中望金服:左数据右技术 打通风控任督二脉

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【摘要】

  企业信息  ·  2019-03-07 13:35

信用的相对概念是“欺诈”,在金融及相关服务领域,也是如此。反欺诈、反黑产是全行业都需要应对的最重要课题,我国目前征信覆盖不足、欺诈成本较低,而就这种此情况下互联网金融却在短短几年间就取得了惊人的发展,对改善普惠金融现状贡献良多,这其中的关键因素是风控效率和能力的革新式提升。其背后的强力助推器正是以互联网、大数据、人工智能为代表的金融科技。

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(网图)

在这方面,近年来不断涌现出以数据和技术能力见长、专注于风控输出的优秀服务型机构。正如行业专家所言,在科技力量的加持下,金融中的行业细分越来越纵深化,“金融”和“服务”分化、业务和技术分化都是已经到来的趋势。专业的人做专业的事,分化是为了更好、更高效地融合。

在反欺诈领域,京东金融采用的多项先进人工智能技术备受业界认可。据媒体报道,其生物探针技术,可以根据用户的按压力度、手指触面等指标,通过用户的行为判断是否为风险用户;通过RNN时间序列算法,京东金融对于风险用户识别的准确率超过常规机器学习算法的3倍以上;基于大规模图计算的涉黑群体挖掘技术,能够通过一个突破点从而延伸,抓住很多隐蔽在表象下的欺诈行为,做到尽早发现可疑行径,并提前预防并拦截在体系之外。

用户在借贷生命周期中风险会实时变动,这就需要风控体系能够做到“随机应变”。在这方面,度小满金融通过贷后模型、流失率模型等等模型技术,进行及时辨别、感知,并采取措施主动行动。一方面可以大幅提高用户留存率,另一方面通过贷中用户的实时风险扫描,实时捕获用户的风险进行相应管理。

虽然体量与BATJ有差距,但在数据和技术能力上,金融科技服务提供商中望金服不遑多让。

流程+数据+规则,中望金服以三维风控理念打造了全流程智能风控体系。全流程量化管理,通过业务流程进行相关环节的控制和监督,使岗位之间既有效协同又有效隔离。数据驱动,运用在每一个环节中,不同环节对应不同的模型和数据应用。庞大的数据基础为决策预警和分析提供坚实基础,自主研发的夜鹰AI智能决策体系极大提高效率。以大数据和人工智能为基础,有数百个模型对不同行业、不同层次的客户进行评分,最后形成在风控、运营、财务等综合方面的决策体系。

数据方面,中望金服在多年行业经验和自有数据沉淀的基础上,在公司成立初期进行风控系统搭建和决策引擎上线等基础设施搭建的同时,即开始与数十家征信公司、第三方数据公司进行对接和评估。数据抓取、外部数据引入、数据存储、数据挖掘、模型应用、精细化管理等,把专业严谨落实在每一步,以确保数据的准确性和模型应用的可靠性。

风控方面,主管团队成员平均从业时间10年以上、拥有千亿级信贷资产审核经验,自主研发全流程智能风控体系。以自有大数据为基础,千维数据融合复杂关系图谱,对借款用户进行全面立体画像,提高产品匹配精准度和反欺诈效率,结合美国Sparkling Logic决策引擎系统,进行全流程多维度风险防控。

关于中望金服

中望金服成立于2016年3月,公司致力于以科技力量打造新金融新生态,基于大数据风控、决策引擎、智能系统等金融科技优势,为金融机构和合作伙伴提供优秀金融解决方案。公司核心管理团队成员均为业内顶尖专家,平均金融业从业时间 10年以上,累计管理信贷资产超过1000亿元。

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