深化B端赋能，融慧金科定制化建模助力金融降本增效

众所周知，风险管理是金融发展的必要条件。而市场最大的风险源自于不确定性，金融机构经营的就是风险与收益之间的博弈，通过运用风险分析和评估手段对金融风险进行有效度量，做到预知、化解、防范和规避风险，从而使机构达到预期效益。

如今，科技赋能金融已然成为当下时代的主流。有人说2019年的金融科技经历了高光与落寞，有《金融科技发展规划》印发、监管政策的利好，也有互联网巨头、银行系金融科技子公司的强势崛起，亦有大数据风控行业整治时的风声鹤唳。

但在行业中也不乏逆流而上的佼佼者，很多优秀的金融科技公司一直在向外界传达自身的向上力量，凭借出色的科技实力、清晰的平台化战略及确切满足客户需求的产品和服务在今年疫情影响下仍保持营收倍速增长，展现出勃勃生机和无限潜力。

01深化B端赋能，推进普惠金融发展

习总书记曾提出“要增强风险防范意识，未雨绸缪，密切监测，准确预判，有效防范，做到防微杜渐，还要平衡好稳增长与防风险的关系”。从目前的整个金融市场来看，由于资源、技术和人才的差异化，各家金融机构的风险管理能力也是参差不齐的。

事实上，很多银行、消金等金融机构仍在沿用传统的风控模式与思维惯性，高度依赖征信数据和人工经验对申请用户进行信用评估，不仅效率低，甄别风险能力也较弱。尤其在金融产品多样化、客户需求个性化的不断深入下，信用缺乏、风控能力不足必然会成为牵掣金融机构下沉发展的绊脚石。

所以说，在严监管和鼓励消费信贷创新形势下，金融机构需要在新的外部经营环境下重新进行自我定位，并将传统风控手段和先进科技深度融合，发挥两者优势，减少信息不对称、降低风控运营成本、提高经济效益。

与此同时，对于金融科技公司而言，合规运营与深化B端赋能将成为市场竞争的战略重点。就拿融慧金科来说，其一直着眼于用大数据、人工智能等科技手段来解决金融机构风控运营上的痛点，将不同渠道的合规授权数据源打通，通过深度整合与分析，完善金融机构用户画像体系，助其实现落地场景的用户分层管理，有效防范金融风险。

而在这其中，风控模型的建立和应用是至关重要的一环，需要强大的技术实力和数据资源提供支撑。

02深入挖掘数据价值，精准把握风控命脉

“工欲善其事必先利其器”，风控模型是在风控策略达到平衡之际，实现风险精分差异化的必备武器。如果将风控模型比喻成“筛子”，即使一开始“筛子”很粗，也能筛选出大量的优质客户，后续凭借信贷数据的积累和风控模型的迭代，“筛子”将会越来越细，筛选出的客户也会越来越精准。

上文刚刚也提到了“风控模型的建立离不开数据的支撑”，在这一点上，融慧金科有着独特的优势，即整合BAT量级合规授权数据源，覆盖率高且更新频率快，能与金融机构客群样本深度融合。

基于不同场景细分客群，使用数千维度大数据画像，融慧金科能够定制化开发信贷全流程各个环节的反欺诈模型、信用模型、获客模型等，助力金融机构实现精细化风控运营。目前已与多家持牌金融机构合作，模型效果表现优异，已经过理论和实践的双重验证，获得客户一致认可。

需要注意的是，大数据建模需要将算法和业务相结合，不能解决具体业务问题的算法写得再好也不能为企业所用。基于不同业务场景需求，在衍生变量挖掘和风控模型开发过程中，常用的模型算法有深度神经网络、梯度提升决策树、最近邻居法等，通过全面刻画用户画像，精准识别异常风险。

在这里，有一个很好的例子给大家分享一下，此前某知名直销银行与融慧金科合作，通过联合搭建定制化获客模型，帮助该银行有效筛选出优质客户，降低获客运营成本，实现经济效益提升近2倍。

应用场景：现金贷业务获客

客户痛点：数据来源单一，风控效果有限，获客成本高，人群质量差

融慧方案：基于融慧大数据及人工智能技术，针对响应场景挖掘出该场景下具有高响应意愿且逾期概率较低的用户群体，在市场上的头部广告平台进行投放。

方案价值：1.模型效果：区分度好且稳定性强，通过率大幅提升；

2.节约成本：定向筛选出优质人群，降低获客成本;

3.定向人群：高分人群在投放中真实的响应几率更大;

4.人群质量：客群的逾期率远低于其他各渠道客群的平均水平;

市场风云变幻，风控永不停止。金融行业想要打好安全持久战，还需持续完善风控模型，不断提高自身科技水平。我们可以大胆地想象，随着科技的跨越式发展，金融科技将深刻变革传统金融服务流程，极大提升金融服务的效率和风险管理水平，推动金融服务像水一样的渗透到各种场景中去，让每一个人更便捷地获得适合自己的金融服务。