2021年初的十四五規(guī)劃中，將普惠小微企業(yè)金融服務提到了重要的位置。市場的一端是小微企業(yè)迫切的融資需求，另一端則是小微企業(yè)由于抗風險能力弱、信用不足，傳統(tǒng)銀行等金融機構難以放貸的現狀。底層風控的不完善，是導致這一現狀的重要原因。
為了解決這一問題，大錢柜推出風控系列產品，幫助傳統(tǒng)銀行等金融機構完成B端風控落地，讓傳統(tǒng)銀行等金融機構能夠在有效風控的基礎上為小微企業(yè)提供更好的金融服務。這一系列產品通過大數據抓取拆分、變量解析重構、機器算法建模等技術手段，從繁雜的底層數據中篩選重建出有效的變量體系，再對每個變量進行權重評判，重新構筑成應用于不同場景、不同行業(yè)、不同產品的系統(tǒng)化風控模型，成為小微金融領域不可或缺的基礎模塊，被業(yè)內譽為小微金融的“新基建”。
大錢柜風控系列產品包括：稅貸風控報告、人行征信變量解析、額度審批模型等。風控中心擁有豐富的機器學習學術成果、金融領域AI應用實戰(zhàn)經驗，風控團隊核心成員來自于中科大、蘭州大學等國內外頂尖院校，具備多年的風控領域研發(fā)經驗。團隊創(chuàng)建以來，已經為多家銀行的B端風控提供了完整有效的解決方案，不論是技術水平還是學術成果均處于行業(yè)內領先水平。
2020年9月，某民營銀行與大錢柜合作開展稅貸業(yè)務，通過聯(lián)合建模、稅貸模型、二代人行征信解析、風控團隊培訓咨詢等一系列的部署，構成了完整的稅貸風控解決方案。至2021年6月，月放款規(guī)模超5億，年化利率13%-16%，貸款額度10-200萬元，過件率高達30%以上。
2021年1月，某線上小微貸與大錢柜開展業(yè)務合作，利用基于靜態(tài)數據與歷史統(tǒng)計數據構建機器學習模型、多方式定義目標變量、融合行內數據、稅務數據、人行征信等多方數據源，輔助貸款額度調整應用，生成貸前評分卡。運用評分卡，(在)放貸總額上升54.8%的基礎上，產品整體逾期率下降10個百分點。
大錢柜風控系列產品能夠迅速取得顯著效果，是源于大錢柜在風控領域的多年深耕。以人行征信解析產品及模型為例，模型中涵蓋了包括個人基礎信息、貸款、貸記卡、準貸記卡、交互變量5大類，超8000個基礎變量。此外由還款能力推算、利率推算、比率類等關鍵特征的計算衍生出超550個特征變量。所有的這些變量，通過時間、頻率和狀態(tài)等多個維度進行切分，又根據專家經驗衍生新特征，組合為新的變量特征庫，再經由獨創(chuàng)的人行征信變量解析系統(tǒng)，使得人行征信報告數據更能量化個人的信用風險水平。
除了成熟的系統(tǒng)產品之外，大錢柜風控中心還提供風控咨詢服務以及定制化風控模型搭建服務。這些服務包括基于大數據基礎上的大數據風控流程搭建、大數據模型風險管理評估，稅貸策略、人行征信、定制化變量基礎上的策略模型方案等。與此同時，利用領先的技術手段，通過數據清洗與異常檢測(iforest LOF)、變量卡方分箱(TOAD包)、變量信息量、穩(wěn)定性篩選、貝葉斯調參建立LGB、跨時間樣本(OOT)驗證等步驟，能夠幫助合作方自主實現機器學習機器建模。
未來，大錢柜將繼續(xù)發(fā)揮技術與資源優(yōu)勢，整合大錢柜系列產品的龐大資源，進一步提升風控系列產品能力，與各類金融機構一起，共同為小微金融發(fā)展添磚加瓦。
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