信用评分是利用数学模型将相关数据转化成某个数值指导信贷决策,是统计学和机器学习在金融行业中的成功应用之一。在数字经济场景下,新金融飞速发展,需要进一步创新和监管政策开放来促进信用评分在新金融中的深入应用。

      金融行业的信用评分是基于全行业风险表现,建立所有客户群的全局通用评分。百融云创还可以根据客户需求,提供定制化评分,根据客户实际风险表现、适用场景等,提供可随业务调整的信用评分服务。作为我国大数据风控领域的引领者,百融云创凭借自身超强的大数据处理能力、建模能力及优秀的金融风控解决方案,获得了行业内的充分认可。

      借助丰富的经验和专业的技术,百融云创在信用评分研究领域不断寻求突破,在业内首次将深度学习和迁移学习方法应用于信用评分,风险识别能力显著增强。百融云创基于大数据和先进算法构建的信用评分具有数据维度丰富、数据价值高的推特点,比传统信用评分的判断更精准,能有效识别风险客户,为信用下沉厚植了基础。

      百融云创可以为金融机构提供客户的全生命周期管理方案,根据场景、服务、行业,企业规模,实现差异化征信服务从而实现准入规则、信用评分、信用报告,企业关系图谱的自定义配置。百融云创已为数千家金融机构提供风控、贷后不良资产管理、营销获客等产品和服务,合作对象覆盖工商银行、建设银行、捷信、招联、百度、京东等知名企业。

      随着消费信贷的发展,越来越呈现额度小、周期短、频率高等特点,因此需要开发新风控模型。信用科技可以有效地挖掘数据,帮助金融机构实现客户下沉,解决推行金融机构的技术壁垒。因此,金融机构加大金融科技的渗透力度的方向,一方面是推动其自身信息化、数字化的信用体系搭建;另一方面是寻求金融科技企业的技术支撑。百融云创的信用评分模型有利于应对监管和网络信息安全的挑战。

      商业信用市场化有助于推进诚信教育与信用文化建设,并有助于补充和完善失信惩戒机制。百融云创构建大数据信用风险评分模型,将海量变量纳入模型,针对变量的数据可得性、数据质量控制制定了更完善的改进措施,并且积极调整模型研发方式,应对大数据时代的冲击,优化模型的开发和部署方式,不断探索适合不同场景的应用方式,推动信用体系的建设。