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融慧金科定制化建模 解决消金行业痛点不再难点

发布日期:2019-08-04 20:52   来源:未知   阅读:

  融慧金科金科是一家运用移动互联网大数据、人工智能技术和专业化风控经验,为金融机构提供智慧决策和系统解决方案的金融科技一家公司,服务对象涵盖了消金领域涵盖银行、消金、保险、支付、资管等各类金融机构。众所周知,金融科技3.0时代,在市场和监管的双向作用下,持牌消费金融机构需要从助贷业务向自营业务转型,这对于企业打造产品和品牌、搭建独立的风控能力体系都提出了更高的要求。然而,当前持牌消费金融机构在风控能力的提升上仍面临三大痛点,融慧金科是如何有效解决这三大痛点呢?

  痛点一,通用产品带来的增益略显疲态。互联网金融经过这几年的激烈竞争和迅猛发展,各机构大都已接入市场上主流的标准产品,再接入更多同质化的产品给业务带来的增益将非常有限,且通用评分无法精准覆盖机构人群,在不同场景及不同产品线上区分度差别可能较大。

  大数据时代背景下,互联网金融相比于传统金融行业,对效率和精准度都提出了前所未有的高要求。在传统金融模式下,金融机构大多使用低维、金融强相关的数据来辅助人工决策。,在互联网金融模式下,海量高维的数据将助力金融机构实现快速自动化决策,节省大量的人力成本,这同时也要求金融机构身后有一个庞大的数据资产池为决策带来源源不断的动力。俗话说“巧妇难为无米之炊”,作为科技公司,拥有丰富的数据储备如同厨师拥有最新鲜且多样的食材,只有坐拥好的原材料才能为机构量身定做出个性化口味的佳肴。

  应对方案:在数据源方面融慧金科的,C端合规智能移动端数据,覆盖12亿+月活设备,包含80亿+设备位置数据,并整合电商、运营商、支付等类别的大数据;B端拥有全量工商、司法和财务指标类等动态数据,包含1亿+全量企业的动态数据、100亿+条精准商业关系链路及百余个数据合作权威机构。数据管理方面,融慧金科自建数据管理平台,整合、管理并有效运维各类数据,从源头保证数据质量的稳定性及可靠性。

  痛点二,传统模型算法无法满足数据深度挖掘的要求。在大数据时代,数据具有海量、高维且非结构化的特点。面对丰富多样的数据,传统模型算法稍显的有些束手无策,对大数据进行深度挖掘时如何利用新兴机器学习算法,是每一个想要深耕互联网金融行业的机构必须思考的课题。这个时候就要有高效的技术储备。如果只拥有海量数据,不对数据进行深度的挖掘,那这些数据注定只能成为占用存储空间的垃圾,无法创造价值。如何从海量高维数据中挖掘出更多更深层次的数据洞察,这就要求金融科技公司具有一定的技术储备,就像厨师手握最先进的烹饪工具,才能将珍贵原材的价值发挥到极致。

  应对方案:融慧金科则利用 BAT量级数据自主研发数千个风险画像,挖掘出千维衍生变量,并且在数据加工时特别注重区分度、准确度及稳定性的平衡。例如,在加工兴趣画像变量时,融慧金科将覆盖率低且区分度比较弱的多种小兴趣行为整合成兴趣大变量,既提升了人群覆盖率,又提升了风险区分度。

  在数据挖掘和模型开发的过程中,除使用行业中惯用和主流的算法(如:LR,GBDT等),融慧金科还不断探索机器学习和深度学习在金融科技领域的应用。例如,使用深度学习算法挖掘安装列表风险因子等变量,精准识别潜在的风险人群。

  痛点三,市场上各类数据泛滥。互联网时代的金融业务需要海量数据支持已成业界共识,创世纪心水论坛447700,但对于机构来说,在经验和人力都不充足的情况下去甄别、整合市场上林林总总的数据源将会是不小的挑战。

  在拥有原材和工具后,如何“炒”出一盘优秀的作品,这时业务实战经验和金融专业背景就显得至关重要。对于金融科技公司而言,丰富的业务经验储备将协助其更好的理解机构的业务模式、客群属性、应用场景及痛点问题,而丰富的建模经验储备将保证在较短周期内开发出有效且稳定的模型。

  应对方案:融慧金科管理层拥有超过20年的风控实践经验,经历过完整经济周期和跨国金融危机的压力场景,并在不同业务场景下实操过大数据风控能力“从0到1”的搭建和迭代过程,在风险管理、计量模型和数据分析领域拥有丰富经验。模型团队核心成员拥有 5-8年的模型开发经验,曾在一年内完成40版模型的开发及上线,模型区分度高且持续稳定。

  综上,融慧金科作为独立且专业的第三方金融科技服务商,无论从数据、技术还是经验来看,都具有独特的优势去应对消金行业的痛点,是真正适合消金机构的合作伙伴好选择。

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