金融大數據

信貸風控反欺詐

“信貸專家決策引擎”由國舜股份產品研發團隊經過多年積累研發,面向銀行信貸審批業務、信用卡審批業務、消費金融類業務等,可以幫助銀行快速識別客戶信用風險及欺詐風險,并依據風險評估結果給出處置意見,從而降低銀行風險損失,提升審批效率。

信貸全流程風控。在貸前階段,針對線上申請見不到申請人的特點,首先利用設備反欺詐數據及規則集對申請的設備進行欺詐識別,過濾掉有高欺詐風險的客戶。其次,利用反欺詐模型對申請人進行欺詐識別,判斷申請人是否為本人,并識別欺詐意圖。通過多種不同維度對客戶的信用風險進行全面評估,判斷客戶的還款能力、還款意愿和穩定性。根據客戶提供信息的不同,利用授信額度模型,對經過反欺詐和信用評估的客戶進行預授信額度、期限的設定,利用利率定價模型對申請客戶的利率進行設定。
 

產品簡介

在貸中、貸后階段,對貸款客戶行為進行監控預警管理,貸后利用大數據科技手段充分挖掘逾期客戶個人資產價值,通過早期催收模型、晚期催收模型識別個人信貸客戶潛在風險與價值。以此協助客戶解決逾期、不良管控的頑疾,降低委外催收成本,同時實現風險管控的前移,及時止損。

信貸流程支持復雜層級管理、靈活層級設置和流程管控,黑白名單、評分規則模型、利率計算等。

反欺詐規則:可根據客戶需求選擇適用規則投入使用,如黑灰名單查詢、法院執行情況查詢,申請信息關聯查詢等規則策略、設備反欺詐規則集等。同時,通過后續對信貸機構客群的了解加深和對數據的細致分析、規則調優,確??蛻舻膶徟|量。

信用評估規則:使用客群評分模型幫助信貸機構在自有數據不足的情況下,對相應的消費場景和客群做信用評估;對于有一定數據量積累信貸機構積累一定量的數據后,根據信貸應用場景,進行定制化的模型建設,形成更加具有針對性的模型和規則策略。

知識圖譜:通過圖計算、深度學習、鏈接預測等手段為客戶提供系列化知識圖譜應用解決方案,以數據可視化的形式直觀反映客戶、IP、設備等之間的關聯性,有效分析出復雜關系中的潛在風險,精準偵測組團欺詐等信貸風險場景,助力風控決策。

模型中心模塊:模型中心模塊實現模型平臺化部署,根據客戶實際業務情況搭建的模型均可部署在模型中心模塊。根據配置中心的流程配置以及數據平臺的數據輸出,可以根據實際的業務靈活配置模型的業務流程,便于業務流程的制定與修改。保證模型及數據的輸出結果保存于行內,確保行方數據安全存儲,無外泄風險,并可和銀行現有的業務系統無縫對接。

機器學習:通過前期采集大量異構、多源化信息并驗證其真實性,進一步通過機器學習、模型算法等技術對海量數據進行智能化深入分析,提取用戶多維風險特征、總結異常規律,實現對欺詐風險行為的及時預測、快速識別、精準定位、正確處置,降低誤報漏報,助推全流程信貸風控體系建立。

聯邦建模:國舜靈鯤聯邦學習是一種加密的分布式機器學習技術,為金融機構提供能保護數據隱私,遠程操作、低成本快速迭代的大數據風控聯合建模服務,基于保護數據隱私為前提,各方數據不離開本地進行聯合建模,共同參與訓練金融風控模型訓練,進而提升模型效果、打通數據孤島、釋放數據價值。

 

綜合優勢


陣容全面:國舜作為傳統安全企業,安全條線產品豐富,覆蓋傳統安全到業務安全,覆蓋安全條線各個維度,多角度全方位的提供安全保障。

技術優勢:國舜風險引擎采用“無限維度指標”+“真流程引擎”做到對任意指標進行監控和識別,并按照實際情況制定決策流程,真正做到自然語義化配置和無限擴展,業務人員0技術基礎也可應對新型風險場景,引擎平均實時處置響應時間接近1毫秒。

業務創新:提出“一客一策”的差異化風控策略,對不同客戶群體進行分類授信,根據還款能力、還款意愿、穩定性等給與不同授信額度、對同一名客戶不同時期還款能力、還款意愿,收入變化、社交變化進行實時監控、實時更新授信額度,合理授信并預測授信后違約風險。

高效易用:獨創的“三維引擎”將規則引擎、流程引擎、實時行為指標引擎整合在一起并應用到實時風控領域,業務人員無需技術背景就可構建靈活的專家規則模型,并支持一鍵投產、一鍵測試等運維功能。

實時風控:國舜信貸決策引擎產品助力多維度解決金融機構面臨的痛點,對欺詐風險,如代辦包裝、黑產攻擊、偽冒申請等異常貸款行為做到實時識別,做到實時授信,提升授信體驗。

 

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