法服務到的那些near-prime人群，通過對他們的數據清洗、解構、分析和解讀，最終能夠幫助傳統金融機構進行大量的資金下沉和服務下沉，以此服務更為廣闊的信貸人群。