近日,在世界人工智能大會云端峰會未來金融論壇上,《中國金融科技風控報告2020》正式發布?！秷蟾妗分赋?依托大數據、云計算、人工智能、機器學習、模型算法等技術,金融科技風控廠商從數據、技術、客戶三方面切入,通過科技賦能,將傳統風控升級為金融科技風控,極大地改善了金融機構日益增長的風控效能需求與落后的風控模式之間的矛盾。
信貸、支付、供應鏈是風控常見的三大場景,其中信貸業務主要分為零售業務和對公業務。以零售業務為例,傳統風控由于以人工為主,但人才較為稀缺、且人工處理數據的速率有限等原因,因而存在數據口徑單一、人力成本較高、無法覆蓋信用白戶等諸多問題。而金融科技則依托人工智能、大數據等技術的賦能,在信貸業務全流程的各個環節進行優化,通過多維度數據和智能化分析模型,助力金融機構風控水平提升。
以鳳凰金融旗下網貸中介信息服務平臺鳳凰智信為例,其風控團隊基于數十年的國內外經驗打造了一套完善的信貸風控流程:以針對借貸用戶的用戶畫像為起點,通過數據挖掘與分析,描繪借貸用戶的行為習慣、風險特征等指標,把控前期風險;同時,將貸款申請流程中的貸前、貸中、貸后等各環節與信貸業務經驗、大數據智能分析手段進行充分融合,構建完整的全流程風險防控體系。
在貸前,金融科技風控主要起到數據支撐、規則策略制定、黑名單篩查等作用,并通過多維數據建立信用模型,進而畫風風險等級,幫助審批和授信。具體來看,鳳凰智信首先針對用戶提供或授權的年齡、職業、收入、資產、負債等多維數據進行收集整合與分析挖掘,并通過活體及人臉識別及欺詐行為識別等,多維度交叉核實用戶身份,確保借款人為真實用戶。
之后,再通過信用評分模型,從個體穩定性、還款能力、還款主動性等多個維度深度分析用戶數據,導出客觀的個人綜合信用狀況評分;并通過線下盡調查詢、人工信審等方式進行交叉驗證,進而評估客戶的還款意愿、還款能力等借款風險,最終劃定客戶風險等級,并基于客戶的風險等級制定消費信貸產品準入、額度授信和風險定價策略,合理匹配信貸產品。
在貸中,金融科技風控則重在風險監測,主要從多維度進行預警。在這個環節,鳳凰智信通過建立監控報表體系、實時跟進還款數據走勢;同時,構建行為評級模型,實時同步借款人在申請借款之后新增的各類不良信用記錄、資產變更等信息,對資產進行實時監控;并基于關系圖譜,評估用戶人脈圈的借款及還款表現,通過多手段客戶回訪,挖掘客戶潛在風險,從而及時規避風險、減少資金損失。
在貸后,金融科技風控則主要對貸后資產表現進行評估,同時迭代催收模型,以便調整貸后策略。鳳凰智信可以結合用戶信息、賬齡信息、額度費率信息等構建了貸后修復模型,針對不同逾期程度的用戶采用個性化策略,并通過效果不斷優化模型、調整策略,進行修復工作,從而更好地解決壞賬隱患。
綜上,運用領先科技,鳳凰智信打造了包括反欺詐模型、信用決策模型、貸款風險等級模型、壞賬率預測模型等在內的全面大數據風控模型,擁有完善成熟的智能風控管理系統。借助強大的數據處理與建模能力,鳳凰智信能夠精準篩選優質借款用戶,為借款用戶提供資金支持,同時充分保障投資者的資金安全。
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