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智能金融下半场开启百融云创以AI促进金融数字化转型

发布时间:2020-10-15相关聚合阅读:

原标题:智能金融下半场开启百融云创以AI促进金融数字化转型

中国经济周刊-经济网讯 近日,民间借贷新规的出台,引起业内热议。相关专家表示,虽然此次调整的利率红线不适用于金融机构,但是新规对金融机构将产生不小的影响。利率上限的调整,意味着越来越多的用户将聚焦大平台,其中包括大量信用较差的用户,如何做好风险控制以及提高反欺诈能力,对金融机构线上风控提出新的挑战。

数字化转型迫在眉睫。新规出台只是监管趋严的一个体现,年初爆发的疫情则对金融机构加速数字化进程产生了更为深远的影响。百融云创副总裁薛婧表示,金融机构的数字化转型是一系列内外部环境多重因素相互作用的结果,净利润率的下降和不良贷款比例的攀升是内部驱动因素,而这些与2020年初的疫情紧密相连。

受疫情影响,今年一季度经济显著下行,二季度生产、生活开始逐渐恢复,二季度GDP增速增长3.2%,好于预期的2.9% 。与一季度相比,二季度工业生产增速、投资增速以及消费增速均出现不同程度的上涨。根据百融行业观察,疫情期间各信贷客群受疫情影响颇为严重,得益于人工智能的应用,商业银行互联网贷款业务在疫情过后呈现平稳回升,中小银行信贷业务甚至迎来了小爆发。

“疫情期间信贷业务整体渗透率明显上升,不同机构的客群交叉风险值得金融机构关注。”薛婧表示。据百融行研中心统计,2020年7月的个人信贷整体客群中,38%的客户在半年内申请过全国性银行产品,35%的客户申请过区域银行产品,55%的客户申请过头部互联网产品,53%的客户申请过消费金融产品,42%的客户申请过互联网金融产品,2%的客户申请过汽车金融产品;7月整体信贷客群各类机构的渗透率总和为226%,同比上升2.9%。

但值得注意的是,疫情后,信贷业务欺诈风险攀升。其主要有两点表现:一是金融机构的申请客群质量变化在经济下行时的波动尤为剧烈,高风险客群在机构间游走也具有突发性;二是消费金融和头部互联网机构的申请客户中,团伙欺诈客户占比从2019 年11 月开始猛增,在2020年1~4 月仍然处于高位,需要警惕。银行机构在2020 年2月的团伙欺诈占比明显上升,对这批客户的贷后表现需要更多关注。

薛婧强调,此次疫情成为金融机构应用人工智能加速数字化转型的催化剂。疫情开始之初,相关政策随即出台,鼓励金融业务线上化、自动化、智能化。2020年7月份出台的《商业银行互联网贷款管理暂行办法》,是线上互联网贷款的基本法,分别从顶层设计、业务全流程、制度建设和报告与审计几个大的方面进行了约束,同时监管预留了较大的空间,释放了明确的信号,对于中小金融机构来讲是一剂定心丸和强心剂。中小金融机构应重点关注顶层设计及业务全流程,从产品设计,贷前营销,贷前审核、贷中及贷后管理等多维度进行细节把控。

当普惠金融进入下半场,科技对于金融机构的助力已经从单点突破衍生为全流程全链条的嵌入。3年前大家谈论的更多是某一单类产品,比如黑名单、信用评分、信贷系统等,随着金融机构对于科技的深入了解,现在在各个业务流程中都有新技术的应用与落地,所以金融机构越来越需要的是对业务流程的综合优化和服务能力。比如前端的业务准备、整个信贷的业务流程、支持的系统和IT建设,以及各项合规制度的攥写等。

在数字化转型浪潮下,百融云创依托人工智能核心技术,不断升级智能风控解决方案。通过搭建决策引擎、模型训练、数据集市、实时风险监测等平台,百融云创可为银行等金融机构提供全生命周期的智能风控产品及服务,贯穿贷款营销、身份核验、反欺诈、贷前调查、贷款复核、授信管理、贷中管理、贷后管理等业务流程,实现贷前精准识别欺诈客户风险、准确评估申请人资质,贷中实时动态监控预警,贷后智能化手段实现高效资产管理。

在贷前反欺诈过程中,百融云创通过负面信息核查、欺诈风险评估、团体欺诈排查、反欺诈评分来进行身份信息核实,对欺诈风险“防患于未然”。同时,根据信用评估模型,动态计算产品利率及额度,实现自动化智能评级、定价,有效提升信贷审批效率。

当下金融机构获客难度加大,所以获客就成为大家关注的重点。对于存量客户的经营和运营也是现在金融机构的发力点。在贷中阶段,金融机构可以运用强规则叠加行为评分卡对客户进行风险分层。比如可以分为高、中、低风险三个档位,对于低风险的客户,这就是需要金融机构重点经营的优质客户,可以进行提额、交叉营销等操作。对于中、高风险的客户,需要利用辅助工具更好地制定跟进策略。百融云创可以实现实时监控存量客户,提供智能化预警方案,对潜在风险早发现、早处置,有效降低逾期率,并同时节约成本,提升体验。

在贷后阶段,百融云创可以依据账龄的不同提供个性化的解决方案。如M1以内的案件可以通过贷后客户画像和早期催收评分进行分层,并利用IVR、智能语音机器人等工具对客户进行触达,降本增效。对于M23的案件,要进行人机协同来进行更有效地跟进和处理。不同时期的催收评分、语音机器人、号码状态核查等工具产品贯穿贷后管理全流程。通过规则设置和计量模型,百融云创针对不同风险客户设计出不同的催收策略,降低催收管理成本,提高催收效率,合理使用社会资源。

例如,百融云创对某信用卡中心的无人行客群审批流程进行优化,增加百融反欺诈规则集,对人行报告白户进行风险评估,并提升预审批通过率和降低首付比。在流程优化后,自动拒绝率降低30%,自动审批通过率提高67%,且自动审批通过的坏账率较平均坏账率低25%。