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背景與挑戰(zhàn)

國(guó)家大力扶持小微企業(yè)的相關(guān)政策出臺(tái)，金融科技領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)、人工智能等手段的廣泛應(yīng)用，金融機(jī)構(gòu)積極探索業(yè)務(wù)模式及信貸產(chǎn)品的創(chuàng)新。
通過智能風(fēng)險(xiǎn)管控的手段，解決小微企業(yè)的融資難和融資貴的問題。

解決方案介紹

建設(shè)目標(biāo)

為銀行和金融機(jī)構(gòu)構(gòu)建智能化的風(fēng)控體系，打造面向小微企業(yè)客戶的智能信貸解決方案。

方案概述

基于云從智能風(fēng)控服務(wù)體系，運(yùn)用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)手段，為銀行和金融機(jī)構(gòu)構(gòu)建智能化的風(fēng)控體系，打造面向小微企業(yè)客戶的智能信貸解決方案，提供全生命周期的前端精準(zhǔn)獲客、貸前欺詐風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、申請(qǐng)信用評(píng)估、貸中動(dòng)態(tài)監(jiān)控預(yù)警、貸后逾期排查。

邏輯架構(gòu)

暫無

方案優(yōu)勢(shì)

精準(zhǔn)營(yíng)銷：依托大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，建立全方位客戶分層、客戶畫像、客戶標(biāo)簽、信貸意向篩選等精準(zhǔn)營(yíng)銷體系，協(xié)助銀行等金融機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)營(yíng)銷模式，提升整體的營(yíng)銷效率。
貸前信用評(píng)估：通過建立多維度反欺詐規(guī)則組合和模型，識(shí)別欺詐客戶，并依托信用評(píng)分及額度體系，信貸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化，并對(duì)客戶的還款能力和還款意原進(jìn)行綜合評(píng)估。
貸中貸后風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)：依托大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，通過多維度的數(shù)據(jù)分析，監(jiān)控客戶信用狀況、共債情況變化，訴訟信息和聯(lián)系狀態(tài)異動(dòng)等情況，直觀的輸出并展示分析結(jié)果，可進(jìn)行自動(dòng)化后貸后監(jiān)控和預(yù)警，從而有效的調(diào)節(jié)風(fēng)控策略。
智能風(fēng)控相關(guān)的網(wǎng)貸平臺(tái)、決策引擎、可視化數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、信貸核心全部本地化部署給銀行，保證銀行低成本高成效的搭建風(fēng)控體系，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)自主可控。

技術(shù)支持

留言咨詢

OCR

云從科技Pixer-Anchor文本檢測(cè)算法，能夠在多版式、且具有復(fù)雜背景、陰影、折痕、印章、水印、串行、錯(cuò)位等干擾的測(cè)試集上進(jìn)行識(shí)別并結(jié)構(gòu)化輸出文本信息，在ICDAR2015和2017 MLT中，分別在檢測(cè)準(zhǔn)確率和檢測(cè)效率兩個(gè)維度上刷新世界紀(jì)錄，在多次銀行POC中取得第一名。
云從科技OCR自動(dòng)訓(xùn)練平臺(tái)，包括自動(dòng)識(shí)別訓(xùn)練算法、自動(dòng)適配及重構(gòu)算法、自動(dòng)標(biāo)注及校正算法、文本檢測(cè)及版式分析算法，語義理解及自動(dòng)集成等技術(shù)，對(duì)圖片可以進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注及自動(dòng)訓(xùn)練，在基本無數(shù)據(jù)的情況下可以生產(chǎn)出可用于真實(shí)環(huán)境下的文本識(shí)別模型，可以實(shí)現(xiàn)“邊訓(xùn)練邊標(biāo)注”。
人臉識(shí)別

基于云從科技原創(chuàng)的人臉識(shí)別算法，在人臉檢測(cè)、人臉比對(duì)、人臉1：N、人臉屬性等多方面，具有行業(yè)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。
雙模異構(gòu)智能評(píng)分卡

云從科技在該領(lǐng)域的技術(shù)已實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)重要功能突破：
可以實(shí)現(xiàn)特征的自動(dòng)搜索和挖掘，人工僅需配置搜索策略，模型即可自動(dòng)進(jìn)行特征加工和篩選，找到有效的特征組合；
使用自動(dòng)特征工程挖掘特征組合并對(duì)特征進(jìn)行分箱，無需手工進(jìn)行特征選擇和分箱調(diào)整。用戶只需手工定義模型參數(shù)的搜索范圍，算法即可自動(dòng)搜索出該情況下最優(yōu)的模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)調(diào)參；
使用決策樹進(jìn)行特征提取，具有較強(qiáng)的非線性特征擬合能力，在多個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明，模型效果與 LGB、XGB 等基于決策樹算法的模型效果相當(dāng)；
可以輸出每個(gè)特征及特征組合對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)值，可通過決策引擎進(jìn)行部署。

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