日前,在有著中國金融科技行業(yè)風向標之稱的“金融科技50企業(yè)”評選中,信用算力憑借旗下精準營銷平臺與戰(zhàn)略級產(chǎn)品fin-cloud信貸云行業(yè)解決方案,以及在前沿科技應用、模式創(chuàng)新及行業(yè)影響力等維度的卓越表現(xiàn),榮登2018畢馬威中國領先金融科技50企業(yè)榜單。

一般而言,消費金融面對的客戶群體信用風險通常遠高于銀行客戶,同時還面臨著嚴重的網(wǎng)絡欺詐風險,因此消費金融的門檻核心在于風控系統(tǒng),面向c端客群的線上產(chǎn)品線,需要實時支持大量業(yè)務的自動化處理,風控系統(tǒng)將承擔貸前、貸中和貸后的風控評估、處理及預警的角色,極大地解放了人工處理的瓶頸與效率。決策引擎是風控系統(tǒng)的核心,在大數(shù)據(jù)風控中起到舉足輕重的作用,它接受客戶申請信息、第三方征信、后臺數(shù)據(jù)等基礎數(shù)據(jù),輸出風險定價和評估結果。
信用算力全流程智能風控fin-cloud信貸云,基于豐富的數(shù)據(jù)長度和維度以及風控決策引擎,建立了申請評分模型、行為評分模型、催收評分模型、精準營銷模型等風控模型和策略,根據(jù)客戶的風險水平和金融機構的風險偏好,精準匹配客戶和金融機構之間的交易,將合適的客戶推給合適的金融機構。
信用算力作為信用服務解決方案提供商,在商業(yè)模式上獨創(chuàng)性地引入了按指標計算結果付費的全新形態(tài),通過多年業(yè)務實踐積累的大數(shù)據(jù)智能風控決策引擎,實現(xiàn)對不同類型機構的異構數(shù)據(jù)源間的數(shù)據(jù)歸一、特征挖掘、指標計算,支持對不同客群的標準化產(chǎn)品特征源和指標集推薦,可極大降低傳統(tǒng)金融機構和消費金融公司等機構的風控管理人員在基礎數(shù)據(jù)準備、特征篩選和指標計算上的時間成本,基本可實現(xiàn)一鍵式指標管理。最終在saas平臺上滿足客戶的樣本數(shù)據(jù)導入、指標規(guī)則配置、策略實驗分流、模型預跑等復雜風控規(guī)則管理。
與市場同類機構相比,信用算力fin-cloud信貸云更了解客戶,更理解客戶的行為,能夠有效控制客戶的欺詐風險和信用風險。同時,其風控策略和模型經(jīng)過不斷優(yōu)化迭代,風控有效性不斷增強,近兩年的逾期率和壞賬率整體呈下降趨勢。與市面上同類產(chǎn)品對比,信用算力正是憑借其優(yōu)異的流量對接能力、大數(shù)據(jù)風控能力和貸后管理能力,構建了獨有壁壘和核心競爭力。
【編輯:成展鵬】

