2020年06月29日 第895期

技术驱动之下,凤凰金融大数据智能风控体系成行业样板

时间:2020-06-29 15:14:33  来源:

随着金融科技的不断发展,金融与科技的融合程度越来越高,而风控作为金融业的核心是深度应用金融科技的领域之一。

由于人才稀缺、人工处理数据的速率有限等原因,传统金融依靠人的智慧和业务经验来建模的人工风控模型不仅效率低下,且由于变量较少而导致问题诸多。但在如今的大数据时代下,人们衣、食、住、行等日常生活方方面面的用户行为、消费习惯等都被数据化,对于金融风控而言,这无疑增加了更多的风险因素和变量,可以从更多层面刻画用户的风险视图,从而提升风险定价、违约计算的效果,因此智能风控也被赋予了更多的期望和要求。

而在智能风控这条道路上,以凤凰金融为代表的一批智能金融服务平台则由于布局较早,且技术积累雄厚、创新实力较强而优势明显。作为凤凰卫视集团专为全球华人打造的综合性智能金融服务平台,凤凰金融早在成立之初就启动实施了“智能金融”战略,不仅在业务层面实现智能化,也在智能风控方面不断创新,并基于大数据风险管理引擎,打造了一套涵盖普惠金融、财富管理、国际业务领域的大数据智能风险管理体系。

总体来看,智能风控主要侧重于大数据、算法和计算能力,强调数据之间的相关性,其在风控环节的应用主要有三点,包括利用人脸识别、指纹识别等活体识别来确认用户身份;利用多维度、多特征的数据预测用户欺诈意愿和倾向,进行反欺诈识别;利用数据对比对正常用户的还款意愿和能力进行评估判断等。这与凤凰金融旗下普惠金融平台凤凰智信的信贷风控流程非常契合。

凤凰智信拥有一套非常完善的信贷风控流程,以针对借贷人群的用户画像为起点,通过数据挖掘与分析,描绘借贷用户的行为习惯、风险特征等指标;并在贷款申请流程中,将贷前风控、贷中预警、贷后修复等各环节与信贷业务经验和大数据智能分析手段充分融合,构建完整的全流程智能化风险防控体系。

具体来看,凤凰智信先对用户授权的年龄、职业、收入、资产、负债等多维度信息进行数据分析,并通过活体及人脸识别及欺诈行为识别等手段多维度交叉核实用户身份,确保借款人为真实用户。之后,再根据信用评分模型,从个体稳定性、还款能力及还款主动性等多个维度深度分析用户数据,导出客观的个人综合信用状况评分;同时结合线下尽调查询、人工信审等形成交叉验证,划定用户风险等级,最终评估用户的还款意愿、还款能力等风险。

另外,凤凰智信还针对借款用户还款能力下降、逾期未还

款等情况建立了完善的预警机制。一方面,通过建立监控报表体系、实时跟进还款数据走势;利用行为评级模型,对资产进行实时监控;基于关系图谱,评估用户人脉圈的借款及还款表现等,达到及时规避风险、减少资金损失的目的。另一方面,通过用户信息、账龄信息、行为轨迹等相关信息建立督促还款模型,并根据效果不断优化升级模型、调整策略,更好的解决坏账问题。

智能风控实现了金融风控领域的降本增效,同时提升了用户的金融体验,金融科技是互联网时代风险管理变革与创新的推动力。而随着金融监管体系的不断完善,以及金融消费者和金融市场的不断创新变化,金融平台的智能风控水平和能力也将成为平台的核心竞争力。