金融科技渗透业务链条获客风控催收

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金融科技渗透业务链条获客风控催收 对于资金实力雄厚的平台,创意中插、弹幕压屏都为平台赚来了不少流量,但付出的代价是高昂的成本,另外也面临营销媒介热度过后如何保持

 金融科技渗透业务链条获客风控催收

 

      对于资金实力雄厚的平台,创意中插、弹幕压屏都为平台赚来了不少流量,但付出的代价是高昂的成本,另外也面临营销媒介热度过后如何保持流量稳定增长、如何提高转化率的挑战。同样,扩围借款端实现优质资产增长,也属于金融科技在获客领域的应用。金融科技根据海量数据获客,精准触达用户;而且业务增长带来的系统边际成本递减。

      金融科技获取用户信息源非常广泛,包括运营商、银行、公共事业、电商、社交及出行服务等各方面数据。其中,最为重要的是运营商数据,也是 P2P 贷平台在获客中最为青睐的数据源。用户的通话记录和短信记录是相对低频、高效的数据,根据这些数据可以初步构建用户画像,比如用户与 4S 店的通话记录可以预判用户是否具有购车需求,而不同品牌 4S 店也反映出用户的财力差异;根据用户与保险公司的通话或短信往来,识别用户险种需求及理赔情况,进而判断用户的保障层次需求等。

 

      实际业务中,平台也可以做到对用户数据的保护,防止侵犯用户隐私。数据采集中,平台并不直接提提取用户初始数据,而是基于平台建模、与运营商等的合作关系,平台向运营商输入平台搭建好了的数据分析模型,由数据运营商根据平台的数据填写规则输入用户初始数据,形成用户数据标签及打分,由运营商向平台输出模型预测结果,而初始数据仅保留在运营商等层面。

      为用户打标签是形成用户画像的核心工作。首先需要将描述用户信息的非结构化数据标准化,形成结构化数据。不同 P2P 网贷平台根据自身业务模式,定制适用自身平台的用户标签,比如体量大的平台定义的 " 高净值 " 用户门槛可能更高,有购车、购房记录的用户可能更容易成为抵质押业务平台的目标用户等。通过用户标签分层,可获得 P2P 网贷平台目标用户人群;另外,用户数据实时更新中,用户标签也随之变动,当用户数据触及目标用户条件时,用户也将由非目标人群演化成潜在用户。配合其他标签数据,可实现对用户的精准营销。

      大数据技术除了运用在精准获客外,在智能风控的前期阶段可进行有效的欺诈识别,打破信息不对称。机制原理基本可以概括为,通过搜集多维数据、对多维数据交叉比对,识别借款人是否为恶意借款人;对于初步通过信息交叉验证的借款人进行信用评分,评分依据可以参考借款用户的其他经济行为数据,比如账单数据、电商交易记录等。

      人工智能在大数据基础上,解决风控模型优化难题。目前人工智能和大数据结合是风控的核心技术,基本原理是通过深度学习和数据挖掘,实现模型构建和训练、性能监控与自迭代,进而实现数据降维,提高风险把控的规律和准确性。比如,通过知识图谱、自然语言处理、机器学习等人工智能技术,利用关系网络发现不同借款人是否存在关联,识别异常的团伙欺诈;通过对借款人多方数据交叉比对,识别伪造虚假信息,防范专业欺诈。

      区块链技术在资产端的应用相对较为突出,其完全透明的数据管理体系提供了可信任的数据溯源途径。比如利用智能合约,对借款合同进行跟踪,防止借贷合同被篡改;而票据业务潜藏人工操作风险,区块链技术同样可实现背书信息追踪,防范票据多次流转背书不同步、一票多卖等问题。

      目前金融科技在智能风控的应用,已经形成数据多源搜集、数据结构化处理、建模、反欺诈识别、信用评分、额度管理、贷后管理等业务流程闭环,根据授信定价模型授予不同的额度及借款利率,根据不同的借贷效果对风控体系的模块、参数、评分标准等进行验证及修复,不断提高风控精准度及模型的有效性。

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