同盾科技智能風(fēng)控 全方面保障信貸流程安全

信貸業(yè)務(wù)是是商業(yè)銀行最重要的資產(chǎn)業(yè)務(wù),同時(shí)也是充滿著很多風(fēng)險(xiǎn)和不確定性因素的一個(gè)環(huán)節(jié)。信貸業(yè)務(wù)流程主要可分為三個(gè)階段:第一、營銷獲客;第二、貸前反欺詐、貸前信用審核以及貸中監(jiān)控;第三,貸后管理。貸前、貸中、貸后,每個(gè)環(huán)節(jié)都存在固有的痛點(diǎn)和挑戰(zhàn)。

隨著人工智能在金融領(lǐng)域核心場景的應(yīng)用普及,信貸業(yè)務(wù)也成了與AI融合最深入的場景,AI技術(shù)的進(jìn)場不同程度上改變了信貸業(yè)務(wù)的整個(gè)局面。

同盾科技作為國內(nèi)第三方智能風(fēng)控服務(wù)提供商,在利用AI賦能銀行的道路上始終走在行業(yè)前列,同盾科技全流程智能風(fēng)控具有非常典型的代表性。針對信貸業(yè)務(wù)的三個(gè)階段,同盾針對性地提出了智能化解決方案:用戶增長服務(wù)、貸前反欺詐及信用風(fēng)控服務(wù)、逾期管理智能催收服務(wù)。

用戶增長服務(wù)|系統(tǒng)化經(jīng)營客戶整個(gè)生命周期

信貸客戶生命周期解構(gòu)成獲取、提升和成熟、衰退流失三個(gè)階段,三個(gè)階段相互依存,相互影響,因此用戶增長服務(wù)不是只圍繞某一環(huán)節(jié)單獨(dú)進(jìn)行,而是伴隨整個(gè)客戶生命周期而展開。

客戶獲取階段的使命是發(fā)現(xiàn)并獲取潛在客戶,增加流量轉(zhuǎn)化率,相應(yīng)的解決方法是建立潛客響應(yīng)模型。

用戶從各個(gè)渠道進(jìn)入平臺時(shí),標(biāo)簽信息基本為零,銀行對這個(gè)用戶一無所知,通過同盾潛客響應(yīng)模型的篩選,可以對客戶進(jìn)行360度精準(zhǔn)畫像,以分值的形式將客戶劃分成高響應(yīng)、中響應(yīng)和低響應(yīng)三種狀態(tài)。對于高意向用戶采用主動營銷策略(如外呼和短信),對低意向用戶不進(jìn)行觸達(dá),在提升轉(zhuǎn)化成功率降低營銷成本的同時(shí),避免對無意向用戶的打擾。

舉例來說,一些理財(cái)平臺會采用現(xiàn)金獎勵(lì)的方式吸引用戶,用戶做完申請、注冊后領(lǐng)取相應(yīng)的獎勵(lì),但最終沒有在此平臺購買任何理財(cái)產(chǎn)品。這類客戶一般都屬于高響應(yīng)度的客戶,采用外呼、短信觸達(dá)的形式能有效“激活”;對于中響應(yīng)度客戶采取“監(jiān)測”的策略,客戶的響應(yīng)分不是恒定不變的,各種驅(qū)動因素的影響下響應(yīng)分呈波動起伏狀,當(dāng)某個(gè)時(shí)期監(jiān)測到客戶響應(yīng)分上升,可及時(shí)進(jìn)行外呼和觸達(dá)“喚醒”用戶;而低響應(yīng)度客戶很大程度上屬于薅羊毛者,觀察其響應(yīng)分持續(xù)保持低分值狀態(tài),銀行無需對這類客戶做額外的工作投入。

通過高、中、低層次劃分,在流量驅(qū)動的獲客階段,銀行能調(diào)配出最優(yōu)資源配比,把最好的營銷資源投入到最高層次客戶身上。

客戶提升和成熟階段的關(guān)注點(diǎn)是挖掘存量客戶最大價(jià)值,增加粘性和品牌忠誠度,讓用戶去嘗試銀行其他金融產(chǎn)品。

此階段相對應(yīng)的解決方案是產(chǎn)品推薦模型或交叉營銷模型,通過產(chǎn)品推薦模型可以幫助銀行有效識別用戶對不同產(chǎn)品的潛在需求,對特定客群積極開展交叉營銷活動,提高個(gè)性化匹配的幾率,從而提高利潤。

客戶衰退階段的目標(biāo)是延長客戶的生命周期,挽回流失客戶,讓其對信貸產(chǎn)品重新產(chǎn)生興趣。同盾流失召回方案可以有效分辨出哪些是流失用戶,并評估其召回響應(yīng)概率,同時(shí)可提供額度調(diào)整建議。

