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大数据模型自动信用评估与审批,有效将风控前置

2018-10-05 02:03:49 网络整理 阅读:195 评论:0

在消费金融领域,利用大数据进行风险控制已成为美国等发达国家互联网金融企业的标准配置。 现今信用风险管理发展呈现出数据化、模型化、系统化、自动化和智能化的特点,传统的人工专家经验正逐步被模型与算法替代。因此,科技较为领先的金融服务公司会选择采用模型方式完成对借款人的自动评估与审批

大数据模型自动信用评估与审批,有效将风控前置

行业和市场发展已证明,拥有大量且高质量数据的公司采用模型方式能有效提高审批效率、降低人工成本。由于信贷人数庞大,借贷历史和需求复杂的业务场景需求,Smart Decision华策主要围绕着金融场景包括银行,消费金融,P2P,小贷等,给客户提供基于风控的数据模型和系统,提供满足多信贷场景,基于亿万级行为数据的评分模型。

信用评分模型不仅能为客户准确提供潜在信贷者的精准画像,也能满足不同信贷场景下的评分需求,可以实现申请评分、贷款定价、贷款审批、贷后监督等多个环节,通过大量数据挖掘与分析,利用机器学习算法建立模型,按照多维度的行为数据把借款人分为不同评分等级,,在不同等级内客户可以采取对应的授信额度。在审批环节,Smart Decision华策将智能评分引入了规则引擎,审批效率可从传统的几天乃至几十天提升到分秒水平,实现快速决策。

那么Smart Decision华策所利用大数据建立的信用评分模型能带来哪些利好呢?

在数据方面,有利于数据的充分利用,发挥大数据价值;在产品方面,有利于提高市场竞争力,建立更灵活与精准的定价机制;在流程方面:有利于建立统一审批模型标准,提高审批效率;在风控管理方面,有效地将风控前置,降低坏账率与逾期率。

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