当前,机构主要面临的挑战有三类,一类是欺诈风险,其主要表现形式有身份伪造、恶意诈骗、商户勾结、中介包装等,相关数据显示,2016年我国因网络欺诈造成的损失高达4687.2亿元;第二类是信用风险,包括信用劣变、资产恶化而造成机构不能或不能按时收回资金而蒙受经济损失的风险;第三类是多头、逾期风险。据了解,多头借的用户的信逾期风险是普通客户的3-4倍,款申请者每多申请一家机构,违约的概率就上升20%。
的本质是风控,对于互金企业来说,如何借助科学技术手段,对风险进行精准评估是当前机构开展信业务的关键。
信用探针是一款融合了用户借行为与信用卡消费行为的数据产品,通过输入三要素信息即可查询该用户在多家平台的款及信用卡使用情况。其中款数据为机构对该用户的实际放款数据,包含借平台家数、逾期情况、还款金额等,信用卡部分则反映了用户的持卡量级和消费行为等。信用探针应用场景丰富,前可用来判断用户共债情况和风险大小,中及后可用来评估用户的信用变化。
与市面上其他多头借类产品相比,信用探针具有标签维度丰富、借行为真实、人群覆盖度高等特点:
1.创新性地融入了信用卡交易行为数据,将银行与非银机构借行为结合,全方位、立体化呈现个人的债务、信用情况,帮助机构对个人风险进行精准评估,提升风控水平。
2.与用注册、申请等维度来判断用户多头借行为的数据不同,信用探针均来自于用户真实发生的交易信息,更具说服力。
3.覆盖了大量央行征信无法覆盖的高风险人群,对于无央行征信数据的机构,可以帮其有效地弥补其核心风险数据的缺失。
信用探针拥有近400个变量指标,机构既可以将变量特征作为风控规则部署到决策引擎中,也可将交易变量作为客户评分卡模型/机器学习模型的输入参数,帮助客户提升现有模型的区分度,有效识别潜在风险。
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