在用戶引入、成長、成熟、休眠和流失等不同生命時(shí)期,企業(yè)對客戶進(jìn)行適當(dāng)?shù)哪繕?biāo)管理,在每個(gè)節(jié)點(diǎn)都能創(chuàng)造出巨大的價(jià)值。

中國線上信貸市場漸漸告別高獲客的野蠻成長時(shí)代,即將進(jìn)入到存量競爭的精細(xì)化管理階段,以流量為中心、以產(chǎn)品為中心的理念或向以用戶為中心讓渡,利用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)進(jìn)行客戶整體生命周期系統(tǒng)化經(jīng)營將成為銀行未來的重要競爭力。

貸前反欺詐以及信用風(fēng)控,逐步走向智能風(fēng)控3.0時(shí)代

獲客對于銀行只是第一步,隨之而來的風(fēng)控問題也是一大考驗(yàn)。貸前反欺詐、信息核驗(yàn)和信用評估是貸前風(fēng)控三個(gè)重要環(huán)節(jié),下面將逐一展開討論。

貸前反欺詐

信貸業(yè)務(wù)面臨的欺詐形式主要是團(tuán)伙欺詐,近年來團(tuán)伙欺詐事件逐年攀升,欺詐團(tuán)伙內(nèi)部分工越來越精細(xì),反偵查能力越來越專業(yè),正朝向智能化、技術(shù)化、非接觸化、職業(yè)化的趨勢快速發(fā)展。

在與欺詐攻防過程中,采用機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能方法,發(fā)現(xiàn)尋找更多的線索特征,挖掘用戶的行為特征,用戶關(guān)聯(lián)特征等異常事件,結(jié)合IP、手機(jī)、位置等維度分析潛在的欺詐風(fēng)險(xiǎn),能極大提升反欺詐的效率和能力,同時(shí)在大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算等技術(shù)的推動下,反欺詐工作也進(jìn)入到了全新的時(shí)代。

進(jìn)入智能風(fēng)控時(shí)代,在新技術(shù)的加持下,反欺詐的武器庫更加精良。同盾結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備指紋、IP畫像、手機(jī)號畫像等技術(shù),構(gòu)建了多層次縱深的立體化反欺詐運(yùn)營生態(tài),為超過10000家客戶提供安全保護(hù),保護(hù)信貸資產(chǎn)總額超萬億元。

反欺詐評估后需對客戶信息核驗(yàn),核查用戶信息真實(shí)性、評估用戶還款意愿和還款能力。

隨著信貸業(yè)務(wù)線上化轉(zhuǎn)移的提速,銀行對批量化處理的需求日益急迫,當(dāng)前依靠人工進(jìn)行復(fù)雜化、機(jī)械化、無標(biāo)準(zhǔn)化的審核模式逐漸力不從心。

為此,同盾推出了智能化解決方案——智能信審。以問卷形式讓申請者提交信息,并通過問卷結(jié)果對申請者進(jìn)行二次確認(rèn),評估客觀數(shù)據(jù)和用戶提交信息的偏差程度。

智能信審?fù)ㄟ^對申請人提供信息和數(shù)據(jù)庫信息的交互驗(yàn)證,根據(jù)交互驗(yàn)證結(jié)果自動化智能生成一張問卷。根據(jù)客戶的回答結(jié)果,智能生成下一個(gè)問題。系統(tǒng)根據(jù)算法挑選題目進(jìn)行結(jié)果測算,從而做出最終的評分模型,模型以分值形式輸出,給人工審核提供一個(gè)直觀的參考價(jià)值。

經(jīng)過貸前反欺詐和信息核驗(yàn)后,銀行將對用戶進(jìn)行貸前信用評估。貸前信用評估對信貸產(chǎn)品額度和利率的設(shè)定,以及逾期和壞賬率都有一定的影響。

信用額度的設(shè)置,通常是在客戶信用風(fēng)險(xiǎn)水平評估基礎(chǔ)上,綜合考慮客戶資產(chǎn)狀況、債務(wù)結(jié)構(gòu),同時(shí)結(jié)合內(nèi)部信貸政策,核定客戶還款意愿和還款能力。

綜合所有策略、模型和專家經(jīng)驗(yàn)后,銀行最終做出放款與否、放款金額以及利率多少的決策,在智能化決策時(shí)代,部分銀行已經(jīng)可以做到秒級程度。當(dāng)然,對于銀行來說,放款并不代表高枕無憂。

智能語音技術(shù)日漸成熟

貸后催收業(yè)務(wù)智能化改造加速

隨著銀行業(yè)務(wù)的線上化提速,傳統(tǒng)依靠人力的催收模式變得捉襟見肘,很多銀行都開始探索智能催收。

我們將智能催收和人工催收進(jìn)行對比,就更能理解銀行業(yè)的決策。

首先,人工成本如工資、場地、招聘、培訓(xùn)等,人工催收成本很高;

