得助分是面向金融机构的全场景信用风险评分

基于近百万建模样本,在客户合规授权的全场景脱敏信息基础上进行深度加工, 通过先进的机器学习算法建模,训练出适用于各业务场景的评分。

丰富多维度数据

· 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

海量真实建模样本

· 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

先进的模型分析能力

· 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

完善的对外服务平台

· 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​

使用场景

贷前审核

快速评估客户质量,发现优质客户。实现风险前置,最大限度制止骗贷和恶意申贷行为。

贷中监控

监控用户的经济能力、履约能力和稳定性是否发生变化,及时做好风险管理。

贷后管理

资产大盘管理,通过评分观察平台客群信用风险的分布状态,评估平台资产风险和走势。

得助分效果

针对不同客群(银行、肖金等),不同风险表现周期,结合XGBoost、逻辑回归等机器学习算法及区块链技术,分别进行定制化分析建模

银行客户群产品效果最优
结合征信模型分析

监控大盘

完善的监控后台,多维度,多角度图形化监控,告警原因穿透式定位,及时发现与纠正生产问题

合作流程

申请接入

(签署保密协议)

数据测试

(非必须)

合同签订

技术对接

联调上线

产品运营

产品

应用场景

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