科技賦能金融，洋錢罐風控實力構建平臺核心競爭力

　　一直以來，為了更好應對互聯網金融風險，國家監管層自去年開始頻發多項監管政策，引導互金行業規范發展，帶來了持續性的洗牌效應。針對互聯網金融風險的管理，除外部監管機制的不斷完善和行業協會的自律促進外，以洋錢罐為代表的互金平臺也在不斷加強自身內部風險控制體系建設，提高平臺核心競爭力，促進行業更加規范前行。

　　而從當下行業發展來看，傳統的風控管理手段在“互聯網+”時代已無法滿足需求，融合大數據技術的風控已成為破局的關鍵。在這一點上，洋錢罐從貸前、貸中、貸后形成風控閉環，以技術驅動業務、全線上獲客與風控的低成本運營體系，更好助力實體經濟發展，形成行業示范效應。

　　眾所周知，在金融科技時代，數據維度和處理計算模型對網貸平臺來說至關重要。當前，在國內征信體系不健全的背景下，欺詐、多頭借貸等風險嚴重威脅著平臺運營及用戶資金安全，如何在不增加運營成本的前提下，提升平臺風險控制水平，是眾平臺迫在眉睫的挑戰。

　　在這方面，洋錢罐除采用業界通行的互聯網爬蟲技術及在線身份認證技術之外，還與線上數十家數據合作方建立合作，通過純線上的方式便能夠抽取數千維度的變量，實現貸前快速、精準甄別借款?的欺詐風險，并對借款?信用情況進?綜合分析。

　　這一過程中，通過對比數據庫判別個人信息是否與其互聯網畫像一致;活體識別技術檢驗是否本人操作;通過比對設備和聯系人等信息，借款發生的頻率和集中度等因素，多方位檢測借款人的行為。

　　此外，通過信用評估系統，依托大數據和領先的機器學習和人工智能算法，從用戶的身份特征、履約能力、信用歷史、人脈關系、行為偏好五個方面全面評判風險。在收益覆蓋風險的前提下盡可能的滿足借款人的金融需求，提升風險定價能力與對風險預估、識別、量化和把控的能力。并通過不同的金融產品覆蓋不同風險等級的用戶，實現風險和收益的平衡。

　　總體來看，在貸前管理方面，洋錢罐依托海量的數據，針對誠信、失聯、關聯聚類、信用等多個維度構建了若干個機器學習模型，能夠精確判別用戶的欺詐和信用風險等級。這一點可以說洋錢罐一直走在行業前列。

　　自成立以來，洋錢罐始終專注于打造高效、友好體驗的貸后管理服務，通過平臺自主研發的線上系統，包括多維度貸后模型、天網資產保全系統、高效呼叫系統、智能催收機器人、智能語音質檢五大模塊等一體化解決方案，使貸后人力成本投大大降低。

　　簡單來說，洋錢罐根據海量數據數千變量數十緯度綜合完整考慮用戶貸前貸中貸后屬性及行為、結合數十模型以及情景分析類型和策略，利用機器學習自我進化，實現對用戶生命周期后半段完整覆蓋，包括但不限于對客戶的逾期風險監控，催收策略執行以及高風險客戶行為捕捉等維度的考量。

　　從長遠來看，利用大數據不僅可以降低運營成本，更重要的是可以精確進行風險定價，大大提升金融服務效率，這也將是金融科技公司在行業競爭中脫穎而出的重要實力。

　　轉自：中華網

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