科技賦能金融，洋錢罐風控實力構(gòu)建平臺核心競爭力

一直以來，為了更好應對互聯(lián)網(wǎng)金融風險，國家監(jiān)管層自去年開始頻發(fā)多項監(jiān)管政策，引導互金行業(yè)規(guī)范發(fā)展，帶來了持續(xù)性的洗牌效應。針對互聯(lián)網(wǎng)金融風險的管理，除外部監(jiān)管機制的不斷完善和行業(yè)協(xié)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(nèi)部風險控制體系建設，提高平臺核心競爭力，促進行業(yè)更加規(guī)范前行。

而從當下行業(yè)發(fā)展來看，傳統(tǒng)的風控管理手段在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代已無法滿足需求，融合大數(shù)據(jù)技術(shù)的風控已成為破局的關(guān)鍵。在這一點上，洋錢罐從貸前、貸中、貸后形成風控閉環(huán)，以技術(shù)驅(qū)動業(yè)務、全線上獲客與風控的低成本運營體系，更好助力實體經(jīng)濟發(fā)展，形成行業(yè)示范效應。

眾所周知，在金融科技時代，數(shù)據(jù)維度和處理計算模型對網(wǎng)貸平臺來說至關(guān)重要。當前，在國內(nèi)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(zhàn)。

在這方面，洋錢罐除采用業(yè)界通行的互聯(lián)網(wǎng)爬蟲技術(shù)及在線身份認證技術(shù)之外，還與線上數(shù)十家數(shù)據(jù)合作方建立合作，通過純線上的方式便能夠抽取數(shù)千維度的變量，實現(xiàn)貸前快速、精準甄別借款人的欺詐風險，并對借款人信用情況進行綜合分析。

這一過程中，通過對比數(shù)據(jù)庫判別個人信息是否與其互聯(lián)網(wǎng)畫像一致；活體識別技術(shù)檢驗是否本人操作；通過比對設備和聯(lián)系人等信息，借款發(fā)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(tǒng)，依托大數(shù)據(jù)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(guān)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(chǎn)品覆蓋不同風險等級的用戶，實現(xiàn)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(shù)據(jù)，針對誠信、失聯(lián)、關(guān)聯(lián)聚類、信用等多個維度構(gòu)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(yè)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(fā)的線上系統(tǒng)，包括多維度貸后模型、天網(wǎng)資產(chǎn)保全系統(tǒng)、高效呼叫系統(tǒng)、智能催收機器人、智能語音質(zhì)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(jù)海量數(shù)據(jù)數(shù)千變量數(shù)十緯度綜合完整考慮用戶貸前貸中貸后屬性及行為、結(jié)合數(shù)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(xiàn)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(jiān)控，催收策略執(zhí)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(shù)據(jù)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(yè)競爭中脫穎而出的重要實力。