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向前金服智能风控决策引擎:金融科技突破性应用

向前金服作为智能金融服务为主体的金融科技平台,持续深耕金融科技,推出了自主研发的智能风控平台“听风者”。自上线以来,向前金服实现了对信贷活动的全生命周期风险管理,对于降低逾期率、提升企业营利性及促进行业健康发展发挥了重要作用。

向前金服智能风控决策引擎:金融科技突破性应用

智能风控决策引擎作为风控管理环节中的发动机,主导着整个风险管理工作。在建设过程中,向前金服重点关注了以下几个方面的设计:

1、可视化的配置。这是提升操作灵活性、增强业务复杂度适应能力的关键点。

l风控业务人员可以根据业务需要,对风控流程及风控规则进行集合定义和配置,对风控模型的基础组成元素和风控要素字段进行自定义配置;

l对基于数据源的风控函数进行自定义编写,系统会通过对这个自定义函数的解析提取出可量化的有效数据;

l风控业务人员可以组合这些风控要素字段及风控函数,构建起各类评分卡及策略集从而完成整个风控模型的建立;

l同时,可以制定对这些风控规则集合、风控模型串行或并行的执行逻辑,从而构建整个风控流程。

2、可监控的结果。这是实时掌控风控模型运行状态,提升风控模型准确性的重要依据。

当大量的数据使用风控规则集合或风控模型评测后,系统需要对源数据、触发规则、风控要素字段、评测结果等进行记录与统计。风控业务人员可以对风控数据进行监控及数据分析,以便及时发现问题并进行相应调整。

 

向前金服智能风控决策引擎:金融科技突破性应用

3、可拓展的数据源。这是数据多样化,提供多维度决策依据的关键。

通过风控模型进行实时决策时,需要大量数据作为决策支撑。在整体设计中,系统需要可以接入多种数据源(内部关联数据、外部系统加工数据、 三方系统业务数据等)。

4、可自我完善的机制。这是风控模型不断自我进阶的基础。

系统引入了机器学习等技术手段,把样例数据经过风控规则集合或风控模型评测后产生的结果数据作为采样数据进行人工标记或系统标记,将无标记样例数据与标记数据进行模式识别,可以根据识别结果进一步完善风控规则集合或风控模型。

   作为智能风控平台的核心工具,向前金服智能风控决策引擎具有响应高效、稳定可靠等特点,并可设置不同角色进行分权限管理,风控规则配置灵活,支持多数据源调用,结合其业务统计报表等功能,极大地提升了自动化审批率及风险管理效率,为风控模型的打造、迭代提供更多助力。