在互金行业蓬勃发展的今天，科技驱动贯穿着从营销、获客、审批、放款、回访及催收全过程。面对庞大的需求、日趋严格的监管，在追求发展的同时，如何构建一个良性、可持续性的风险防控措施，是先花一亿元这样的互金平台可持续发展和提高核心竞争力的根本。
针对这一挑战，先花一亿元进行创新性探索，采用机器学习中决策树做到全自动审核。
在用户申请贷款的审批过程中，先花一亿元决策树需要经过多个决策环节，总体上可以归类为3个环节，1：合规性判断;2：反欺诈;3：信用与额度评估，这些大的环节下可能会有一些小的环节，每个小环节对应一到多个工作流节点，通常是一个小环节由2个工作流节点组成，第一个节点负责并行调用决策依赖的原始数据或者模型数据，第二个节点调用规则引擎进行决策，一个正常的用户通常会走完整个流程，而不合规用户则在第一个大的环节被拒绝，欺诈用户在第二个大的环节被拒绝，对于走完整个流程的正常用户审批耗时最长，是决定用户体验的很重要一个因素，先花一亿元目前已经做到平均秒级授信。
互金平台信贷审批，如何将欺诈份子拒之门外，更好的实践普惠金融，先花一亿元对此声称：“在金融科技上还需不断创新，并且对已有科技能力不断深化，这是长期持续的工作。”
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