客户痛点:客户在拓展新客群时,发现原有风控产品在新接入客群上的风险区分能力不足,尽管测试了多家供应商的新产品,效果均未达预期。
融慧方案:基于客户场景需求,融慧结合新客群特征推荐客户测试全新开发的反欺诈风险分,一经验证便以显著增益在众多供应商中脱颖而出,KS值达41.5,LIFT值提升4倍,帮助客户在新客群中建立高效风控屏障,实现精细化分层运营,优化通过率的同时降低欺诈损失。
客户痛点:该行在零售信贷业务面临逾期率上升的挑战,原有风控模型对高风险客户的识别能力较弱,导致审批策略难以有效平衡风险与业务发展需求。
融慧方案:依托行方现有数据样本,融慧利用机器学习联合建模,通过深度数据挖掘的方式衍生千维变量,显著提升模型的风险识别能力。模型效果KS 值达30以上,风险区分度显著提升,对高风险客户的识别更加精准;在保障通过率的同时,全面帮助改行实现风险可控。
客户痛点:通过梳理该行征信数据在风险建模和数据分析中的使用情况,融慧发现该行在征信数据运用和管理方面存在数据存储分散、自主研发衍生变量耗时长、征信指标口径不统一、开发资源重复占用等问题,其征信数据在风控策略和模型应用中没有发挥出高效价值。
融慧方案:遵循安全性、可定制性及易集成的原则,融慧提供了满足行方切实需求的技术解决方案,其创新亮点:一是特征口径统一,便于复用与分享;二是特征闭环管理,保证线上线下特征一致性;三是实现对接口质量和特征质量的双重监控。通过人行征信衍生指标平台的建设,该行系统征信报文解析及衍生变量加工效率提升了3倍以上;通过指标体系统一管理,实现不同业务条线之间指标逻辑的统一,有效避免了资源重复开发,节省大量人力和时间成本;通过实时监控特征质量,做到风险预警及时响应,完全确保了系统的稳定性。
客户背景:该城商行互联网信贷业务起步较晚,且主要以助贷+联合贷的业务模式进行规模化拓展,考虑到监管导向和市场趋势,在2021年便起步搭建自主风险管理体系和风控能力的建设,包括系统层面、风控技术能力层面等;同时在业务端不再局限于助联贷,也开始拓展自营信贷业务的发展。
融慧方案:在融慧的支持下,该行完成多流量平台的全生命周期的风控模型和策略的开发,包括前筛模型、信用模型和反欺诈模型、策略等;融慧提供风险监测报表建议协助完成开发,并提供监测分析能力支持,确保可基于风险随时调整风控策略、投放策略等;基于行方业务和风险团队能力和经验,提供风控技术能力提升方案,分阶段分步骤逐步完成风控能力的建设。两款产品平均上线2个月,放款规模近1000万且持续增长,当前业务逾期率远低于0.5%,风险表现达到预期值。目前双方合作稳定,且已计划开展第三款、第四款产品的风控策略开发工作。
融慧风控讲堂致力于打造中国风控领域高端“培训、智库、交流平台”,为中国金融科技行业培养专业人才,推动金融科技人才、高校、用人单位等各方有效对接。
融慧为近200家银行、消费金融公司、互联网平台等持牌机构提供数字化转型升级服务,并与持牌征信机构、合规大数据公司和IT系统服务商等建立紧密合作,深度赋能整个金融科技产业生态。
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