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[交流咨询] 钱牛牛用大数据建模完成用户画像

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发表于 2017-12-22 08:09:25 | 显示全部楼层 |阅读模式 IP:江苏

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  互联网时期风控始终是金融行业永不过时的话题,中国国情决定了太过千差万别和非标准化的企业无法进行建模。相反,而人是有标签和分类属性的,人的属性可以解构成不同的需求,基于人的这些不同需求,就可以为人提供不同场景、金额、期限的贷款产品。
  基于此,知名金融科技公司钱牛牛抛开传统以企业为标准进行的建模方式,而是以“人”为核心进行大数据建模。在建模过程中有三个基本要素,第一就是要弄清建模所面对的人群分类,第二要对建模所需的数据源进行加工,第三要懂得建模的分类决策。
  其中最复杂、最重要的部分就是对数据源的再加工集成。
  钱牛牛将腾讯云、芝麻信用等所有数据整理集合,分成三个关键环节。第一环节为反欺诈和反诈骗系统,用来捕捉人的某些强特征和部分弱特征组合,这个环节会筛选掉部分具有欺诈嫌疑的数据。随后进入第二环节,也就是决策树体系,决策树体系将人的特征按照强、中、弱比例分成许多不同的“池子”。按照强弱特征将人的数据扔进这些不同的“池子”之后,第三环节打分机制便开始启动,对基于人的数据进行动态的综合评估打分。
  逐步递进,层层深入之后,钱牛牛利用大数据建模基本完成了对用户的画像,更将线上数据风控与线下人力风控紧密结合在一起,钱牛牛“线上数据风控+线下IPC门店催收”的布局战略优势也是显而易见:1%-3%的浮动逾期,低于0.5%的坏账表现,放眼整个行业中都可称得上十分漂亮。
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