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行业痛点
评分模型
大数据时代,数据具有海量化、高维但非结构化的特点,传统信用评分模型无法解决海量数据下数据深度挖掘的问题,针对信贷类记录匮乏、信用类数据缺失、同维度缺失数据填补问题也没有较好的解决办法
评分流程固化
传统的评分流程具有固化性。当前互联网金融竞争激烈,现有的通用评分不能精准覆盖全部人群,对新场景上线无法出具优秀解决方案,无法满足互联网时代消费信贷服务“便捷、快速、分散”等特征
变量获取费力
当前市场各类数据泛滥,互联网金融产品积累海量数据进行用户画像分析以及产品优化已成为共识,但挑选合适数据源 并进行整合应用对于传统评分模型费时费力
解决方案
贷前
在获客环节,基于大数据建立用户画像;在授信管理环节,基于数据源,通过建模进行风险定价,实现资金有效分配,保证资源优化配置
贷中
通过接入大数据模型,实现借款方的动态监控、异常行为预警等风控管理流程
贷后
通过大数据对存量客户进行管理,交叉营销,进一步挖掘客户的价值;针对有逾期征兆或行为的信贷用户进行管理、识别和催收,提升业务端风险管理体系的有效性,打造信贷风控闭环
用户画像
通过大数据进行数据挖掘以及客户行为数据分析,将客户具体信息抽象化为标签,并使用标签将客户形象具体化,从而为客户提供针对性的服务
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