一般而言,消費金融面對的客戶群體信用風險通常遠高于銀行客戶,同時還面臨著嚴重的網(wǎng)絡欺詐風險,因此消費金融的門檻核心在于風控系統(tǒng),面向c端客群的線上產(chǎn)品線,需要實時支持大量業(yè)務的自動化處理,風控系統(tǒng)將承擔貸前、貸中和貸后的風控評估、處理及預警的角色,極大地解放了人工處理的瓶頸與效率。決策引擎是風控系統(tǒng)的核心,在大數(shù)據(jù)風控中起到舉足輕重的作用,它接受客戶申請信息、第三方征信、后臺數(shù)據(jù)等基礎數(shù)據(jù),輸出風險定價和評估結果。
信用算力全流程智能風控fin-cloud信貸云,基于豐富的數(shù)據(jù)長度和維度以及風控決策引擎,建立了申請評分模型、行為評分模型、催收評分模型、精準營銷模型等風控模型和策略,根據(jù)客戶的風險水平和金融機構的風險偏好,精準匹配客戶和金融機構之間的交易,將合適的客戶推給合適的金融機構。
信用算力作為信用服務解決方案提供商,在商業(yè)模式上獨創(chuàng)性地引入了按指標計算結果付費的全新形態(tài),通過多年業(yè)務實踐積累的大數(shù)據(jù)智能風控決策引擎,實現(xiàn)對不同類型機構的異構數(shù)據(jù)源間的數(shù)據(jù)歸一、特征挖掘、指標計算,支持對不同客群的標準化產(chǎn)品特征源和指標集推薦,可極大降低傳統(tǒng)金融機構和消費金融公司等機構的風控管理人員在基礎數(shù)據(jù)準備、特征篩選和指標計算上的時間成本,基本可實現(xiàn)一鍵式指標管理。最終在saas平臺上滿足客戶的樣本數(shù)據(jù)導入、指標規(guī)則配置、策略實驗分流、模型預跑等復雜風控規(guī)則管理。
與市場同類機構相比,信用算力fin-cloud信貸云更了解客戶,更理解客戶的行為,能夠有效控制客戶的欺詐風險和信用風險。同時,其風控策略和模型經(jīng)過不斷優(yōu)化迭代,風控有效性不斷增強,近兩年的逾期率和壞賬率整體呈下降趨勢。與市面上同類產(chǎn)品對比,信用算力正是憑借其優(yōu)異的流量對接能力、大數(shù)據(jù)風控能力和貸后管理能力,構建了獨有壁壘和核心競爭力。
【編輯:成展鵬】

一般而言,消費金融面對的客戶群體信用風險通常遠高于銀行客戶,同時還面臨著嚴重的網(wǎng)絡欺詐風險,因此消費金融的門檻核心在于風控系統(tǒng),面向c端客群的線上產(chǎn)品線,需要實時支持大量業(yè)務的自動化處理,風控系統(tǒng)將承擔貸前、貸中和貸后的風控評估、處理及預警的角色,極大地解放了人工處理的瓶頸與效率。決策引擎是風控系統(tǒng)的核心,在大數(shù)據(jù)風控中起到舉足輕重的作用,它接受客戶申請信息、第三方征信、后臺數(shù)據(jù)等基礎數(shù)據(jù),輸出風險定價和評估結果。
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與市場同類機構相比,信用算力fin-cloud信貸云更了解客戶,更理解客戶的行為,能夠有效控制客戶的欺詐風險和信用風險。同時,其風控策略和模型經(jīng)過不斷優(yōu)化迭代,風控有效性不斷增強,近兩年的逾期率和壞賬率整體呈下降趨勢。與市面上同類產(chǎn)品對比,信用算力正是憑借其優(yōu)異的流量對接能力、大數(shù)據(jù)風控能力和貸后管理能力,構建了獨有壁壘和核心競爭力。
【編輯:成展鵬】

