信用分

信用分

副标题

面向各种信用消费、金融风控场景,产品提供基于移动大数据构建的五维一体的个人信用评分(身份特质、消费能力、行为偏好、人脉关系、信用历史),并进行失信用户管理。


产品功能

产品功能

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不良客户识别
客户风险分级

基于不良行为反馈机制模型,建立信用不良客户清单,对外提供不良客户筛查服务。


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基于五维一体的信用评分模型,对用户违约概率进行预测,对外提供客户风险分级服务。


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产品优势

产品优势

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数据可信度高

中国移动市场覆盖面广,实名制程度高


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模型刻画准确

构建五个维度的行为特征,完美刻画用户信用属性,模型KS达到50%以上,能有效区分不同客户风险层级


应用场景及方案流程

应用场景及方案流程

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银行贷款前风控

有效身份核验,立体信用分评估,降低金融机构贷前风控成本


银行需对贷款用户进行深入调查和了解,以现实有效的贷前风险控制,这意味着较高的风控成本。

本方案为银行、保险等金融客户提供精准 有效的验真服务 和信用分评估服务 ,完成客户信息核对及初步筛选,提升业务申请的通过率,降低 风控成本。

办理业务:用户来银行办理贷款业务

用户提交信息:用户向银行提供身份证号、手机号等信息

身份核验:银行使用金融验真功能核实用户身份,进行实名登记

获取用户信用分:向移动大数据申请获取用户行为特征评估得出的信用分

评估受理结果:银行结合核验和信用分结果,评估是否继续的风控程序

合作案例

合作案例

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发现信用的价值,助力银行降本增效


A银行在业务受理过程中发现,目前的信用评估机制无法满足业务发展需求:获客效率较低,不良率较高。

目标:该银行急需更为高效的信用评估风控机制。

策略:在用户授权的前提下,通过使用移动提供的信用分数据集风险评估模型,在业务提交审核前,先一步实现客户信用信息核对及业务筛选,从而提升业务申请的通过率,提升获客效率,降低不良率。

效果:此举大大提升了银行对用户在贷款办理、信用卡办理等业务时的身份、信用等信息的核验效率,A银行当年的不良率指标也得到大幅下降。

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