解决方案-探知数据

简要描述

基于探知数据大数据分析及智慧金融领域优势，根据客户业务场景、用
户群体，为客户提供一站式智能化的大数据风控服务，帮助客户分析客
群、识别高危风险、评估客户信用风险、分析授信额度，补充及健全客
户风控服务体系，为客户金融风控服务提供参考依据。

服务内容

贷前反欺诈

鉴权认证/反欺诈分析
风险评估 /规则引擎

额度授信

信用评级/风险定价
额度授信

贷中监控

风险提示/共债监控
异常监控

贷后管理

逾期分析/贷后分析
智能管理

应用场景

贷前准入

通过评分模型、准入策略等，帮助银
行在贷前阶段简化贷款申请信息，提
升用户体验，减少人工参与，实现自
动化操作。

贷中监控

通过大数据的整合，监控客户信用
状况、共债情况变化，诉讼信息和
联系状态异动等情况，以防范借款
人信用风险进一步恶化。

贷后管理

针对不同业务场景贷后逾期管理，
提供自动化、智能化的高效解决方
案，定制客户逾期管理策略，帮助
客户降低不良率。

简要描述

依托庞大的数据信息，利用大数据分析、机器学习、多维关系网络分析等技术方
法，通过对我们合作的金融、类金融、消费等机构服务分析，对客户进行精准分
类，基于用户属性数据、金融数据等多维度数据，对用户进行综合建模分析，分
析用户真实响应情况，有效提升机构客户客户运营效率。

产品服务实现原理

应用场景

用户三要素输入

用户增长评估
效果反馈

精准触达

客户运营需求升级

客户增长方案执行

甄选用户，精准运营

达成合作

银行加大普惠金融投入；
针对现有存客促活制定运营方案；
规避非需求用户的无效运营。

用户反欺诈规则引擎过滤；
用户需求偏好精准分类、标识；
用户响应情况分析，准确评估用户有效响应概率。

根据反馈用户增长分析结果，甄选符合银行业务需求的用户；
定向精准运营，有效触达用户真实需求。

建立合作关系，满足用户实际需要，解决用户燃眉之急。

简要描述

基于人民银行二代征信报告，结合金融信贷、普惠金融业务真实需求，利用人工智能、NLP、大数据分析、智能风控建模等领先的技术，对新版人行征信报告进行深入解析和挖掘，根据客群及业务场景进行精准化风控能力定制化输出，帮助金融机构高效使用征信报告，有效规避金融不良风险。

产品服务内容

报告变量融合

自有数据融合

衍生变量融合

外部数据融合

Step One

.
Step Two
Step Three

.
Step Four

.
征信报告提供的标准变量融合，形成具有高区分度和可用性的变量

.
将征信报告相关数据跟金融机构自有数据融合，提供风控能力

.
根据征信报告衍生出来的变量，实现叠加融合，深入开发变量的有效性

.
征信数据、自有数据、外部数据等多数据源融合，整体提升风控能力

配套增值服务

提供7x24小时远程支持服务，以及及时的现场响应服务

提供定期技术以及风控能力现场/培训服务

提供风控策略及相关参考服务，满足不断变化的客户风控需求

提供产品、服务操作使用培训及相关服务

提供定制模型定期更新、调优服务

定期提供风控决策、市场行情/客群分析服务

简要描述

借助探知数据大数据分析及智慧金融领域优势，通过精选适合客户业务场景的标
准变量及定制化变量，在探知数据建模环境下，自助精准设计符合客户需求的产
品模型，最优化、最大化提高产品模型工作效率。

解决方案服务流程

了解客户业务及需求，明确联合建模应用风向及纬度

抽取样本选取观测时间点，基于观察时间点后表现确定目标标签

基于数据样本，匹配数据，进行数据清洗，转换等

对数据进行粗分箱，细分箱，选择LR、FR、XGBoos进行建模

根据客户需求，对模型进行线上部署，并双方联调

对模型及入模变量进行稳定性日常监护及维护

画像维度

支持数据纬度情况

01.用户借贷行为数据

基于运营商海量非结构化金融借贷类数据，解析用户从注册、申请、使用等借贷周期行为特征表现，预测用户借贷表现。

02.用户消费行为数据

基于电商消费数据，解析用户消费偏好、消费能力、消费稳定性、履约能力等特征表现，反映用户电商消费情况。

03.机构风控使用数据

基于探知合作机构调用产品及服务情况，根据产品及服务应用场景，解析用户借贷特征表现，反映用户借贷情况。

探知数据-行业领先的大数据风控云服务商

简要描述

服务内容

贷前反欺诈

额度授信

贷中监控

贷后管理

应用场景

贷前准入

贷中监控

贷后管理

简要描述

产品服务实现原理

应用场景

简要描述

产品服务内容

配套增值服务

简要描述

解决方案服务流程

画像维度