一般而言,消費金融面對的客戶群體信用風險通常遠高于銀行客戶,同時還面臨著嚴重的網(wǎng)絡欺詐風險,因此消費金融的門檻核心在于風控系統(tǒng),面向c端客群的線上產(chǎn)品線,需要實時支持大量業(yè)務的自動化處理,風控系統(tǒng)將承擔貸前、貸中和貸后的風控評估、處理及預警的角色,極大地解放了人工處理的瓶頸與效率。決策引擎是風控系統(tǒng)的核心,在大數(shù)據(jù)風控中起到舉足輕重的作用,它接受客戶申請信息、第三方征信、后臺數(shù)據(jù)等基礎數(shù)據(jù),輸出風險定價和評估結果。
信用算力全流程智能風控fin-cloud信貸云,基于豐富的數(shù)據(jù)長度和維度以及風控決策引擎,建立了申請評分模型、行為評分模型、催收評分模型、精準營銷模型等風控模型和策略,根據(jù)客戶的風險水平和金融機構的風險偏好,精準匹配客戶和金融機構之間的交易,將合適的客戶推給合適的金融機構。
信用算力作為信用服務解決方案提供商,在商業(yè)模式上獨創(chuàng)性地引入了按指標計算結果付費的全新形態(tài),通過多年業(yè)務實踐積累的大數(shù)據(jù)智能風控決策引擎,實現(xiàn)對不同類型機構的異構數(shù)據(jù)源間的數(shù)據(jù)歸一、特征挖掘、指標計算,支持對不同客群的標準化產(chǎn)品特征源和指標集推薦,可極大降低傳統(tǒng)金融機構和消費金融公司等機構的風控管理人員在基礎數(shù)據(jù)準備、特征篩選和指標計算上的時間成本,基本可實現(xiàn)一鍵式指標管理。最終在saas平臺上滿足客戶的樣本數(shù)據(jù)導入、指標規(guī)則配置、策略實驗分流、模型預跑等復雜風控規(guī)則管理。
與市場同類機構相比,信用算力fin-cloud信貸云更了解客戶,更理解客戶的行為,能夠有效控制客戶的欺詐風險和信用風險。同時,其風控策略和模型經(jīng)過不斷優(yōu)化迭代,風控有效性不斷增強,近兩年的逾期率和壞賬率整體呈下降趨勢。與市面上同類產(chǎn)品對比,信用算力正是憑借其優(yōu)異的流量對接能力、大數(shù)據(jù)風控能力和貸后管理能力,構建了獨有壁壘和核心競爭力。
【編輯:成展鵬】

一般而言,消費金融面對的客戶群體信用風險通常遠高于銀行客戶,同時還面臨著嚴重的網(wǎng)絡欺詐風險,因此消費金融的門檻核心在于風控系統(tǒng),面向c端客群的線上產(chǎn)品線,需要實時支持大量業(yè)務的自動化處理,風控系統(tǒng)將承擔貸前、貸中和貸后的風控評估、處理及預警的角色,極大地解放了人工處理的瓶頸與效率。決策引擎是風控系統(tǒng)的核心,在大數(shù)據(jù)風控中起到舉足輕重的作用,它接受客戶申請信息、第三方征信、后臺數(shù)據(jù)等基礎數(shù)據(jù),輸出風險定價和評估結果。
信用算力全流程智能風控fin-cloud信貸云,基于豐富的數(shù)據(jù)長度和維度以及風控決策引擎,建立了申請評分模型、行為評分模型、催收評分模型、精準營銷模型等風控模型和策略,根據(jù)客戶的風險水平和金融機構的風險偏好,精準匹配客戶和金融機構之間的交易,將合適的客戶推給合適的金融機構。
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與市場同類機構相比,信用算力fin-cloud信貸云更了解客戶,更理解客戶的行為,能夠有效控制客戶的欺詐風險和信用風險。同時,其風控策略和模型經(jīng)過不斷優(yōu)化迭代,風控有效性不斷增強,近兩年的逾期率和壞賬率整體呈下降趨勢。與市面上同類產(chǎn)品對比,信用算力正是憑借其優(yōu)異的流量對接能力、大數(shù)據(jù)風控能力和貸后管理能力,構建了獨有壁壘和核心競爭力。
【編輯:成展鵬】

