2021年1月微凡信用與重慶富民銀行達(dá)成深度合作,將微凡信用風(fēng)控解決方案運(yùn)用于該銀行的小微信貸產(chǎn)品中,至2021年7月,該產(chǎn)品放款規(guī)模同比上升54.8%,逾期率則同比減少10個(gè)百分點(diǎn)。增額提質(zhì)的秘密,正是微凡信用提供的銀行小微信貸風(fēng)控解決方案。
微凡信用風(fēng)控中心擁有豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)成果、金融領(lǐng)域AI應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建以來,已經(jīng)為多家銀行的B端風(fēng)控提供了完整有效的解決方案,不論是技術(shù)水平還是學(xué)術(shù)成果均處于行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先水平。主要的風(fēng)控產(chǎn)品為:稅貸風(fēng)控報(bào)告、人行征信變量解析、稅貸策略模型咨詢等。
在銀行小微信貸領(lǐng)域,市場的一端是小微企業(yè)迫切的融資需求,另一端則是小微企業(yè)由于抗風(fēng)險(xiǎn)能力弱、信用不足,傳統(tǒng)銀行等金融機(jī)構(gòu)難以完成放貸目標(biāo)的現(xiàn)狀。底層風(fēng)控的不完善,是導(dǎo)致這一現(xiàn)狀的重要原因。
微凡信用風(fēng)控中心為銀行機(jī)構(gòu)提供風(fēng)控咨詢以及定制化風(fēng)控模型搭建服務(wù),從根本上解決小微企業(yè)風(fēng)控難的問題,幫助銀行機(jī)構(gòu)完成小微金融放貸目標(biāo)。
以上述案例中的風(fēng)控解決方案為例,在原本的線上小微貸場景中,存在無法快速有效判斷申貸客戶信用資質(zhì)、人工審批效率低下、主觀性強(qiáng)等問題。這些問題進(jìn)而導(dǎo)致了產(chǎn)品放款額度低、逾期率高的運(yùn)營現(xiàn)狀。微凡信用風(fēng)控中心在分析產(chǎn)品現(xiàn)狀之后,通過打通行內(nèi)數(shù)據(jù)、稅務(wù)數(shù)據(jù)、人行征信等多方數(shù)據(jù)源,利用企業(yè)財(cái)、稅、票等靜態(tài)數(shù)據(jù)與歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉分析,形成多方式定義目標(biāo)變量,最終構(gòu)建出全面完善的特征系統(tǒng)。這一特征系統(tǒng)再經(jīng)由AI智能機(jī)器學(xué)習(xí),對過往長期歷史進(jìn)行演繹,最終得到不斷進(jìn)化完善后的風(fēng)控模型,演化為一套有效的評分體系——貸款評分卡。
貸款評分卡中的分?jǐn)?shù)高低,可以直接有效判斷客戶資質(zhì)的好壞,解決了無法快速判斷申貸客戶信用資質(zhì)的問題,完全經(jīng)由機(jī)器計(jì)算的模型客觀打分,排除了人工主觀性的影響,再加上數(shù)字化的審批系統(tǒng),使得線上小微貸的產(chǎn)品運(yùn)營效率大大提升。
提質(zhì)之外,微凡信用還提供了完整的審批額度模型。對于申請人、申請企業(yè)在額度判斷決策引擎層面上就有對應(yīng)的資質(zhì)要求,將納稅變量、準(zhǔn)入策略等打造成額度評分模型,輔以人審反欺詐與提額,最終形成額度判斷依據(jù)。
最后,將貸款評分卡與額度判斷模型打通,優(yōu)質(zhì)客戶給予大額放款,低質(zhì)客戶直接通過CUTOFF機(jī)制拒絕申請,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)放款額度大幅提升,逾期率大幅下降的效果。
現(xiàn)在,微凡信用成熟的風(fēng)控系列產(chǎn)品已經(jīng)被廣為運(yùn)用于各類銀行、金融機(jī)構(gòu),通過完整的風(fēng)控解決方案,助力解決小微信貸領(lǐng)域困境,使得小微信貸蓬勃發(fā)展,這正是微凡信用的美好愿景。
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