定制化建模,解决消金行业痛点的利器!

作者:融慧金科发布时间:2019-07-01

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消金行业的三大痛点

金融科技3.0时代,在市场和监管的双向作用下,持牌金融机构需要从助贷业务向自营业务转型,这对于企业打造产品和品牌、搭建独立的风控能力体系都提出了更高的要求。当前,持牌金融机构在风控能力的提升上仍面临三大痛点:

其一,通用产品带来的增益略显疲态。互联网金融经过这几年的激烈竞争和迅猛发展,各机构大都已接入市场上主流的标准产品,再接入更多同质化的产品给业务带来的增益将非常有限,且通用评分无法精准覆盖机构人群,在不同场景及不同产品线上区分度差别可能较大。

其二,市场上各类数据泛滥。互联网时代的金融业务需要海量数据支持已成业界共识,但对于机构来说,在经验和人力都不充足的情况下去甄别、整合市场上林林总总的数据源将会是不小的挑战。

其三,传统模型算法无法满足数据深度挖掘的要求。在大数据时代,数据具有海量、高维且非结构化的特点。面对丰富多样的数据,传统模型算法稍显的有些束手无策,对大数据进行深度挖掘时如何利用新兴机器学习算法,是每一个想要深耕互联网金融行业的机构必须思考的课题。

而定制化建模服务恰是解决上述三大痛点的利器,服务商深入了解机构业务,自带数据原材,并给予金融业务经验和技术优势,为机构定制精准覆盖其业务场景的模型。

走进定制化建模服务

为了紧跟行业发展趋势并更好的为客户解决个性化的痛点,越来越多的金融科技提供商正在将定制建模纳入自己的服务版图中,但金融机构该如何甄选出有实力且适合自己的合作伙伴呢?

总的来说,提供定制化建模服务的服务商需在以下几个方面具有一定的储备:

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数据储备

大数据时代背景下,互联网金融相比于传统金融行业,对效率和精准度都提出了前所未有的高要求。在传统金融模式下,金融机构大多使用低维、金融强相关的数据来辅助人工决策,在互联网金融模式下,海量高维的数据将助力金融机构实现快速自动化决策,节省大量的人力成本,这同时要求金融机构身后有一个庞大的数据资产池为决策带来源源不断的动力。俗话说“巧妇难为无米之炊”,作为科技公司,拥有丰富的数据储备如同厨师拥有最新鲜且多样的食材,只有坐拥好的原材料才能为机构量身定做出个性化口味的"佳肴"。

技术储备

如果只拥有海量数据,不对数据进行深度的挖掘,那这些数据注定只能成为占用存储空间的垃圾,无法创造价值。如何从海量高维数据中挖掘出更多更深层次的数据洞察,这就要求科技公司具有一定的技术储备,就像厨师手握最先进的烹饪工具,才能将珍贵原材的价值发挥到极致。

经验储备

在拥有原材和工具后,如何“炒”出一盘优秀的作品,这时业务实战经验和金融专业背景就显得至关重要。对于科技公司而言,丰富的业务经验储备将协助其更好的理解机构的业务模式、客群属性、应用场景及痛点问题,而丰富的建模经验储备将保证在较短周期内开发出有效且稳定的模型。

融慧定制化建模的三大优势

正如上文所述,提供定制化建模服务需要科技公司具有一定的数据、技术及经验储备。而融慧作为独立且专业的第三方金融科技服务商,无论从数据、技术还是经验来看,都具有独特的优势:

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数据优势

数据源方面,C端合规智能移动端数据,覆盖12亿+月活设备,包含80亿+设备位置数据,并整合电商、运营商、支付等类别的大数据;B端拥有全量工商、司法和财务指标类等动态数据,包含1亿+全量企业的动态数据、100亿+条精准商业关系链路及百余个数据合作权威机构。数据管理方面,融慧自建数据管理平台,整合、管理并有效运维各类数据,从源头保证数据质量的稳定性及可靠性。

技术优势

融慧利用 BAT量级数据自主研发数千个风险画像,挖掘出千维衍生变量,并且在数据加工时特别注重区分度、准确度及稳定性的平衡。例如,在加工兴趣画像变量时,融慧将覆盖率低且区分度比较弱的多种小兴趣行为整合成兴趣大变量,既提升了人群覆盖率,又提升了风险区分度。

在数据挖掘和模型开发的过程中,除使用行业中惯用和主流的算法(如:LR,GBDT等),融慧还不断探索机器学习和深度学习在金融科技领域的应用。例如,使用深度学习算法挖掘安装列表风险因子等变量,精准识别潜在的风险人群。

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经验优势

融慧管理层拥有超过20年的风控实践经验,经历过完整经济周期和跨国金融危机的压力场景,并在不同业务场景下实操过大数据风控能力“从0到1”的搭建和迭代过程,在风险管理、计量模型和数据分析领域拥有丰富经验。模型团队核心成员拥有 5-8年的模型开发经验,曾在一年内完成40版模型的开发及上线,模型区分度高且持续稳定。

融慧定制化建模的特点

融慧的定制化建模服务具有“短平快”特点,即模型开发周期短、模式轻且上线快。整个过程主要包括“样本准备——变量准备——模型开发——模型上线”等核心环节,最快可 4 周内完成整个流程并实现客户实时调用。实际合作过程中,融慧可根据客户需求提供多种可行合作方案,为客户提供一站式建模服务。

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融慧定制化建模成功案例分享

案例一:某头部消金机构

业务诉求:在接入多种外部数据及标准化风控产品的情况下,仍想要进一步提升风控能力,将风险控制做到极致。

融慧解决方案:融慧利用内部数据快速研发安装列表风险因子等新变量并加入外部非同类数据,研发并迭代三版模型,终版模型在机构使用了各类数据及标准产品的情况下,ks仍有明显增益,助力客户在风控上取得进一步优势。模型研发完成后,由于机构迭代策略的紧急需求,需在短周期内完成模型上线。面临整合多数据源给模型上线带来的种种挑战,融慧快速优化上线流程,专人支持建模上线工作,最终在两周内完成模型上线及验证,获得了机构的好评。

案例二:某头部电商机构

业务诉求:在持续扩展分期业务时,单一的电商体系类数据难以满足风控需求,需针对特殊客群上线定制化模型,以扩充数据源种类。

融慧解决方案:融慧通过使用自有衍生变量为其搭建信用模型并应用于客户消费分期和现金分期产品的风控系统中。模型上线后,融慧对该模型进行持续监控,在整整一年期间,模型表现十分稳定。

案例三:某头部 P2P 机构

业务诉求:已有外部数据源服务中断,需快速上线一版定制化模型替代使用。

融慧解决方案:机构自带建模样本在融慧搭建的建模环境下进行建模合作,双方经过高效协同,在一天内完成了模型的开发工作,融慧在三周内完成了模型部署,整个项目总跨时4周,实现了模型开发周期短、模式轻、上线快的目标。

融慧金科作为一家提供专业风控解决方案的金融科技公司,凭借海量数据、多维度变量以及经验丰富的模型团队,搭建模型的区分度、稳定性和时效性优势显著,能够满足不同类型金融机构的个性化需求。

感兴趣的朋友,欢迎联系我们。

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