近年来，大数据，人工智能，云计算等新技术得到了高速发展，与金融服务深度融合，释放出金融创新的活力和应用潜力。在互联网金融行业，越来越多的金融机构通过大数据技术解决风险控制问题。
数据智能定义全流程智能财务
Push（股票简称：每日互动，股票代码：300766）是一家专业的数据智能服务提供商，使用数据技术作为引擎为各行业提供大数据解决方案。在智能金融领域，我们为各个领域的金融客户提供丰富的服务，如智能反欺诈，多维信用风险评估和准确的客户获取，帮助金融机构识别正版设备，选择真实用户，了解真实需求，验证真实信息，评估真实能力。
最近，我再次对产品进行了全面升级。通过拉动，选择，评估，管理和推动的五个环节，从挑选客户到控制再到管理，我们将通过预贷款，贷款和贷款推动数据智能化。在整个金融业务流程之后，公司的损失将被最小化，同时有助于建立良性的金融体系。
拉：准确找到新客户
限制，暴涨的成本和不准确性一直是金融行业营销的痛苦。
在高成本时代，金融机构想要在金融浪潮中占据一席之地，必须突破营销瓶颈，降低获取客户的成本。
真正依靠大量的数据积累，深度挖掘和用户肖像分析，全面评估用户借阅意愿，分析设备，网络，账户和流量的异常特征，有效筛选设备农场，羊毛方，交通帮助金融客户提高客户效率并降低客户获取成本。
真正利用大数据技术进行智能营销，不仅要把风险防控放到营销端，还要让营销费用花在有实际需求的用户身上，这样营销推广才能更具竞争力。
选择：有效筛选欺诈人士
由于数字和金融的结合，金融业的欺诈行为已经出现，如专业化，工业化和隐蔽性等新特征，对传统的反欺诈方法构成了巨大挑战。
与银行等传统金融机构相比，大多数新金融机构的风险控制能力较弱，反欺诈的需求更强。
真正依赖于推送大数据，打开在线兴趣偏好和离线场景数据，概述用户肖像和关系图，以及组合黑名单，灰名单和地址验证以有效识别高风险群体的能力。
随着金融生活的普及，金融欺诈技术和方法也在不断涌现。对于小额贷款和消费金融等欺诈性高收入行业，采用动态欺诈模型挖掘大量贷款申请材料，用户群关系中高风险群体的比例和借款申请的频率在识别设备的近似情况下。有些机构集团面临欺诈性贷款的风险，减少了黑人调解或恶意欺诈团伙造成的经济损失。
另外，还可以根据客户的需求提供定制的反欺诈服务，即预测变量由真实的提供，客户提供目标变量，双方共同完成风控模型。据了解，一家城市商业银行通过真正的定制风险特征追踪入境时某批申请人的数据表现，有效地消除了额外65.5％的高风险客户。
评论：多维信用评估
与传统金融机构相比，互联网金融机构覆盖的大多数客户缺乏足够的信用数据，网络小额贷款产品所需的速度控制响应速度往往在毫秒级，这使得传统的风险控制方法无法满足新的要求。业务需求。如何在平衡效率的同时提高风险防控能力已成为互联网金融业亟待解决的问题。
在这方面，真正的自主研发的综合信用评估模型得分真实：通过专业的大数据建模和数据分析和挖掘功能，从大量的用户行为数据中筛选出各种有效领域，通过机器学习算法，计算每个维度模型得分，包括身份得分，资产得分，关系得分，行为得分，稳定性得分和综合信用得分，建立借款人风险的信用风险记分卡系统。对情况进行评估和评分。
数据被推到覆盖近40亿台设备。数据全面，清新，稳定。根据这些数据，可以对用户的风险等级进行真实描述，以确保评估是客观的，并且接近借款人的实际风险。
基于真实职责，金融机构可以更准确，快速地判断借款人的信用风险，最终达到风险防控的目的。
管理：监管异常行为
在贷款过程中，依靠大量的现场数据，不断扫描借款人的新风险，如频繁更换手机号码，多平台贷款申请，工地变更等，及时反馈各种异常行为特征，帮助金融机构动态监控借款人信息的变化。
此外，通过判断借款人的信用是否已经恶化并尽早了解隐藏债务，真正帮助客户避免财务损失的风险。
提醒：评估收集价值
在贷后管理过程中，建立了基于黑人社区数量，资产状况，共同债务状况，消费水平等的系统，提供了一种检索奖励的系统，可以有效指导金融机构的发展。差异化的收集策略，有助于更有效地完成收集。
例如，当客户有逾期和坏账时，金融机构通过真实的提醒评分来评估用户的还款能力和还款意愿，以确定哪些用户是首选。
近年来，金融创新和金融技术的声音纷至沓来。利用数字技术促进包容性金融的发展已成为全球共识。未来，我们将继续利用大数据技术的优势，不断优化实际产品，通过数据智能为金融机构提供全流程风险控制服务，帮助金融机构有效整理风险控制环节，探索拥有卓越的数据和风险控制措施。真的教它钓鱼。
