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                      叮當貸服務人數已經超過300萬,每月促成借款超過6個億

                    文/吳菲  2017年03月07日 15:57 來源:現貨瀝青網 www.alcoholics-info.com

                       2017年3月7日現貨瀝青網訊:2017年3月在實際應用中,火眼分被用于預測一個貸款在未來12個月之內發生90天以上逾期的可能性。 用戶風險評級有可能根據額外的變量進行調整,比如借款期限、消費場景、渠道來源、商家資質等。最后將綜合最終逾期情況,對彩虹評級進行修正。

                          隨著移動互聯網時代的來臨,從電子商務到互聯網金融,人們在網絡上產生的數據“足跡”越來越多,大數據已經成為當前金融機構加強風險控制的重要補充手段。日前,玖富叮當貸便引入大數據風控彩虹評級模型,利用數據分析和模型進行風險評估,依據評估分數,預測還款人的還款能力、還款意愿、以及欺詐風險。
                     

                      傳統金融的風險控制,主要是基于央行的征信數據及銀行體系內的生態數據依靠人工審核完成。在企業數據的應用的場景下,人們最常用的主要是監督學習和無監督學習的模型,在金融行業中一個天然而又典型的應用就是風險控制中對借款人進行信用評估。因此互聯網金融企業依托互聯網獲取用戶的網上消費行為數據、通訊數據、信用卡數據、第三方征信數據等豐富而全面的數據,在國內的征信服務遠遠不夠完善的情況下,互聯網金融風險控制的真正核心在于大數據風控。

                    玖富叮當貸引入了火眼——彩虹評級模型

                      為此,玖富叮當貸引入了火眼——彩虹評級模型;鹧-彩虹評級是建立在火眼分基礎上針對用戶進行的“紅橙黃綠藍靛紫”七級分級,預測每個等級的壞賬水平,并根據后續實際壞賬率對模型進行迭代。而火眼分則是玖富集團自主要發的大數據信用評分,是基于用戶提供的或者授權獲取的不限于金融屬性的特定數據以及在玖富平臺的信貸表現數據,對該用戶的還款能力和還款意愿的綜合信用風險的一個動態的基礎的量化評定,從四大模型、六大維度對用戶進行評估。

                      

                      在金融風控領域,大數據指的是全量數據和用戶行為數據。目前使用的是圍繞客戶周圍的與客戶信用情況高度相關的數據,利用數據實施科學風控。據了解,目前行業內大數據技術貫穿了金融業務的渠道、數據、信審、反欺詐、額度、后期服務等六大階段,形成了線上化、機器化、模塊化的風控構架體系。“彩虹評級”充分利用大數據分析技術建立獨特的風控體系,可以高效支持貸款的在線實時審批、因客定價與貸后風險的動態監控。“彩虹評級”是金融科技應用的代表之一,也可以說是玖富叮當貸專屬的一項“黑科技”,玖富叮當貸CEO賀方表示。

                       目前叮當貸服務人數已經超過300萬,每月促成借款超過6個億,在玖富叮當貸快速增長的金融業務中,為用戶提供良好服務的堅實后盾。

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