风控引擎

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一款轻量级风控引擎系统

帮助企业量化风险指标,开展数据风控

免费试用 免费试用
  • 动态模型维护
  • 便捷模型测算
  • 实时模型监控
  • 模型结果查询
  • 风险变量管理
  • 三方数据接入

数据风控不仅仅就是一个「评分数字」那么简单

通常企业风控除了建立信用评分卡(用来对审核主体的信用进行量化评价)以外

根据经验判断的某些风险规则对于识别风险特征有重大的提升作用
合理的额度策略、定价策略可以有效的提升客户的体验和粘性,进行实现收益的最大化
风控引擎支持评分卡、风险规则、风险策略的自定义配置,最大限度帮助客户控制风险

评分结果只是对授信主体的一个基础的评价,我们现阶段的风控体系都是建立于评分+规则+策略一体的方式,这样才能更清晰判断风险、控制风险

数据风控不仅仅就是一个「评分数字」那么简单

通常企业风控除了建立信用评分卡(用来对审核主体的信用进行量化评价)以外

根据经验判断的某些风险规则对于识别风险特征有重大的提升作用
合理的额度策略、定价策略可以有效的提升客户的体验和粘性,进行实现收益的最大化
风控引擎支持评分卡、风险规则、风险策略的自定义配置,最大限度帮助客户控制风险

评分结果只是对授信主体的一个基础的评价,我们现阶段的风控体系都是建立于评分+规则+策略一体的方式,这样才能更清晰判断风险、控制风险

业务刚开始,没有数据也要强行建模?

企业开展数据风控的过程中

通过评分卡建模只是量化风险的其中一种方式
将现有风控手段转化为系统识别、引擎计算是业务初期的最重要的一环
通过这种方式逐渐完善自己的风控体系,沉淀数据积累风险指标,让风控引擎在过程建设中发挥最大价值

从前我认为数据风控一定要进行专业的建模,后来了解到,没有足够的样本数据支撑是根本没办法真正的建立模型的,可业务的发展一定要基于数据风控的效率,所以我们利用现有风控手段引擎自动化的方式,沉淀数据的同时业务风险也能很好的控制。

轻松实现数据横向反欺诈识别、复杂结构规则运算

在业务发展初期、数据积累有限的情况下,将风控重点放在风险规则的自动过滤
通过条件组合判断及多种运算方式、对比方式,我们可以在引擎上动动手指就可以配置好复杂的规则

根据实际建模方式任意选择评分卡类型

通常数据积累较少的情况下

评分卡的建立比较困难,更多的是通过简单的分类来区分评分结果
部分企业在业务初期,也尝试建立基于AHP (层次分析法) 的评分卡模型

当金融数据有了长时间沉淀

还可以通过逻辑回归来拟合评分卡
三种评分卡的结构支持,模型建立更加自如

无论是「拍脑袋」模型还是基于AHP、逻辑回归等算法的数学模型,都可以很好的适应起来,这使得我们在业务发展前期和真正的数据建模阶段都能够很好的利用引擎实现风险打分。

根据实际建模方式任意选择评分卡类型

通常数据积累较少的情况下

评分卡的建立比较困难,更多的是通过简单的分类来区分评分结果
部分企业在业务初期,也尝试建立基于AHP (层次分析法) 的评分卡模型

当金融数据有了长时间沉淀

还可以通过逻辑回归来拟合评分卡
三种评分卡的结构支持,模型建立更加自如

无论是「拍脑袋」模型还是基于AHP、逻辑回归等算法的数学模型,都可以很好的适应起来,这使得我们在业务发展前期和真正的数据建模阶段都能够很好的利用引擎实现风险打分。

同类规则统一存放,维护修改方便快捷

面对繁琐的业务场景

通常可能建立上百条规则,风控人员维护修改可能会浪费大量时间
风控规则分组管理,即使规则再多也不会感觉到麻烦

不久之前我一天最多只能审批3-5个客户,看资料看的头昏眼花,甚至担心有些要点忘记查看。风控引擎简单粗暴的将风控规则系统的规范起来,自动过滤、筛选、判断,大大的节省了时间,现在审批客户只需要点一点,能不能达到条件一下就知道了。

让你的风险策略不再靠「感觉」

审批额度、风险定价更加清晰规范,针对风险等级来区分对待客户,让信用的重要性根入客户
审批结果有据可查,缩短评审会议时间,风险控制力度加大的同时仍可以大幅提高效率

没有「专家」也可以掌握模型目标是否正确

很多企业短时间内不会引进专业的建模人员,仍需走向数据风控的道路
模型测算可以预计算单一变量的分布情况,以及过往数据根据评分卡配置的计算结果
针对结果进行逐步的调整,让评分卡结果可以顺利达到目标效果

让你随时掌握模型稳定情况,一如既往的识别好坏客户

运用风控引擎运算模型已经过了数月之久

模型的效果也需要进行相应的掌握
建模初期的指标比例分布以及评分结果的比例分布是否发生了变化?

评分卡到底有没有帮助我很好的区分出来「坏」客户?策略的设计是否合理?

引擎同时通过监控功能,利用实际结果和常用的评判指标让你对模型情况了若指掌

让你随时掌握模型稳定情况,一如既往的识别好坏客户

运用风控引擎运算模型已经过了数月之久

模型的效果也需要进行相应的掌握
建模初期的指标比例分布以及评分结果的比例分布是否发生了变化?

评分卡到底有没有帮助我很好的区分出来「坏」客户?策略的设计是否合理?

引擎同时通过监控功能,利用实际结果和常用的评判指标让你对模型情况了若指掌

增加风险指标只需动动手指 第三方数据瞬间接入

随着业务的不断发展,随时都有可能会有新的风险指标变为风控的考核关键
我们通过「变量管理」来减少定制开发的成本损耗,让新增指标变得轻松又简单
同时,数据短缺也是大多数公司开展业务的重要瓶颈,在风控引擎中我们加入了一键购买、使用外部数据的功能
让引入第三方数据不再变得繁琐、漫长

随时随地触发运算,风控结果瞬间呈现

很多时候引擎只能通过业务系统进行模型运算的触发,在企业业务系统尚未成熟,业务仍需继续的情况下
通过模型查询功能,让调用模型不再依赖业务系统
同时历史查询结果也进行统一保存,操作人、调用来源一目了然。

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