八月中旬,第五届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会在深圳举办。此次峰会,华尔街知名建模和风控专家黄又钢以《小微贷款风控模型中的算法探索》为主题,分享了自己在风控实践中的心得体会。
黄又钢提出,与大企业不同,中小微企业的信息透露不够充分,数据来源纷杂,数据格式不标准,数据更新周期不稳定,导致面向中小微企业的信贷产品难度更高。那么如何判断一家企业的信用、如何贷款后收到还款、如何最大程度降低贷款风险?这些都需要专门的机构、专门的人才来解决。
作为凤凰卫视旗下的综合性智能金融服务平台,凤凰金融的核心团队成员均来自国内外知名金融机构及金融科技企业,从业经验非常丰富,对行业前沿的信息科学技术都有非常透彻的研究,技术实力强劲。
而凤凰金融旗下普惠金融平台凤凰智信基于风控团队数十年国内外经验,打造了一套完善的信贷风控流程,以针对借贷人群的用户画像为起点,通过数据挖掘与分析,描绘借贷用户的行为习惯、风险特征等指标;同时,将贷款申请流程中的贷前风控、贷中预警、贷后修复等各环节与信贷业务经验、大数据智能分析手段进行充分融合,构建了完整的全流程风险防控体系。
在贷前,凤凰智信贷前风控体系运用人工智能风控引擎,将业务理解与数据驱动相结合,通过对客户提供或授权的年龄、职业、收入、资产、负债等多维信息进行深入挖掘,综合评估客户的还款意愿及还款能力,并通过活体人脸识别及欺诈行为识别,多维度交叉核实用户身份,确保借款人身份真实性;同时,根据信用评分模型深度分析用户数据,导出个人综合信用状况评分,并在此基础上挖掘潜在用户,把控前期风险。
在贷中,凤凰智信针对已出借资产建立了完善的贷中预警机制,以预防借款用户还款能力下降,无法按时还款的情况。具体来看,凤凰智信通过建立监控报表体系,实时跟进还款数据走势,多维度监控用户还款行为;利用行为评级模型,对资产进行实时监控;同时,基于关系图谱针对用户人脉圈的借款及还款表现进行评估,发掘客户潜在风险,达到及时规避风险、减少资金损失的目的。
在贷后管理环节,凤凰智信则结合客户信息、账龄信息、额度费率信息及客户行为表现信息等搭建催收模型,对不同逾期程度的客户采取不同的催收策略,通过催收效果不断优化催收模型、调整相催收策略,从而更好地解决坏账隐患,降低损失。
总体来看,凤凰金融旗下的凤凰智信能够在贷款申请的全流程做好风险防控工作,确保贷前、贷中、贷后工作安全有序进行,最大程度上规避风险,促进信贷业务顺利进行。在未来的发展中凤凰金融也将继续投入科技建设,加码普惠金融业务,不断促进普惠金融事业发展走向新高峰。