· 支付类数据；

· 多渠道共债数

· 设备类数据；

· 用户交易行为类数据

· 应用近百万有真实消费场景和贷后表现的模型训练样本；

· 样本覆盖多渠道客群；

· 针对不同客群、风险周期进行细致分析

· 先进的机器学习、人工智能算法；

· 基于完善的信用模型体系，确保信用评分的稳定性及准确性；

· 监控各指标有效性，及时掌握标签动态变化，全球实时响应及调整

· 客户拥有独立的服务平台；

· 常规报表直接系统查看，无需经常反复统计；

· 支持模块化配置，满足不同合作方的特制化监控需求​