融慧金科助推金融機構有效甄別欺詐與風險 完成轉型

1、金融服務趨向線上化、智能化 挑戰與機遇并存

疫情之下,線下實體企業受到的影響首當其沖,紛紛陷入生產停滯、流量萎縮、庫存受損、物流受阻、資金鏈斷裂等系列困境。在此嚴峻形勢下,監管部門也出臺了一系列減稅降費及金融扶持政策。

其中,金融行業作為扶持政策的落地執行者,能否及時、高效地化扶持政策為雨露甘霖,解決中小企業資金的燃眉之急,成為疫情下各家金融機構面臨的一大難題。也可以說,這是對金融服務實體經濟效率和能力的一次全方位壓力測試。

特殊時期,金融業務的線上化、智能化、自動化成為剛需。面對大量的金融服務需求,以往對線上轉型重視不足的金融機構,受限于柜臺開戶及面簽等線下流程,甚至無法正常開展業務。

相比之下,線上轉型較早的金融機構,能前瞻性地應對風險和及時調整,對服務渠道、平臺、內容進行數字化革新,大大提升“零接觸式”金融服務的適應性,充分發揮出金融服務效率,牢牢把握住了市場機遇。

當然,“零接觸服務”給人們的生活帶來了極大便利,甚至已培養形成線上金融的用戶習慣,但業務需求開發難、安全風險管理難依然考驗著各家金融機構。

特別是隨著商業銀行及其他持牌平臺用戶的下沉,相應的信貸風險也愈發凸顯,因為用戶越是下沉,征信數據就越缺乏,大量下沉用戶的借貸信息還沒有納入人行征信體系中,這使得各家金融平臺很難規避騙貸和多頭借貸等問題。

融慧金科助推金融機構有效甄別欺詐與風險 完成轉型

2、融慧金科賦能金融 助力應對信貸風險管理挑戰

在數字化轉型變革的關鍵節點,快速幫助銀行、消金等金融機構應對“零接觸服務”的挑戰,實現服務流程的線上化、智能化,共同為小微企業有效“輸血”,離不開金融科技企業的支持賦能。

融慧金科作為一家專業的金融科技服務商,在風險預警方面,可基于大數據挖掘分析和機器學習技術,建立精準風控模型,對潛在信用風險進行綜合評分,有效識別多頭借貸者,預警共債風險,從而達到降低整體不良率的效果。

根據近期上市銀行披露的2019年年報顯示,多家股份制銀行的信用卡不良率呈現上升趨勢,而導致其不良率上升的因素之一便是共債風險。其中有部分客群存在超前消費、以貸養貸、多頭借貸等問題,若此類高風險客戶不能及時被銀行發現,則容易受到共債風險波及。

所以金融機構在客戶準入、授信審批的過程中,可以采用融慧金科全新升級的“多頭借貸風險分”優享版產品,更加精準地識別和評估用戶在線上貸款的行為表現,將風險量化成0-100的評分,輸出多頭分,為金融機構提供決策參考,降低借貸風險。

當前,國家對用戶數據使用要求越來越嚴格,融慧金科始終遵照國家對用戶數據的使用要求,利用合規的數據,在大數據平臺部署機器學習模型,以評分化、指數化、匿名化等高度脫敏的方式幫助金融機構,且無法還原任何用戶的數據隱私。

未來,用戶“非接觸式”服務需求或將成為常態,線上化、數字化發展已是大勢所趨。特別是在“新基建”大背景下,對于金融行業而言,數字化轉型勢在必行。融慧金科將依托為上百家金融機構提供服務,并與銀行、持牌消金、互金平臺等各大頭部機構建立了深度的合作關系的經驗,更好的助力金融機構轉型,讓金融機構更好的開展“無接觸”服務。