集奥聚合智能决策为金融机构提供完善解决方案

2020-04-09 11:21:35 推荐

作为人工智能场景化应用解决方案提供商,集奥聚合一直也在探索保护资产安全方面的解决方案。据了解,集奥聚合潜心研发的“智能决策引擎”,正是基于不同的规则模型,帮助金融机构保护资产安全,有效防范及化解风险。

互联网的崛起为人们带来便捷生活,但随之而来的恶意欺诈和信贷风险也长期居高不下,面对金融风险不断加剧,银行等金融机构不良率不断攀升。如何有效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,已经成为各大金融机构急迫需要解决的问题。而集奥聚合研发的“智能决策引擎”,则成为金融机构在做业务决策方面的关键参考依据。

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评分模型智能化应用,成金融机构“智能决策引擎“

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。金融机构现阶段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。这主要在于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。那么,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呢?评分模型的智能化应用,则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。这些方法优势各有千秋,具体采用哪种方案,则可以视客户的实际需求而定。

例如,金融机构在关于反欺诈、响应模型等更需要提升精度、降低误判率的场景下,集奥聚合则更推荐使用机器学习模型方法。而通常来说金融机构的信用评分模型更需要对业务持久稳定的支持,因此集奥聚合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。

集奥聚合的数据分析方法论以及步骤

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。所以在做数据分析时,集奥聚合要求分析专家、策略专家、解决方案专家必须先思考: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?

集奥聚合遵循的分析步骤为:第一,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。第二,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。第三,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。

集奥聚合深耕金融科技 构建风控全生命周期评分

从以上内容可以看出,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。

据了解,长期以来,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。

集奥聚合科技赋能 助力金融机构制胜未来

集奥聚合通过在金融科技行业多年深耕细作,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,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。涵盖国有大行、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银行形态。

截止目前,集奥聚合研发的“智能决策引擎,已经成为金融业务决策关键参考,为了帮助客户提供更加优质的多场景解决方案,集奥聚合未来将会进一步加强评分及决策系统的智能化建设,与此同时也将会继续与众多金融机构达成深度合作,通过科技赋能,切实助力金融机构制胜未来。

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