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征信洗白不是梦,去警察局改个名字就万事大吉了?——壹诺科技

2018-10-22 来源:壹诺数据

谈了这么久“大数据风控,林林总总的概念说了一大堆,但是至今还是还少有人能说清楚:大数据风控的真面目到底是什么?大数据风控引擎核心关注四个方面:一是产品营销;二是贷前筛选;三是贷前贷中;四是贷后管理。下面壹诺科技为大家详细讲解。

一、 产品营销这一环节非常重要。

平台要思考一下,自己平台的现金贷用户从哪儿来。为目标用户画像,寻找目标用户,再怎么投入都不为过。同时可以建立用户关系图谱,将用户分群,按痛点分析。

(图源摄图网)


二、贷前反欺诈

任何一个互联网行业,都不可避免的遭遇羊毛党的洗劫,而羊毛党在金融领域有一个新名词——骗贷者,而抵御骗贷者的手段则是反欺诈。现行的欺诈风险(手段)主要是冒名欺诈、本人蓄意欺诈、内外勾结欺诈等。针对层出不穷的欺诈手段,建议可以借助网络仲裁。总的来说,要监控你的用户。反欺诈是时刻都要绷紧一根弦的工作。

三、还款能力评估

与欺诈风险不同,信用风险主要是评估现金贷客户的还款能力和还款意愿,主要防治手段是信贷分析以及交叉检验。信贷员审核有利于把握风险,便于交叉营销,但容易受制于人,比如人均产能、个体差异、团队稳定度等因素,在大量审核需求面前显得有些无力。

(图源摄图网)


四、贷后管理

贷后管理主要考验的是服务策略与催收策略。平台想要提高盈利空间,最重要的是实现复贷(用户二次借贷)。因此,做好服务,也是提升企业风控的重要方面。而对于催收策略,催收也需要建立模型:

一是账户管理时使用的行为评分模型,也适用于早期催阶段;

二是催收评分应为指引催收动作而设计开发;

三是不同逾期阶段差异较大,需要分别开发催收模型;

四是催收模型相对其他阶段模型一般表现为窗口较短,约3~6个月;

五是早期催收模型可以按还款与否定义目标变量,晚期催收模型可以按还款比例定义目标变量。

壹诺科技这款借贷双方互动型的信贷业务管理工具,将以上四个环节完美的结合到了一起,可为用户提供反欺诈报告和专业信贷报告,其中包含个人基本信息和学历信息、资产实力和消费能力、不良信用记录和多平台借贷记录等信息,能有效识别风险行为,帮助信贷机构做好贷前中后的管理工作,降低风险、减少资金损失。

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