大数据风险定制评分,基于科绮杨风控模型与第三方服务数据联合建模,对贷后违约风险进行精准识别,帮助金融客户进行贷前风险评估、贷后逾期预警。
对评分对象开户后首3期、未来12个月逾期风险进行评分。
根据对客户价值的度量与细分,结合消费行为特征,综合制度营销策略,为金融机构精准定位消费、理财需求人群,助力制定差异化业务策略。
通过对营销客户画像进行分析,精准识别客户风险等级和信贷需求,实现精准定位,提高投放客群审批通过率。
大数据营销评分,利用科绮杨多年的金融行业经验与优秀的模型能力,对目标营销客群进行营销评分。
可根据金融机构的业务目标、营销客户画像进行不同的标签排列组合,输出不同策略的营销分供金融机构进行投放。
对评分对象的营销客户画像进行分析,匹配业务场景、消费场景,综合对客户的营销价值进行评分。
输出评分的同时,输出原因码,以助风险决策。
数据看板仅对管理员权限开放, 管理员可通过数据看板进行语音情绪分析过程回溯,风险评估结果查看,数据导出等。
语音分析结束后,系统对问题集进行低、中、高的风险等级评估,并根据预设问题集权重,对整段对话进行综合风险评分。
独特的情绪分析算法,实时对语音进行在线或离线情绪分析,识别多种情绪。帮助信审人员、催收人员、风控人员等进行风险判断。
对目标客群消费场景进行分析,消费能力、信贷风险、生息意愿、财富能力进行多维度评估评级,实现客户价值细分。
对目标客群进行高危客群、风险人员识别与筛选。权威数据源合规授权、数据同步更新。
通过风控模型进行大数据逾期评分进行贷后预警、全面贷后管理。对客户开户后首3期逾期、未来12个月逾期风险进行度量,支撑金融机构进行相关催收策略制定。
对坏账率与审批通过率置换分析,结合金融机构自身风控策略灵活调整分数cutoff,实现差异化的风控策略制定。
高精准度识别预警风险等级客群,对客户进行风险等级划分。金融机构可在几乎不改变准入率的前提下,最大限度的识别违约风险。
对评分对象开户后首3期逾期可能性、付款意愿进行综合预测评估。
对坏账率与审批通过率置换分析,结合金融机构自身风控策略灵活调整分数cutoff。
运用先进机器学习算法和传统逻辑回归模型算法,对客户开户后首3期逾期可能性、付款意愿等进行评估打分。