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高度匹配机构痛点100达成预期目标

来源: 作者: 2019-11-10 20:42:50

随着近几年大数据和人工智能等在互联网金融领域的广泛应用,各家传统持牌金融机构开始在各类业务场景中积极探索和应用金融科技手段和技术,以缩减运营本钱和提升用户服务体验,让科技助力金融。由此风险管理能力将成为各大金融机构的核心竞争力之一。但与此同时,部份传统金融机构也不能不面对 “传统”和“创新”的磨合期:

1、业务转型前期投入产出比没法预估:由于以往业务大多依托于线下场景展开,新建的线上产品在营销获客及风险管控方面均缺乏一定的历史数据支持,对业务范围的没法预期导致部分机构在展业早期步履维艰;

2、数据运用维度较单一,且发掘深度不够:传统的数据分析中,会产生大量的结构化数据,非结构化和半结构化数据没法取得,但在现阶段简单的结构化数据没法提供必须的信息量。且传统持牌机构对外部数据信息的关注度和利用率比较欠缺,主要是出于对业务合规性的顾虑;

3、内部业务管理系统较为陈腐,没法支持线上化业务的展开:业内现有系统多数缺少适配于高度自动化线上业务的功能模块,为此,大多机构在展开线上业务前常常不能不先在系统改造方面投入大量人力物力和时间,以支持复杂风控策略的快速部署和维护,海量数据的快速储存和分析,管理的自动化和结果的卡片化;

4、业务条线的重构:需要为新型业务配备相应的专业人员,并根据新型运营模式调剂各个操作环节的职能部门。另外,对传统持牌机构的技术响应能力也是一个巨大的挑战。所以,当前大多机构都选择与专业的风控技术服务方进行合作,鉴戒第三方的专业能力提升本身系统改造的效率。

拍拍信的线上统一风险管理解决方案是拍拍信专家团队基于十年真实线上信贷数据维度多样化及风控、运营经验、业务经验及前沿的大数据风控技术,为客户提供极尽贴合客户业务目标的全自动化业务管理解决方案,以帮助客户在风险审核、运营管理、数据治理等多个线上信贷业务需要触及的业务场景的运作效力提升。

具有以下优势,与当前行业痛点高度匹配:

1. 极尽贴合金融业务场景:具有银行、保险、消金、互联网金融等各类金融机构项目实行经验。从风险辨认、评估、监测等角度动身,可提供覆盖贷前、贷中和贷后的合规全流程风险管理解决方案。

2. 丰富的业务数据样本:已累积超过8000万的注册用户,500家合作企业。由海量鲜活的数据样本支持,专注于欺诈风险和信用风险,提供多样的可定制化建模服务。

3. 快速部署实现冷启动:借助风控云平台及多年的高自动化线上信贷风控经验,可为客户快速搭建全流程信贷风控决策流,以实现业务的快速上线,且支持本地化部署。

4. 灵活配置:拍拍信风控规则引擎专注为金融风控领域提供高效、灵活、便捷的风控决策引擎和分析工具,通过人性化的可视化界面,可对风控决策进行实时的修订及发布,极大得缩减了技术开发本钱。

高度匹配机构痛点100达成预期目标

典型案例

项目介绍:以持牌消费金融公司与拍拍信的合作为例,其痛点是不具有任何线上业务经验和专业人才,但希望将业务转型由线下转为线上。

在实现进程中,拍拍信运用了先进的机器全自动学习及半监督学习技术,如模型的特点变量选取、将知识图谱运用于辨认范围性讹诈行动等,帮助其解决痛点将业务由线下转为线上,同时由人工审核转变为系统自动化审核模式。这些技术均已在网贷业务的头部平台的业务中得到实践,该平台已逐渐实现了风控信审环节的100%去人工化。客户产品上线至今,通过率约20%,逾期5天以上的比例约为6%。

实施方案:整体项目共分为两期进行,一期目标为达成业务的快速上线,2期目标为整体系统及相干产品服务的回迁及运营体系的搭建完善。

整套解决方案中用到了多款拍拍信的核心产品,如消费分期模型、反敲诈引擎、风控决策引擎等。大数据信贷模型的算法不同于早先金融机构惯用的逻辑回归算法,而是用机器自动化深度学习的模式进行变量的选取、参数调优、自优化及自动化部署,其建立分为以下步骤:数据的准备、初步挑选、交验检验,挑选相关性比较高的变量、数据的分段,最后建立模型。

消金公司通过拍拍信的AI HOME自动算法平台实现了自有变量的选取及衍生,通过与拍拍信联合建模的方式构建了行之有效的消费分期模型,大大缩减了模型搭建的整体工时。结合风控决策引擎、反敲诈引擎,拍拍信为消金公司建成了自动化运营管理中最为重要的核心风控模块。

高度匹配机构痛点100达成预期目标

拍拍信数据服务(上海)有限公司(简称“拍拍信”)作为一家以技术为核心、典型的数据科技企业需要具有数据、算法和计算3大关键能力。基于行业运用场景及痛点,致力于通过数据技术应用助力风控,3大关键能力、机器学习技术开发出解决方案,灵活满足不同场景下信贷客户的不同需求,促进数据科技在各个行业的普惠价值落地,提升企业各个环节的决策效能。

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