其次,受多種因素影響,人工催收情緒波動大,且需要重復(fù)培訓(xùn)話術(shù),專業(yè)程度難以保證。智能的催收系統(tǒng)采用標(biāo)準(zhǔn)催收話術(shù),從源頭上減少話術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。

第三、傳統(tǒng)催收的觸達(dá)率以及反饋度較低。據(jù)統(tǒng)計(jì),傳統(tǒng)催收每人每天的極限是100—200通電話,但是機(jī)器可以達(dá)到2000通的外呼量,成本低并且可以全年無休。

第四、客戶敏感信息易泄露。在與客戶交流的過程中,催收人員獲得大量客戶信息,存在信息泄露風(fēng)險(xiǎn)。

另外,人工催收一般由專人跟進(jìn),客戶信息無標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì),難于管理,容易流失。

基于以上種種問題,越來越多的金融機(jī)構(gòu)都把目光投向了智能催收系統(tǒng)。

同盾智能催收系統(tǒng)在銀行業(yè)被廣泛使用,其經(jīng)驗(yàn)非常值得分享,同盾智能催收系統(tǒng)有兩大基礎(chǔ)。

第一基礎(chǔ)是策略平臺。

策略平臺搭載著三組模型組合而成的催收評分卡。

第一組模型是賬齡滾動模型,通用于預(yù)測輕度逾期人群進(jìn)入更加嚴(yán)重逾期狀態(tài)的概率,主要目標(biāo)是捕捉持續(xù)逾期的高風(fēng)險(xiǎn)用戶,依據(jù)客戶還款情況和逾期頻率進(jìn)行打分。通常對1-30天,31-60天的逾期客戶分別建立賬齡滾動模型,預(yù)測60-90天發(fā)生逾期的概率。

第二組模型是還款率模型。通常應(yīng)用于60天以上的逾期用戶,預(yù)測回收客戶欠款的比例,主要目標(biāo)是準(zhǔn)確捕捉潛在回收水平比較高的客戶。

第三組模型是失聯(lián)預(yù)測模型。用于預(yù)測逾期客群未來無法觸達(dá)的概率,通常對剛進(jìn)入逾期狀態(tài)的客群就要判斷失聯(lián)的可能性。通常對1-30天、31-60天、60天及以上的客群分開建模。模型常用的信息包括逾期總額、賬戶信息、電話詳單等。

第二基礎(chǔ)是智能執(zhí)行。

模型相對應(yīng)的是智能執(zhí)行的策略。智能催收系統(tǒng)在實(shí)際操作中通過大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)匹配參數(shù),如通過客戶基本信息、申請信息、逾期情況、還款能力、還款意愿、消費(fèi)習(xí)慣等智能判斷逾期客戶的綜合情況,通過模型算法匹配相應(yīng)的催收策略。

當(dāng)模型預(yù)測結(jié)果相對較好時(shí),語音催收則采用比較溫柔的策略。當(dāng)預(yù)測結(jié)果指向高?？蛻?則采用比較強(qiáng)硬的方式進(jìn)行催收。

除開催收話術(shù)的強(qiáng)弱,評分卡還能得出更多因子。例如:周幾催、什么時(shí)間點(diǎn)催、每天催的頻率等,這些因子都可以在策略平臺進(jìn)行配置。

同盾智能催收工具逾期管家和逾期精靈,兩款產(chǎn)品都是基于智能決策和智能語音的機(jī)器催收平臺,背后有同盾強(qiáng)大的技術(shù)團(tuán)隊(duì)和數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)作為支撐,將貸后催收的各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化業(yè)務(wù)進(jìn)行全面的智能化改造,交互過程完全透明、可監(jiān)督、可追溯,適用于銀行、電商、新金融和保險(xiǎn)等各類場景。

未來隨著智能語音識別、語音交互等技術(shù)的進(jìn)一步成熟,智能催收系統(tǒng)將會徹底改變催收領(lǐng)域的商業(yè)生態(tài)。

信貸業(yè)務(wù)貸前、貸中、貸后,三個(gè)環(huán)節(jié),環(huán)環(huán)相扣。同盾科技智能風(fēng)控全方面覆蓋,讓風(fēng)險(xiǎn)無處可逃。同時(shí),更有獵客雷達(dá),對用戶進(jìn)行智能分析,幫助合作伙伴找到對其產(chǎn)品意愿最強(qiáng)、響應(yīng)最高的人群。在未來,同盾通過持續(xù)創(chuàng)新產(chǎn)品與技術(shù),不斷提升服務(wù)可靠性,將人工智能技術(shù)深度應(yīng)用到金融和互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理和反欺詐領(lǐng)域,成為值得客戶信賴的第三方智能風(fēng)險(xiǎn)管理服務(wù)提供商。

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