智能风控

中国最早的基于数据驱动的风控践行者,在外部数据源整合、验证及实践方面积累了广泛的经验。3000万+以上的数据样本,基于持牌机构聚合的合规的海量数据源,100+ 场景的深度合作,4.2亿的电话号码,30+数据源整合,10+以上联合建模。

双轮驱动的风控系统

深度学习+ 传统的评分卡的双轮驱动实现7X24小时实时审批,覆盖线上+线下的全消费场景。基于接入的丰富数据源,构造数十万个变量,并建立了基于深度学习的风控模型,实现对没有央行征信记录人群的授信,实现真正的普惠金融。

股东数据支持

股东方已提供1400多万个人客户数据支持,自身业务拥有千万级的个人客户数据支持

多元化数据源

央行征信,公安,法庭,p2p黑名单,社保数据,运营商,消费交易,旅行,社保,公积金,车管所,电商,搜索等

模型有效性

数据模型借鉴美国征信局及Zest,Finance,Capital One等核心优势,经过马上金融实际检验的行为预测建模方法

和顶级互联网公司深挖数据价值,联合开发风控模型

深度学习+ 传统的评分卡的双轮驱动实现7X24小时实时审批,覆盖线上+线下的全消费场景。基于接入的丰富数据源,构造数十万个变量,并建立了基于深度学习的风控模型,实现对没有央行征信记录人群的授信,实现真正的普惠金融。

联合建模合作方

数据仓库

大数据标签化

实时采集

序列化

标准化

过滤

联合建模

Logic回归

Bayes决策分析

随机森林

机器学习

深度学习

信用分/欺诈分

信用历史

负债水平

消费能力

人脉关系

身份特质

产品优势&特点

多维数据源

拥有数千万级自有客户数据, 支持多渠道外部数据源接入与整合3000万+以上数据样本, 100+ 场景的深度合作,30+家数据源有效整合

变量规则模型

业务规则全面多样,可灵活调整。 借鉴美国征信局及capital one等核心优势,引入先进的机器学习、人工智能算法,构建信贷全生命周期风控模型 引进经过金融危机实际检验的行为预测建模方法。 深挖数据价值,开展联合建模

数据决策审批

全面的风险管理框架 可灵活调整、持续迭代的风控策略 千人千面差异化的授信、审批流程和风险定价 大数据实时反欺诈和信用风险审核

自主灵活稳定

自主可控的风控系统平台 基于云和微服务的、弹性可扩展的、支持高并发的架构设计 支持亿万级的数据,支持多场景差异化的风控流程 可视化的风控监控与分析

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