定制化建模,解決消金行業痛點的利器!

作者:融慧金科發布時間:2019-07-01

定制化建模-1

消金行業的三大痛點

金融科技3.0時代,在市場和監管的雙向作用下,持牌金融機構需要從助貸業務向自營業務轉型,這對于企業打造產品和品牌、搭建獨立的風控能力體系都提出了更高的要求。當前,持牌金融機構在風控能力的提升上仍面臨三大痛點:

其一,通用產品帶來的增益略顯疲態。互聯網金融經過這幾年的激烈競爭和迅猛發展,各機構大都已接入市場上主流的標準產品,再接入更多同質化的產品給業務帶來的增益將非常有限,且通用評分無法精準覆蓋機構人群,在不同場景及不同產品線上區分度差別可能較大。

其二,市場上各類數據泛濫。互聯網時代的金融業務需要海量數據支持已成業界共識,但對于機構來說,在經驗和人力都不充足的情況下去甄別、整合市場上林林總總的數據源將會是不小的挑戰。

其三,傳統模型算法無法滿足數據深度挖掘的要求。在大數據時代,數據具有海量、高維且非結構化的特點。面對豐富多樣的數據,傳統模型算法稍顯的有些束手無策,對大數據進行深度挖掘時如何利用新興機器學習算法,是每一個想要深耕互聯網金融行業的機構必須思考的課題。

而定制化建模服務恰是解決上述三大痛點的利器,服務商深入了解機構業務,自帶數據原材,并給予金融業務經驗和技術優勢,為機構定制精準覆蓋其業務場景的模型。

走進定制化建模服務

為了緊跟行業發展趨勢并更好的為客戶解決個性化的痛點,越來越多的金融科技提供商正在將定制建模納入自己的服務版圖中,但金融機構該如何甄選出有實力且適合自己的合作伙伴呢?

總的來說,提供定制化建模服務的服務商需在以下幾個方面具有一定的儲備:

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數據儲備

大數據時代背景下,互聯網金融相比于傳統金融行業,對效率和精準度都提出了前所未有的高要求。在傳統金融模式下,金融機構大多使用低維、金融強相關的數據來輔助人工決策,在互聯網金融模式下,海量高維的數據將助力金融機構實現快速自動化決策,節省大量的人力成本,這同時要求金融機構身后有一個龐大的數據資產池為決策帶來源源不斷的動力。俗話說“巧婦難為無米之炊”,作為科技公司,擁有豐富的數據儲備如同廚師擁有最新鮮且多樣的食材,只有坐擁好的原材料才能為機構量身定做出個性化口味的"佳肴"。

技術儲備

如果只擁有海量數據,不對數據進行深度的挖掘,那這些數據注定只能成為占用存儲空間的垃圾,無法創造價值。如何從海量高維數據中挖掘出更多更深層次的數據洞察,這就要求科技公司具有一定的技術儲備,就像廚師手握最先進的烹飪工具,才能將珍貴原材的價值發揮到極致。

經驗儲備

在擁有原材和工具后,如何“炒”出一盤優秀的作品,這時業務實戰經驗和金融專業背景就顯得至關重要。對于科技公司而言,豐富的業務經驗儲備將協助其更好的理解機構的業務模式、客群屬性、應用場景及痛點問題,而豐富的建模經驗儲備將保證在較短周期內開發出有效且穩定的模型。

融慧定制化建模的三大優勢

正如上文所述,提供定制化建模服務需要科技公司具有一定的數據、技術及經驗儲備。而融慧作為獨立且專業的第三方金融科技服務商,無論從數據、技術還是經驗來看,都具有獨特的優勢:

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數據優勢

數據源方面,C端合規智能移動端數據,覆蓋12億+月活設備,包含80億+設備位置數據,并整合電商、運營商、支付等類別的大數據;B端擁有全量工商、司法和財務指標類等動態數據,包含1億+全量企業的動態數據、100億+條精準商業關系鏈路及百余個數據合作權威機構。數據管理方面,融慧自建數據管理平臺,整合、管理并有效運維各類數據,從源頭保證數據質量的穩定性及可靠性。

技術優勢

融慧利用 BAT量級數據自主研發數千個風險畫像,挖掘出千維衍生變量,并且在數據加工時特別注重區分度、準確度及穩定性的平衡。例如,在加工興趣畫像變量時,融慧將覆蓋率低且區分度比較弱的多種小興趣行為整合成興趣大變量,既提升了人群覆蓋率,又提升了風險區分度。

在數據挖掘和模型開發的過程中,除使用行業中慣用和主流的算法(如:LR,GBDT等),融慧還不斷探索機器學習和深度學習在金融科技領域的應用。例如,使用深度學習算法挖掘安裝列表風險因子等變量,精準識別潛在的風險人群。

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經驗優勢

融慧管理層擁有超過20年的風控實踐經驗,經歷過完整經濟周期和跨國金融危機的壓力場景,并在不同業務場景下實操過大數據風控能力“從0到1”的搭建和迭代過程,在風險管理、計量模型和數據分析領域擁有豐富經驗。模型團隊核心成員擁有 5-8年的模型開發經驗,曾在一年內完成40版模型的開發及上線,模型區分度高且持續穩定。

融慧定制化建模的特點

融慧的定制化建模服務具有“短平快”特點,即模型開發周期短、模式輕且上線快。整個過程主要包括“樣本準備——變量準備——模型開發——模型上線”等核心環節,最快可 4 周內完成整個流程并實現客戶實時調用。實際合作過程中,融慧可根據客戶需求提供多種可行合作方案,為客戶提供一站式建模服務。

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融慧定制化建模成功案例分享

案例一:某頭部消金機構

業務訴求:在接入多種外部數據及標準化風控產品的情況下,仍想要進一步提升風控能力,將風險控制做到極致。

融慧解決方案:融慧利用內部數據快速研發安裝列表風險因子等新變量并加入外部非同類數據,研發并迭代三版模型,終版模型在機構使用了各類數據及標準產品的情況下,ks仍有明顯增益,助力客戶在風控上取得進一步優勢。模型研發完成后,由于機構迭代策略的緊急需求,需在短周期內完成模型上線。面臨整合多數據源給模型上線帶來的種種挑戰,融慧快速優化上線流程,專人支持建模上線工作,最終在兩周內完成模型上線及驗證,獲得了機構的好評。

案例二:某頭部電商機構

業務訴求:在持續擴展分期業務時,單一的電商體系類數據難以滿足風控需求,需針對特殊客群上線定制化模型,以擴充數據源種類。

融慧解決方案:融慧通過使用自有衍生變量為其搭建信用模型并應用于客戶消費分期和現金分期產品的風控系統中。模型上線后,融慧對該模型進行持續監控,在整整一年期間,模型表現十分穩定。

案例三:某頭部 P2P 機構

業務訴求:已有外部數據源服務中斷,需快速上線一版定制化模型替代使用。

融慧解決方案:機構自帶建模樣本在融慧搭建的建模環境下進行建模合作,雙方經過高效協同,在一天內完成了模型的開發工作,融慧在三周內完成了模型部署,整個項目總跨時4周,實現了模型開發周期短、模式輕、上線快的目標。

融慧金科作為一家提供專業風控解決方案的金融科技公司,憑借海量數據、多維度變量以及經驗豐富的模型團隊,搭建模型的區分度、穩定性和時效性優勢顯著,能夠滿足不同類型金融機構的個性化需求。

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