事实上,围绕借贷、催收、征信等环节之间的投诉从未停止,只是在过去的一年中,这一现象显得更为突出。去年银保监会针对几家消费金融公司开出千万元级罚单,暴露了多头授信、过度借贷等系统性风险。
在居民消费复苏与金融科技迭代的双重驱动下,消费金融行业正面临前所未有的风控升级压力:既要突破传统信贷模型的效能瓶颈,又需在数据合规框架下重构风险决策体系。这场风险防控的攻坚战,本质上是金融机构数字化基建能力的终极考验。
风险管控平台的选型困境与破局路径
在数字化转型深水区,消费金融机构的风控能力建设正遭遇结构性矛盾。智能风控系统普遍面临"决策黑箱"的监管诘问,机器学习模型的可解释性与监管合规要求形成对冲;传统风控模型开发陷入“数据沼泽”,分散的用户行为数据与割裂的业务系统,使得风险画像始终存在维度缺失;而数字平台建设则陷入“工具堆砌”误区。
更深层的矛盾在于风险决策机制的动态适配能力。消费场景的碎片化演变催生出医美分期、租赁金融等新兴业态,传统风控模型的迭代速度已难以匹配市场创新节奏。当预制菜式的风控方案遭遇即时变化的欺诈手段,金融机构往往陷入“打补丁式”的风险应对困境。
云巴巴基于多年来金融机构的数字化转型实践,提炼出三个选型的方向:
数据治理维度:需验证平台是否具备多源异构数据融合能力,特别关注支付场景数据、行为轨迹数据等弱金融属性的数据加工能力。
模型效能维度:应重点考察平台的全生命周期建模能力。成熟的平台需覆盖贷前、贷中、贷后等全流程节点,并具备模型自迭代功能。
合规适配维度:平台需内置监管沙箱机制,支持《个人信息保护法》《征信业务管理办法》等合规要求的动态映射。
随着大数据风控推动线上各种自动化系统的建设,数据和模型会被越来越重视使用,同时最新的监管要求也加速整个金融领域尤其银行业的数字化转型升级。
海纳数科提升金融机构风险管理效率
海纳数科作为一家专注为企业提供数字化转型方案及智能科技产品定制化服务的数字科技公司,在充分发挥数字科技的“引擎作用”下,深耕智能风控、模型定制开发、数字平台打造、AI基础研究等领域。通过人工智能和大数据技术,海纳数科帮助金融机构提升风险管理效率,优化客户体验,并推动普惠金融服务的高质量发展。
以支付数据为特色的大数据资源整合优势
三方支付数据:通过对用户放款、还款及逾期等行为的深度整合与分析,海纳数科不仅提高了风险识别能力,还结合同业支付数据,增强了对潜在风险的洞察力。
互联网行为数据:进一步补充用户的多维互联网行为表现数据,使数据分析更加全面,适用于更广泛的业务场景,从而实现更精准的风险评估。
品牌类数据:通过整合大厂数据生态资源,特别是支付数据特有的贷后表现大样本优势,为金融机构提供了强有力的支持,确保了决策的科学性和准确性。
基于支付数据的反欺诈风险识别产品
海纳数科能够实时识别当前处于逾期状态的高风险用户,用于反欺诈名单过滤,截至查询时间前一天的数据统计显示。借贷人群覆盖率达到了45%,而在TOP10信贷平台中,逾期样本命中率介于30%-35%之间。
基于支付数据的反欺诈风险评估产品
基于用户的信贷行为,海纳数科能够准确评估风险等级,有效避免误判,保障金融机构的利益。
基于支付数据的用户风险画像产品
覆盖从贷前审批到贷后策略的全流程风险管理,包括但不限于欺诈风险判定、还款能力评估、交易风险监控及贷后评级管理等多个方面。
模型算法体系覆盖消费金融业务全流程
贷前
涵盖反欺诈模型、申请评分模型、拒绝回捞模型等多种模型,旨在全面评估申请者的信用状况。
贷中
额度复审模型:授信有效期失效后,综合各类有效数据对用户风险评级变化做评估。
交易风险模型:综合各类风险数据对用户提现交易环节的风险状况评估拒绝高风险用户。
贷中回捞模型:通过不同维度数据评估用户风险状况,与风险模型交叉验证,回捞拒绝用户。
贷中管理模型:包含贷中风险模型和实时监控预警模型,对用户贷中风险状况评估管理。
贷后
逾期还款预测模型:预测用户还款能力和概率,并结合支付特色数据对逾期还款可能性做评估。
失联预测模型:预测客户失联概率,改进案件分配、沟通策略和催收方案,提高资金回收的效率。
触达预测模型:预测触达用户时间、方式的有效率,逐步优化触达策略,确保催收资源的有效配置。
经营
营销厌恶模型:对用户接到营销消息后,可能出现的投诉、举报、拉黑等概率预测的模型。
营销响应模型:对用户需求、响应概率、用户资质等综合评估模型,筛选高需求、高意向、低风险的用户。
触达方式预测模型:预测各渠道触达用户的有效性,以便制定更高效的经营策略,提高用户营销的成功率。
无论是提升风险识别能力、优化用户画像,还是实现精准的反欺诈和高效的贷后管理,海纳数科都展示了其卓越的技术实力和服务能力。如果有任何关于风险管理、数字化转型或寻求更高效的解决方案的需求,欢迎随时联系云巴巴。我们将竭诚为您提供最专业的服务和支持,帮助您应对各种挑战,实现业务目标。
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