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疫情下風險等級提升,金融機構風控手段該如何革新?

2020-08-24  來源: 內蒙古金融網   瀏覽量:
疫情黑天鵝飛過,打亂了既有的商業秩序和經濟格局。當前,消費金融面臨業務開展受阻,底層債務人還款能力下降、逾期率上升等風險。

本網訊:疫情黑天鵝飛過,打亂了既有的商業秩序和經濟格局。當前,消費金融面臨業務開展受阻,底層債務人還款能力下降、逾期率上升等風險。對于,業務核心是風險管理的金融機構,如何在風險等級提升的情況下,革新風控手段,大力支持民眾消費呢?


傳統金融機構風控管理分散 且創新度不夠

眼下,傳統金融機構對各類風險的管控體系,是分類識別、分塊把控,單鏈條且割裂的,例如銀行所服務的大型企業、中小微企業、消費金融的風險控制,就分散在多個部門,無法適時信息共享和通盤分析,從而難以對風險有力把控。


如果能夠將所有風險急需匯集在一起,不僅便于金融機構運營管理,還可以大幅度提升風控質量。帶著這個想法,小編今天將帶領大家了解,MobTech袤博是如何從大數據應用出發,整合多方風控數據?同時,又是如何在消費金融業務貸前、貸中、貸后三個不同環節,動態了解貸款用戶的還款意愿與還款能力的?


數據驅動成為金融機構提升科技風控的捷徑

在市場逐漸飽和、業務需求不斷升級、競爭壓力日趨加大的情況下,越來越多的金融機構開始意識到“數據驅動”的重要性。近年來,各大金融機構積極布局數字化轉型,以互聯網化、數據化、開放化、智能化為目標,在金融服務和風控方面進行了大量的嘗試和創新。


但金融機構所掌握的用戶數據信息單一,且個性化不足,難以阻攔當前市場多變的風控環境,所以選擇與數據智能科技公司合作,已成為金融機構快速提升科技風控能力的唯一“捷徑”。


深耕數據智能產業已有8年之久的MobTech袤博,自有數據平臺富含用戶興趣標簽體系高達6000+緯度,可打通金融數據孤島,補充風控模型多維度數據,完善金融平臺風控體系,有效識別業務環節中的風險用戶,風險設備,從而為金融機構降低損失。


多元化風控模型 有效把控借貸環節風險駛入

在用戶借貸場景下,MobTech袤博可對信貸業務環節中,風控規則、申請評分模型、授信額度模型、貸后監控等服務體系進行搭建。貸前,對個人的信用評分、行為數據、整個資產的遷移率等進行風險評估;貸中,進行實時風控及實時預警;貸后,定期更新用戶投后的管理,是否有不良以及不良資產處置等等。


貸前評分:MobTech袤博通過線上+線下多渠道的數據源打通,進行深度整合、清洗、分析,挖掘金融機構自有數據的價值,完善其用戶畫像體系。同時借助全景大數據產品服務矩陣,以用戶在App終端的行為變化為依據,對貸款申請人的逾期概率進行預測。


貸中預警:基于貸前信用評分不高的用戶,使用MobTech袤博貸中特征預警模型進行評測,通過聯合建模,金融機構以同態加密的方式獲取MobTech數據源,進行橫向、縱向的聯邦學習,實現多樣定制化風控場景模型的搭建。


貸后監管:基于用戶額度使用情況、消費類別、還款情況等,建立行為評分模型,用于額度調整、風險預警。


市場不斷更新,風控永不停止。金融機構要想打好安全的持久戰,除了練好自身內功,完善風控算法模型外,還需加強與數據智能企業的強強聯合,引進領先的智能風控技術、實現經驗及資源的互補,構建和諧的金融生態。


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