作為一個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要風(fēng)向標(biāo)，銀行業(yè)能否健康發(fā)展還是非常關(guān)鍵的。而作為銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的核心指標(biāo)，逾期率的高低不僅說明銀行在資金方面的運(yùn)營(yíng)是否合規(guī)穩(wěn)健，更關(guān)乎整個(gè)機(jī)構(gòu)是否存在風(fēng)險(xiǎn)。所以，做好風(fēng)控至關(guān)重要。中科柏誠(chéng)智能風(fēng)控平臺(tái)，在傳統(tǒng)風(fēng)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，借助大數(shù)據(jù)和AI算法，讓科技賦能風(fēng)控，助力銀行機(jī)構(gòu)大幅降低逾期風(fēng)險(xiǎn)。

大數(shù)據(jù)加持讓風(fēng)控判定有底氣

作為風(fēng)控系統(tǒng)流程的第一環(huán)，首先就是數(shù)據(jù)收集，在獲取到數(shù)據(jù)后，則要進(jìn)行準(zhǔn)入驗(yàn)證、反欺詐、申請(qǐng)和授信。數(shù)據(jù)是得出風(fēng)控結(jié)論的重要依據(jù)，這里需要對(duì)申請(qǐng)數(shù)據(jù)和第三方數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉比對(duì)，來對(duì)申請(qǐng)用戶提交的信息進(jìn)行初步判斷。不過傳統(tǒng)的風(fēng)控環(huán)節(jié)一方面速度慢，另一方面在第三方數(shù)據(jù)有限的情況下很難對(duì)申請(qǐng)用戶的情況進(jìn)行全面分析。

而中科柏誠(chéng)智能風(fēng)控平臺(tái)引入大數(shù)據(jù)理念，在原有流程中通過大數(shù)據(jù)的海量用戶行為輔助原有風(fēng)控流程，使得對(duì)用戶畫像的構(gòu)建更科學(xué)，讓申請(qǐng)用戶的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分更有依據(jù)。實(shí)際上，大數(shù)據(jù)在很多領(lǐng)域?qū)厔?shì)的預(yù)測(cè)還是比較有參考價(jià)值的，而在微觀層面的風(fēng)控環(huán)節(jié)更有實(shí)際應(yīng)用意義，不但讓風(fēng)控環(huán)節(jié)有更多的信息作支撐，還提高了審核流程的效率。

AI幫忙讓風(fēng)控決策更智能

此外，中科柏誠(chéng)智能風(fēng)控平臺(tái)還在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上引入更為先進(jìn)的AI模塊讓風(fēng)控更智能。其實(shí)早在?? 21世紀(jì)初，美國(guó)的研究者就已經(jīng)在研究AI領(lǐng)域的風(fēng)控技術(shù)了。近年來，伴隨著機(jī)器學(xué)習(xí)能力的發(fā)展和成熟，以及對(duì)技術(shù)的信賴度逐漸增加，AI已經(jīng)可以幫助企業(yè)處理很多傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)問題，這其中就包括風(fēng)控。

在風(fēng)控環(huán)節(jié)，對(duì)于未知風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別和規(guī)避是關(guān)鍵，但這不能只靠冷冰冰的模型和數(shù)字來做。

中科柏誠(chéng)智能風(fēng)控平臺(tái)擁有集成化的風(fēng)控能力，用個(gè)性化的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，針對(duì)每個(gè)用戶的行為不斷的自動(dòng)調(diào)整改進(jìn)，并把風(fēng)險(xiǎn)決策引擎與AI融合在一起，同時(shí)在大數(shù)據(jù)海量樣本的基礎(chǔ)上大幅提高了識(shí)別率，對(duì)未知風(fēng)險(xiǎn)的判斷更準(zhǔn)確，建立了以風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與風(fēng)險(xiǎn)管理為基礎(chǔ)的體系。通過引入AI，中科柏誠(chéng)智能風(fēng)控平臺(tái)讓傳統(tǒng)風(fēng)控變得更高效且成本更低，持續(xù)為企業(yè)和機(jī)構(gòu)提供更具個(gè)性化的風(fēng)控服務(wù)能力。