飛鴿出海電商風(fēng)控系統(tǒng)的優(yōu)勢？
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憑闌淺畫 評論
現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)風(fēng)控大多都是利用多維度數(shù)據(jù)來識別借款人風(fēng)險。
同信用相關(guān)的數(shù)據(jù)越多地被用于借款人風(fēng)險評估，借款人的信用風(fēng)險就被揭示的更充分，信用評分就會更加客觀，接近借款人實際風(fēng)險。壹諾信用結(jié)合自身的大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控風(fēng)控經(jīng)驗整理了大數(shù)據(jù)風(fēng)控的5個特點。
第一：分析客戶線上申請行為來識別欺詐 風(fēng)控可以借助于SDK或JS來采集申請人在各個環(huán)節(jié)的行為，計算客戶閱讀條款的時間，填寫信息的時間，申請貸款的時間等。
此外，用戶申請的時間也很關(guān)鍵，一般晚上11點以后申請貸款的申請人，欺詐比例和違約比例較高。
第二：利用黑名單和灰名單識別風(fēng)險 黑名單和灰名單是很好的風(fēng)控方式，但是各個征信公司所擁有的名單僅僅是市場總量的一部分，很多互聯(lián)網(wǎng)金融公司不得不接入多個風(fēng)控公司，來獲得更多的黑名單來提高查得率。
如支付清算協(xié)會風(fēng)險共享系統(tǒng)、中國電子商務(wù)協(xié)會反欺詐系統(tǒng)等都是黑名單數(shù)據(jù)庫。
第三：利用消費記錄來進(jìn)行評分 常用的消費記錄由銀行卡消費、電商購物、公共事業(yè)費記錄、大宗商品消費等。
還可以參考航空記錄、手機(jī)話費、特殊會員消費等方式。
第四：參考借款人社會屬性和行為來評估信用 參考過去互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)控的經(jīng)驗發(fā)現(xiàn)，擁有伴侶和子女的借款人，其貸款違約率較低;年齡大的人比年齡低的人貸款違約率要高;貸款用于家庭消費和教育的貸款人，其貸款違約率低;貸款次數(shù)多的人，其貸款違約率低于第一次貸款的人。
第五：驗證借款人身份 驗證借款人身份的五因素認(rèn)證是姓名、手機(jī)號、身份證號、銀行卡號、家庭地址。 作為大數(shù)據(jù)在金融科技領(lǐng)域的最佳實踐者，壹諾信用專注于大數(shù)據(jù)風(fēng)控、信貸管理、信用信息查詢等一站式服務(wù)模式，并實現(xiàn)了數(shù)據(jù)在消費金融領(lǐng)域的全流程應(yīng)用，通過大數(shù)據(jù)與科技力量，有效控制風(fēng)險，確保每一步操作都安全無憂，最終推動互聯(lián)網(wǎng)金融向更加便捷、高效的領(lǐng)域發(fā)展!
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