• <div id="kpqeo"><ol id="kpqeo"></ol></div>

    1. <div id="kpqeo"><tr id="kpqeo"><kbd id="kpqeo"></kbd></tr></div>

    2. 智能風控

      和信自主研發了凌風風控系統及底層架構,在此架構基礎上,通過強強聯合,與全球數家頂級合作伙伴進行深度合作,

      聯合開發了包括信息核實、反欺詐、 還款能力和意愿判斷、篩選優質借款人等模塊。

      風險評估

      基于和信自有存量客戶還款表現與第三方數據公司數據相結合,利用機器學習和大數據技術,

      從上千個原始弱變量中提取出能夠有效識別好壞客戶的強變量,同時運用個人信用評分模式,有效、精準的評價個人的信用風險。

      身份數據 社交行為數據 借款履約數據 第三方數據 交易數據 用戶屬性數據
      和芯分

      風險評估流程

      • - 資料收集及大數據采集 -

        資料收集

        大數據采集

        用戶屬性 社交數據 資產數據 交易數據 三方數據
      • - 反欺詐評估 -

        反欺詐評估

        設備檢測 關聯分析 可疑分析 虛擬偵測 行為分析
      • - 信用風險評估 -

        信用風險評估

        信用記錄 負債情況 還款意愿 還款能力 用戶分類
      • - 決策引擎 -

        決策引擎

        智能決策 機器學習 人工智能 大數據分析 云計算

      風險預警

      • 模型預警

        風控模型性能變化、模型迭代預警

        決策指標優化

      • 渠道預警

        資產質量變化、客群結構變化

      • 市場預警

        獲客來源變化、分渠道客群結構

      • 風險預處理

        識別風險變化,采取風險緩釋措

        施及時披露

      催收方式

      • 信函催收

        通過短信、信件和智能語音的方式

        對用戶進行還款提醒和預催收的工作

      • 電話催收

        通過打電話的方式,對用戶進行還款提

        醒和預催收的工作

      • 法務訴訟

        如若用戶仍未還款,則向法院提起

        民事訴訟的方式,采取法律手段

      風險管理架構

      風險管理中心

      風控部 審批部 貸后管理部

      秒速时时彩计划软件
    3. <div id="kpqeo"><ol id="kpqeo"></ol></div>

      1. <div id="kpqeo"><tr id="kpqeo"><kbd id="kpqeo"></kbd></tr></div>

      2. <div id="kpqeo"><ol id="kpqeo"></ol></div>

        1. <div id="kpqeo"><tr id="kpqeo"><kbd id="kpqeo"></kbd></tr></div>