在金融科技领域，风险控制是确保交易安全、防范欺诈行为的关键环节，一个容易被忽视的群体是心绞痛患者，这类人群在申请贷款或使用金融服务时，其健康状况可能成为被低估的风险因素。
心绞痛患者由于病情影响，其还款能力和还款意愿可能存在不确定性，在风控模型中，如何精准识别这类患者并合理评估其信用风险，是金融机构面临的一大挑战。
回答：
心绞痛患者作为特定风险群体，在金融科技风控中应被给予特别关注，金融机构应通过数据挖掘和机器学习技术，建立包含心绞痛等健康信息的风险评估模型，这不仅能提高对这类患者的识别精度，还能为后续的个性化风险管理提供依据，对于已识别的心绞痛患者，金融机构应采取更为审慎的信贷政策，如提高贷款门槛、缩短贷款期限或增加担保要求等，可与医疗机构合作，获取更全面的患者健康数据，以更准确地评估其信用风险，金融机构还应加强与患者的沟通，了解其真实还款能力和意愿，避免因健康问题导致的违约风险。
心绞痛患者在金融科技风控中不应被忽视，通过精准识别、个性化管理和加强沟通，金融机构可有效降低对这类患者的信用风险，实现风险与收益的平衡。
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心绞痛需精准医疗管理，金融风控亦要细粒度识别与智能应对。
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