海澜之家股票Fintech中的黑科技 玖富打造 “火眼”风控系统

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  互联网海澜之家股票金融的核心在于风控海澜之家股票,而权威的大数据征信体系,可以更好地解决目前互联网金融行业面临的风控问题,降低平台的坏账几率。

  数据其实不可以改变风险,但是可以把风险量化,就如同互联网金融其实改变不了金融的本质和风险,而是作为一项工具更加高效透明地去做金融。无论是在个人理财业务,还是在借贷服务上,都按随着数据的流动,而在与之相关的大数据风控,则为互联网金融把控住信息的每一个环节,让资产的流通更为透明,防范风险。玖富独立开发的“火眼”风控系统就是基于大数据海澜之家股票、机器学习及人工智能的完整的大数据风控体系。

  名副其实的大数据风控

  大数据风控首先离不开数据。玖富消费金融副总裁金增笑表示,相比于美国,国内的大数据是真正的“大”数据,种类和数量都比美国要丰富。金增笑曾在美国Capital One、摩根大通等机构任要职,累计管理超过2000亿美元信用卡等信贷资产。

  玖富火眼风控体系的基础数据十分丰富,除了整合内部数据外,还参考了丰富的外部合作方数据,如芝麻信用、腾讯征信、前海征信、同盾科技等。在通过多重数据验证反欺诈的同时,利用多维度数据源建模并不断完善,也提升了反馈潜在风险的能力。

  在过去两年高歌猛进之后,2016的互联网金融遭遇成长的烦恼,部分P2P网贷问题平台遭遇兑付困难、跑路、倒闭等困境。与此同时,诸如“裸条”等几个恶性事件也将互联网金融推到了风口。相对于传统金融,互联金融面对的客户风险较高,其风控面临的挑战更大,对大数据风控的要求就会更高。

  互联网金融成名于美国,但鉴于美国已是一个相对成熟的信用社会,征信环境比中国海澜之家股票简单,多数征信信息可以通过渠道查询并获取,复杂的欺诈场景和复杂的信用风险场景并不普遍,因此许多风控模型到了中国之后并不适用。基于以上,很多中国大型互联网金融公司并没有直接采用美国的风控模型,而是自主开发风控模型。除了玖富的“火眼”风控系统外,蚂蚁金服的微贷云决策平台、拍拍贷的魔镜风控系统均是大数据风控系统。

  机器学习助力自动化风控

  大数据风控系统必须经过海澜之家股票庞大的交易数据的验证方可完善迭代,据了解,玖富在过去三个月促成交易笔数达到千万级别,一旦交易后续不良与前期出现较大差异,通过机器学习便可快速调整迭代。

  “精准化的风险预测评级,胜过人工判断”,玖富集团消费金融副总裁金增笑表示,自动化收入鉴定、生物识别、基于R引擎的内嵌模型、设备指纹和持续的反欺诈政策改进,形成了多重数据验证反欺诈信息,这比传统的线下审核模式更强大、更有效率。

  玖富打造了特有的坏账预测矩阵——“彩虹评级模型”,预测一些较为可能发生的逾期行为。此外,“火眼”风控系统还具备了自动化功能,具有处理高效、风险可控、单笔贷款成本低、边际效应明显等特点,让玖富可以提早发现用户早期逾期表现,并能有更多的时间进行调整。

  据了解,目前行业内大数据技术贯穿了金融业务的渠道、数据、信审、反欺诈、额度、后期服务等六大阶段,形成了线上化、机器化、模块化的风控构架体系。充分利用大数据分析技术建立独特的风控体系,可以高效支持贷款的在线实时审批、因客定价与贷后风险的动态监控。

  “火眼”风控系统是金融科技应用的代表之一,也可以说是玖富专属的一项“黑科技”,在玖富快速增加的业务流量中,成为保护用户资金安全、提供良好服务的坚实后盾。


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