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集奥聚合“信贷全生命周期解决方案”www.85058.

发布时间:2019-12-01 09:21编辑:互联网资讯浏览(94)

    风险控制是金融科技的核心能力。在此,人工智能可以有丰富的运用场景,结合大数据和机器深度学习,通过针对性风险监测模型的搭建,实时抓取和分析用户的抵押物的变动、评估动态偿还能力,可以快速了解到资产的变化,提高平台对于资产的风控能力,引入优质的资产;另外,通过大数据分析可以优化产品组合,满足用户对于个性化产品的需求;最后,在运营和营销环节,人工智能技术可以帮助平台实现精准营销,提高运营的效率,降低对人工的依赖。风险控制是严谨、专业且高难度的工作,需要解决来自技术、信用、法律等多方面的风险难题。

    集奥聚合华西事业部总经理费鑫上台领奖

    2.公司业务领域。在对公业务中,信息不对称是信用风险管理最头疼的问题之一。尤其是对非上市企业做授信时,因为缺乏严格的信息披露机制,财务报表未经过权威机构审核,债权人与债务人掌握的有效信息往往不透明、不对等,这就对精准风控提出了挑战。为此,风控人员往往要花费大量时间解决信息穿透的问题,成本也随之升高。

    此次获奖既是对集奥聚合信贷风控能力的有力证明,也是对其始终坚持输出优质解决方案的肯定,在助力金融机构提升金融反欺诈能力、打造智能化风控体系的同时,还有效推进了社会信用体系建设,真正践行普惠金融。

    针对还款能力,传统的信贷分析一般侧重现金流分析、财产分析、消费行为分析等,人工操作成本也是居高不下,这使得传统金融机构的服务范围有限,大量的长尾客群游离在业务之外。运用大数据技术可大大简化上述人工的审核分析过程,而且使结果更加可靠。

    贷前信审环节,方案可帮助银行等金融机构准确洞察客户风险,评估其价值,并给出相应风险决策及建议。

    总而言之,金融的本质没有变,科技也没有改变金融的本质,但是改变了金融的运行方式,金融的未来是高科技行业。同样,人工智能也没有改变金融风险管理的本质,但是借助金融科技的进步,能够更有针对性、更及时、更有效率地监测、识别和处置风险,从而建立具有丰富内涵的金融新生态。

    3)智能语音机器人: 对于中短逾期案件,启用集奥聚合智能语音机器人可高效精准触达客户,告知借款人逾期情况及后果,大幅降低人力成本,实现高效催收,同时还可解放人工催收员,专注于处理疑难复杂的逾期欠款,从而向催收专家转型。

    在传统金融信贷服务领域,信息、信用、渠道、成本等难题正在凸显。典型的例子是,传统的银行服务主要依托网点开展,在业务中极其依赖服务对象有无工资流水、征信报告、社保证明等强特征数据,通过这些数据筛选出与风险敞口契合的客户,此类强特征数据是能否获得信贷服务的关键因素。由于传统模式风控手段的限制,很多人被排除在了服务体系之外。据估算,我国传统信贷服务的客群仅占总人口的15%左右。

    1)欺诈识别:综合运用设备指纹、规则引擎、行为分析、反欺诈评分、知识图谱多维度关联挖掘、海量场景化欺诈标签等关键技术构建出一道坚不可摧的信贷反欺诈防护墙,对申请用户进行全方位身份信息核验,挖掘矛盾点、识别可疑点,确保用户不存在欺诈行为。

    1.个人业务领域。金融机构在承做个人零售贷款业务时,对客户信用能力的精准评估无疑是非常重要的,因为它关系到贷款坏账率的高低。通常要对客户进行全维度的画像,包括:分析客户的风险承受能力,以及其还款能力和还款意愿。

    截止目前,集奥聚合“信贷全生命周期解决方案”已经与近2000家金融机构(银行、保险、持牌消费金融、持牌小贷、信托等)达成深度合作,其中银行超过150家,包括国有大行、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银行形态。并提供满足其信用卡、个人信贷、小微企业、客服运营、新零售等多业务场景需求服务。

    金融科技推动传统风险管理的改变

    中国电子银行网是由中国金融认证中心联合中国工商银行、中国建设银行、中国银行、中国农业银行等近百家成员银行创建的银行业垂直网站,现已成为国内行业规模最大,并极具影响力的金融社会化媒体平台,同时也是互联网金融第一门户网站,极具权威性和专业度。

    金融科技加持风控能力是建立在多维、海量、动态的数据基础之上的。通过对自有数据整合、公开数据的抓取、第三方服务商合作、以及渠道开发等,实现了人工智能、大数据、云计算和区块链等领先技术的创新,并应用到了风险模型、企业征信、贷后风控管理等实践领域。

    集奥聚合“信贷全生命周期解决方案”

    以用户体验为导向、数据为驱动、互联网为手段的金融科技具有资本集约、资源开放、创新集中的特征,通过技术的积累与突破,筑起传统金融机构无法超越的服务壁垒。通过构建庞大的金融科技服务生态圈,可以实现金融组织形态的多样化,在运行效率、运营成本、传播介质、数据分析等维度对传统金融风险管理形成冲击。

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    金融的核心是风险控制。对于金融企业来说,在新形势下,要实现稳健发展,必须加强科技运用,通过异构异源数据融合、全息画像图谱建立、基于风险因素指标的解读,提升新形势下的风险防控水平。

    2)语音质检:在案件催收交互对话过程中,集奥聚合语音质检通过语义分析可确定催收坐席具体特质,输出特质标签,对其合理配置案件,精准提升坐席效能。还可对债务人的还款意愿及概率进行分析,输出意愿标签及概率值。

    具体来说,可以分为个人和公司两个领域来阐述。

    此奖项含金量可谓成色十足,企业案例首先通过线上展示,累计得到近100万投票量后,又经过了组委会初审、最终进入复审,复审阵容堪称豪华,除了中国银行业协会系统服务部主任赵成刚、互联网金融标准研究院副院长肖翔、清华金融科技研究院副院长薛正华、中国支付清算协会技术与标准部主任于沛、金融科技产业发展联盟办公室主任何阳、中国互联网金融协会战略研究部负责人等多位资深专家外,还有和讯网副总编辑韩明、南方都市报副总裁虞伟、腾.讯研究院副院长杜晓宇、中国金融认证中心助理总经理赵宇、中国金融认证中心副总经理张行等多家权威主流媒体共同评审。

    针对还款意愿,传统金融机构对欺诈的鉴别力是比较弱的,需要花费大量的人工和时间,对借款人的真实身份、基本信息、借款用途进行核对验证,成本高昂,而且效果不佳。这也使得传统金融机构只愿意做有官方征信纪录的客群。但有了金融科技的技术支撑之后,用大数据及人工智能可以进行信息核真核实、黑名单比对、社交行为分析、行为轨迹分析等,可以非常快速地鉴别出欺诈行为,从而了解客户真实的还款意愿,大大降低了风险成本。例如,苏宁金服构建的反欺诈知识图谱基于大规模图计算的2C、2B关系挖掘,实施行为监控、收集、分析,构建了一个多类型的实体关系网络,可以及时预警潜在风险,提供威胁检测、异常检测及反欺诈行为分析。

    1)催收评分:依托海量多维度数据,借助机器学习搭建的规则评分模型,通过采用逾期客户画像、为金融及催收机构在对债务人催收决策上提供催收排序,精准确定不同债务人还款能力,以此提升催收效率。

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