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浅析集奥聚合智能决策在金融风控中的探索与应用

2020-04-07 14:44用户投稿

长期以来,我国互联网时代背景下,恶意欺诈和信贷风险一直居高不下,银行等金融机构不良率不断攀升。面对金融风险不断加剧,各大金融机构如何有效地建立评分模型及决策引擎,准确揭示客户的潜在风险及评价客户的信用等级,保护信贷资产安全,强化风险管理已刻不容缓。

在此情景下,集奥聚合潜心研发“智能决策引擎”,通过不同的规则模型,为金融机构业务决策提供关键参考依据,有效防范及化解风险,从而保护资产安全。

评分模型打造金融机构“智能决策引擎“

现阶段,金融机构能采取的最有效的风险管理手段莫过于把风险与收益不对称的申请者拒之门外。因为风险度高的用户一旦获得放款,那其他各种管理手段最多也只能起到减少损失,而不是能彻底避免损失。数据表明,将近八成的信贷风险来自审批环节,而后续(贷中、贷后)的风险管理至多只能起到三成的作用。如何客观准确的评估申请者风险,尽可能地避免或降低坏账,评分模型的智能化应用为金融信贷机构增加了更为科学的风险管理手段。

基于传统统计模型和机器学习算法的评分模型

集奥聚合的“智能决策引擎”,尤其是评分模型,是依托传统统计建模,机器学习、深度学习等前沿算法和技术搭建的风控体系。那么哪个方法更优呢?这个问题没有特定答案,需要视乎我们和客户的目标而定究竟选择哪种。

通常,金融机构的信用评分模型更需要对业务持久稳定的支持,因此我们更推荐使用能够体现信息之间关联性,参数显著性和模型健壮性的传统统计建模方法。另一方面,在关于反欺诈、响应模型等更需要提升精度、降低误判率的场景下,我们更推荐使用机器学习模型方法。

集奥聚合数据分析方法论及步骤

集奥聚合的数据分析和模型建立必须与客户业务场景紧密联系。在集奥聚合,我们要求分析专家、策略专家、解决方案专家在做数据分析时先思考以下问题:这次数据分析是为了解决什么问题?业务上下文是什么?该怎么做?

我们遵循以下分析步骤:首先确定分析目的和思路,基于业务现状从宏观上指导数据分析。数据分析目标越发明确,分析就越加凸显价值。其次是准备数据和数据预处理,理解数据、掌握数据来源将数据清洗、加工、转换使之成为可以用于建模分析的规整数据。当完成数据处理之后,基于集奥聚合的数据分析方法论和模型方案,再从细节上对数据进行分析。最后,对分析结果进行可视化展示,并出具完整的分析报告,提供给金融机构进行决策参考。

深耕金融科技 打造风控全生命周期评分

集奥聚合基于行业深耕与经验积累,立足机构业务的充分理解与系统资源的精细化管理,为金融机构定制化构建咨询方案,覆盖业务流程设计、场景化策略包设计、监控分析与调优等,强调客户在信贷流程各业务节点的精细化运营与管理与全生命周期价值挖掘。

集奥聚合的信用评分、反欺诈评分以及策略解决方案,为客户构建精准稳定的贷前风险管理体系,帮助金融机构有效降低逾期损失,匹配适合的贷款额度和定价,提升运营效率。在贷中环节,通过贷中评分查询机制,结合风险监控引擎,针对不同层次监控策略,追踪把控用户高风险行为与资质恶化,并筛选优质客户进行二次营销。

科技赋能 制胜未来

通过在金融科技行业多年深耕细作,截止目前,集奥聚合已经与多家金融机构(银行、保险、持牌消费金融、持牌小贷等)达成深度合作,银行方面更是涵盖了国有大行、大型股份制银行、城商行、农商行、农信社、互联网银行、民营银行等几乎所有形态。并提供满足其信用卡、消费分期、个人信贷、小微企业等多业务场景需求服务。

未来,集奥聚合将进一步加强评分及决策系统的智能化建设,为客户提供更加优质的多场景解决方案。

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