依托大数据风控技术 小花钱包领跑行业风控质量

大数据技术正日趋成熟,也为金融风控系统带来了更多的可能。大数据风控无论是在采集数据的种类和数量上、数据处理的速度上,还是在最终的效果上都远超传统型风控。中腾信及旗下小花钱包即得益于大数据风控技术的成熟应用,在信贷审批效率和风控质量等方面领先于同业。

据了解,小花金融已经被纳入金融城《消费金融风控创新白皮书》案例,以及央行金融研究所编写的《金融科技:发展趋势与监管》经典案例。

小花钱包通过纯线上的大数据风控技术提高放款效率,其结合云计算和大数据模型,自主研发出RiskAI系统。

在欺诈识别服务方面,小花通过与多家第三方征信机构合作,利用多维度征信数据对用户进行交叉核实与画像,杜绝批量集中的恶意欺诈风险;RiskAI系统还可提升业务自动化程度,实现自动精准获客,自动化风险识别辅助技术,自动化系统运维,将系统响应效率不断提高,极大提升用户体验。目前RiskAI已实现每天处理2万件,件均处理时效平均仅需3-5分钟,极大地提升了处理效率。

值得注意的是,大数据风控作为一个新生事物,仍然面临三方面的挑战:第一,孤岛数据融合难,准确性不足;第二,数据滥用,泄露用户隐私;第三,风控模型存在逻辑弱点,没有验证调整的时间。

中腾信相关负责人指出,尽管目前大数据风控的有效运用尚存在诸多障碍,但长远来看,在消除障碍、解决问题中前行,才是大数据风控发展的必然趋势。

如果说,风控是金融的心脏,那么数据就是风控的血液。业内人士指出,风控与大数据结合、不断完善和优化风控制度和体系,对于金融科技公司和传统金融企业而言都同等重要,而要解决大数据风控发展中的问题,需要产业链各方的共同努力。