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11k手机电影院-马上消费金融首席技术官蒋宁:科技赋能零售金融风险管理

2021-10-07 623 科技

10月30日, 2019数字信用与风控年会暨零壹财经新金融秋季峰会在上海举行,来自银行、11k手机电影院、区块链、大数据、云计算、人工智能等众多领域大咖参与,共同分享数字信用与风控的发展机会等行业热点话题。会上,马上11k手机电影院首席技术官蒋宁做了11k手机电影院赋能零售金融风险管理的主题演讲,分享了马上11k手机电影院在发展数据风控、普惠金融过程中真实遇到的一些问题和挑战。

蒋宁回顾了马上11k手机电影院发展的四年中遇到的几大问题。

第一个问题,线上客群的快速变化,风险溢出和转移速度比较快,如何快速应对风险?线上的客群的快速变化太快。建模的基本原理大家都可以简单的理解,比如说我针对不还钱的人,把他的特点找出来,然后再来一个新的人,我预测这个新人的不还钱的概率有多大。传统的信用卡的客群是比较稳定的,大行、股份制银行,信用卡的模型基本半年变一下,模型也比较稳定。不同的是,线上看不到真实人群,可能针对这个人群的不还钱特征找到了,但可能转瞬之间来了另外一伙人,因此,模型的效率可能会快速的衰减,并且风险溢出比较快。

第二个问题,数据的碎片化给征信带来的挑战是非常大的。同样一个模型,针对不同的人群的话,可能有一些调优是不太一样的。举个简单的例子,如果一个变量叫逾期的次数,逾期的次数在一些人群上特别敏感,尤其是本来风险就比较高的,逾期一次可能就赶紧采取措施,但可能对于一些风险比较低的人群,逾期次数可能不太重要。同样一个变量,同样一个模型,可能针对不同的人群,效率是不一样的。所以风控里面很重要的一点,刚开始要把人群分成三、六、九等,然后进行征信。在人群分类上,我们一直在探索。

第三个问题,多头预测具有挑战性,收入数据难获取。从征信中获取收入数据是比较难的,数据准确性比较有限,像公积金数据等,所以在一些线上信贷的采用收入负债比的变量,比较有挑战性。

第四个问题,重视贷前审批,忽视存量客户管理。行业的普遍趋势是重视贷前,但马上11k手机电影院比较重视存量客户的管理,存量客户的管理是一个比贷前还要复杂的事情。

第五个问题,对客户实施的严重反向措施是以客户已现实出现逾期状态为标准。怎么能够在贷中管理的时候预判逾期,大部分的贷中管理都是已经逾期了,贷中管理过程中有各种各样的用户状态,有活跃用户,有活跃转沉默,有沉默转活跃,怎么能够快速在逾期之前给识别出来,现在来讲是行业比较难的课题,我们也在思考。

第六个问题,11k手机电影院还缺乏统一标准和规范,如何实现在用户体验,合规和高效运营是挑战。监管对11k手机电影院高度重视,各个地方出台了很多11k手机电影院的办法。在市场环境下,我们怎么能够做到合规,做到提升用户体验,同时又能真正做到高效运营。

最后,蒋宁介绍了马上11k手机电影院在11k手机电影院上的实践。他表示,马上11k手机电影院在11k手机电影院过程中,划分了20客户分群模型,有600个执行策略,同时支持灵活配置。600个策略保证了客户一定是合规的,而用户体验是按照一个非常标准的方式,自动化地保证用户体验的落地。催收上,马上11k手机电影院有高度自动化催收平台,最高呼出量能支持一天5000万个电话的呼出,并且自动可以扩展。现在的这个平台上一共有95家催收公司,从实践的效果来看,通过整个平台能帮助传统的催收机构提审回款率27%左右。

谢谢大家!



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10月30日, 2019数字信用与风控年会暨零壹财经新金融秋季峰会在上海举行,来自银行、11k手机电影院、区块链、大数据、云计算、人工智能等众多领域大咖参与,共同分享数字信用与风控的发展机会等行业热点话题。会上,马上11k手机电影院首席技术官蒋宁做了11k手机电影院赋能零售金融风险管理的主题演讲,分享了马上11k手机电影院在发展数据风控、普惠金融过程中真实遇到的一些问题和挑战。 蒋宁回顾了马上11k手机电影院发展的四年中遇到的几大问题。 第一个问题,线上客群的快速变化,风险
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