一般而言,消費金融面對的客戶群體信用風險通常遠高于銀行客戶,同時還面臨著嚴重的網(wǎng)絡欺詐風險,因此消費金融的門檻核心在于風控系統(tǒng),面向c端客群的線上產(chǎn)品線,需要實時支持大量業(yè)務的自動化處理,風控系統(tǒng)將承擔貸前、貸中和貸后的風控評估、處理及預警的角色,極大地解放了人工處理的瓶頸與效率。決策引擎是風控系統(tǒng)的核心,在大數(shù)據(jù)風控中起到舉足輕重的作用,它接受客戶申請信息、第三方征信、后臺數(shù)據(jù)等基礎數(shù)據(jù),輸出風險定價和評估結果。
信用算力全流程智能風控fin-cloud信貸云,基于豐富的數(shù)據(jù)長度和維度以及風控決策引擎,建立了申請評分模型、行為評分模型、催收評分模型、精準營銷模型等風控模型和策略,根據(jù)客戶的風險水平和金融機構的風險偏好,精準匹配客戶和金融機構之間的交易,將合適的客戶推給合適的金融機構。
信用算力作為信用服務解決方案提供商,在商業(yè)模式上獨創(chuàng)性地引入了按指標計算結果付費的全新形態(tài),通過多年業(yè)務實踐積累的大數(shù)據(jù)智能風控決策引擎,實現(xiàn)對不同類型機構的異構數(shù)據(jù)源間的數(shù)據(jù)歸一、特征挖掘、指標計算,支持對不同客群的標準化產(chǎn)品特征源和指標集推薦,可極大降低傳統(tǒng)金融機構和消費金融公司等機構的風控管理人員在基礎數(shù)據(jù)準備、特征篩選和指標計算上的時間成本,基本可實現(xiàn)一鍵式指標管理。最終在saas平臺上滿足客戶的樣本數(shù)據(jù)導入、指標規(guī)則配置、策略實驗分流、模型預跑等復雜風控規(guī)則管理。
與市場同類機構相比,信用算力fin-cloud信貸云更了解客戶,更理解客戶的行為,能夠有效控制客戶的欺詐風險和信用風險。同時,其風控策略和模型經(jīng)過不斷優(yōu)化迭代,風控有效性不斷增強,近兩年的逾期率和壞賬率整體呈下降趨勢。與市面上同類產(chǎn)品對比,信用算力正是憑借其優(yōu)異的流量對接能力、大數(shù)據(jù)風控能力和貸后管理能力,構建了獨有壁壘和核心競爭力。
【編輯:成展鵬】

一般而言,消費金融面對的客戶群體信用風險通常遠高于銀行客戶,同時還面臨著嚴重的網(wǎng)絡欺詐風險,因此消費金融的門檻核心在于風控系統(tǒng),面向c端客群的線上產(chǎn)品線,需要實時支持大量業(yè)務的自動化處理,風控系統(tǒng)將承擔貸前、貸中和貸后的風控評估、處理及預警的角色,極大地解放了人工處理的瓶頸與效率。決策引擎是風控系統(tǒng)的核心,在大數(shù)據(jù)風控中起到舉足輕重的作用,它接受客戶申請信息、第三方征信、后臺數(shù)據(jù)等基礎數(shù)據(jù),輸出風險定價和評估結果。
信用算力全流程智能風控fin-cloud信貸云,基于豐富的數(shù)據(jù)長度和維度以及風控決策引擎,建立了申請評分模型、行為評分模型、催收評分模型、精準營銷模型等風控模型和策略,根據(jù)客戶的風險水平和金融機構的風險偏好,精準匹配客戶和金融機構之間的交易,將合適的客戶推給合適的金融機構。
信用算力作為信用服務解決方案提供商,在商業(yè)模式上獨創(chuàng)性地引入了按指標計算結果付費的全新形態(tài),通過多年業(yè)務實踐積累的大數(shù)據(jù)智能風控決策引擎,實現(xiàn)對不同類型機構的異構數(shù)據(jù)源間的數(shù)據(jù)歸一、特征挖掘、指標計算,支持對不同客群的標準化產(chǎn)品特征源和指標集推薦,可極大降低傳統(tǒng)金融機構和消費金融公司等機構的風控管理人員在基礎數(shù)據(jù)準備、特征篩選和指標計算上的時間成本,基本可實現(xiàn)一鍵式指標管理。最終在saas平臺上滿足客戶的樣本數(shù)據(jù)導入、指標規(guī)則配置、策略實驗分流、模型預跑等復雜風控規(guī)則管理。
與市場同類機構相比,信用算力fin-cloud信貸云更了解客戶,更理解客戶的行為,能夠有效控制客戶的欺詐風險和信用風險。同時,其風控策略和模型經(jīng)過不斷優(yōu)化迭代,風控有效性不斷增強,近兩年的逾期率和壞賬率整體呈下降趨勢。與市面上同類產(chǎn)品對比,信用算力正是憑借其優(yōu)異的流量對接能力、大數(shù)據(jù)風控能力和貸后管理能力,構建了獨有壁壘和核心競爭力。
【編輯:成展鵬】
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