作為一個社會經(jīng)濟發(fā)展的重要風向標，銀行業(yè)能否健康發(fā)展還是非常關鍵的。而作為銀行業(yè)務發(fā)展的核心指標，逾期率的高低不僅說明銀行在資金方面的運營是否合規(guī)穩(wěn)健，更關乎整個機構是否存在風險。所以，做好風控至關重要。中科柏誠智能風控平臺，在傳統(tǒng)風控系統(tǒng)的基礎上，借助大數(shù)據(jù)和AI算法，讓科技賦能風控，助力銀行機構大幅降低逾期風險。

大數(shù)據(jù)加持讓風控判定有底氣

作為風控系統(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，則要進行準入驗證、反欺詐、申請和授信。數(shù)據(jù)是得出風控結(jié)論的重要依據(jù)，這里需要對申請數(shù)據(jù)和第三方數(shù)據(jù)進行交叉比對，來對申請用戶提交的信息進行初步判斷。不過傳統(tǒng)的風控環(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申請用戶的情況進行全面分析。

而中科柏誠智能風控平臺引入大數(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控流程，使得對用戶畫像的構建更科學，讓申請用戶的信用風險評分更有依據(jù)。實際上，大數(shù)據(jù)在很多領域?qū)厔莸念A測還是比較有參考價值的，而在微觀層面的風控環(huán)節(jié)更有實際應用意義，不但讓風控環(huán)節(jié)有更多的信息作支撐，還提高了審核流程的效率。

AI幫忙讓風控決策更智能

此外，中科柏誠智能風控平臺還在大數(shù)據(jù)的基礎上引入更為先進的AI模塊讓風控更智能。其實早在?? 21世紀初，美國的研究者就已經(jīng)在研究AI領域的風控技術了。近年來，伴隨著機器學習能力的發(fā)展和成熟，以及對技術的信賴度逐漸增加，AI已經(jīng)可以幫助企業(yè)處理很多傳統(tǒng)的業(yè)務問題，這其中就包括風控。

在風控環(huán)節(jié)，對于未知風險的識別和規(guī)避是關鍵，但這不能只靠冷冰冰的模型和數(shù)字來做。

中科柏誠智能風控平臺擁有集成化的風控能力，用個性化的機器學習模型，針對每個用戶的行為不斷的自動調(diào)整改進，并把風險決策引擎與AI融合在一起，同時在大數(shù)據(jù)海量樣本的基礎上大幅提高了識別率，對未知風險的判斷更準確，建立了以風險識別、風險預警與風險管理為基礎的體系。通過引入AI，中科柏誠智能風控平臺讓傳統(tǒng)風控變得更高效且成本更低，持續(xù)為企業(yè)和機構提供更具個性化的風控服務能力。