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钱帮金融大数据风控新突破:上线全新UBP信用评分模型

时间:2017-08-08 11:16   来源: 中华网    作者:樊华  

近日,国内金融科技的新生代“钱帮金融”与国内领先的征信服务商“算话征信”联合宣布,二者通过分析用户行为和贷后表现之间的关系,建立了新一代的信用评分模型,此举将有效解决传统信贷“无法为更多优质用户提供服务”这个痛点,使更多消费者能够更便捷地体验信贷服务。

据悉,长期以来,我国金融行业一直没有形成全民覆盖的征信体系,这直接制约了个人信贷、消费金融的发展。直到最近五年,大数据、人工智能、风控科技等领域取得重大进展后,整个信贷行业才取得了突飞猛进的发展。

然而,即使是在已经实现纯线上快捷借款的当下,很多有迫切需求的用户仍然无法获得借款,并不是因为他们是“坏人”,而是由于各信贷公司无法断定他们是“好人”,才会频频出现“宁可杀错100个好人,也不放过1个坏人”的情况。这直接剥夺了许多普通用户充分享受金融便利、实现个人目标的权利,显然与普惠金融的原则相悖。

钱帮金融和算话征信的联合团队历时三个月,深入梳理了海量用户行为数据,从APP下载来源、APP跳转频次、APP停留时间、填写资料时间及准确度等全方位的用户使用情况到贷后用户还款情况等信息,以全新视角与,创造性地完成了UBP(User Behavior-Performance)信用评分模型。

据了解,UBP信用评分模型在建模时采用传统评分卡的方式,经过模型设计、变量处理、逻辑回归、分数转换等过程后,最终得到评分值表。模型KS分值较高,区分能力表现优异;同时该模型排序能力准确,即随着评分的增高,坏账率有序降低,且评分群体稳定性(PSI)小于0.1,评分结果稳定性很高。借助全新的UBP信用评分模型,信贷机构今后可以轻松预测或辅助判断用户的“好坏”,精准辨别出“坏人”,让更多“好人”享受优质信贷服务。

钱帮金融与算话征信负责人表示:“用户行为和贷后表现两类数据一直存在,但因缺乏正确的视角和运用方式始终被当作弱变量。基于帮金融和算话征信的大数据建模能力,我们成功开发出了UBP信用评分模型,使该用户行为变身强变量,从而为线上信贷审批提供了强劲支持。我们后续将推动UBP的多维度应用,为更多成长中的信贷公司提供帮助,让更多优质用户体验普惠金融的便利。”

双方计划持开放态度,与更多互联网金融科技机构合作,推进更多社会公益化方面的应用。作为金融科技行业的新生力量,钱帮金融一方面输出多元化的信贷产品解决方案,另一方面为小微企业、金融机构提供技术、风控、数据、资金等多方面服务,致力于成为大众需求与专业金融服务间的桥梁,用理想科技实现普惠金融。而算话征信则基于数据挖掘技术,结合多维度海量数据建立了信贷机构风险防范联盟,为信贷行业用户提供全生命周期的风险管理解决方案,让信用更真实、亲民、可应用。

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