“MobTech”

以前流传下来的金融控制主要利用信用属性较强的金融数据，通常采用20维左右的数据，利用估值点识别客户贷款风险，包括还款能力和还款意愿。 随着网络科学技术的飞速发展，越来越多的利用多维数据识别借款人的风险变得越来越重要。

无论是之前流传的金融、互联网金融，在一般的风俗管理流程中，客户准入时提供的信用资料有限，业务机构的风俗管理数据量不足，仅靠内部风险数据进行风险判断是非常片面的，要解决某些客户的风险状况。 因此，基于客户输入数据、内部系统数据、外部数据三位一体的风力发电数据源显得尤为重要，理想的风力发电数据体系应该如下。

照片:正阳能力场

三方数据的采用，必须从贴近业务的立场出发。 必须首先了解业务类型，然后整理风险类别，制定风控流程，构建风险图像，才能选择合适的风控数据。

从业务角度处理清风控制的关键环节

金融机构通常分为银行机构，包括以前流传下来的银行、网络零售银行、信用卡(系信用卡)等，另外，对于非银机构，有卡贷款、持卡使用金融、刷卡 根据您所了解的业务类型和场景，对应的信用生命周期分为信用前-信用中-信用后。

前:恶意注册诈骗风险； 准入风险； 信用风险； 多头风险； 定价风险； 引发风险等。

贷款中:偿债风险共债风险； 索赔风险； 限额管理等。

贷后:催收水平失联风险等。

所有金融机构的风俗管理流程具有共性，基本上如上所示，注册报纸提交准入规则、判定身份新闻、核实三方数据、核实信用配额价格、监控额度、控制利息后进行管理等 只有抓住不同业务场景下风力控制的关键，着力处理，才能建立更加完善高效的风力控制系统。

各金融机构进行风险管理不可缺少的是顾客的基本属性、人口属性(性别、年龄段、职业、学历、收入水平、拖车等)、家庭属性、费用属性等)、行为属性)、生活行为、金融行为、旅游行为、社会交流行为等)

三位一体的数据源帮助构建完整的顾客图像.

因为这个风险图像的完整性关系到客户的风险判断。 图像越正确，风险判断越正确，要构建正确的顾客图像，全面、高效、稳定的数据是不可缺少的。 金融机构的数据应用大体上是内部和外部先、先简单、后多后杂、先强、后弱、先有序建模。 内部数据主要包括来自客户的输入数据，如订单新闻、授权新闻、登录新闻、还款新闻等，以及系统中客户的行为数据。

外部数据分类只列举一般的、在金融业能够起到一定风险识别作用的数据。 征信数据、报告数据、民间信用、移动端客户行为数据(包括互联网费用数据、社会交流数据等)。 需要根据产品的性质和要求进行访问，判断内部数据是否能够构建足够的顾客图像，注意是否需要扩展数据，考虑合规性、复盖度、效率、稳定、可靠等因素进行访问。

也有很多行业专业的公司。 例如，mobtech台式机依赖专业团队，确立市场对全渠道数据应用诉求的敏锐度，前人逐步布局数据智能产业。 经过8年岁月的沉淀，从数据的统计、分解、解决、应用，形成了完善的全景大数据服务体系制度，涵盖了线上线下多场景的智能处理方案，旅游、零售、金融、房地产、医疗健康、创投、政府等众多

特别是在金融业的应用中，mobtech自主开发智能风控体系，推出各方面、精细化的反欺诈服务体系制度，实现了客户信用评估、设备风险、位置风险、行为风险等识别，提高了金融机构的信用业务服务能力。 用ai技术串通金融风控和反欺诈全业务链，大幅提高金融机构的金融风控能力和反欺诈效率。

中小银行、保险企业和其他金融机构面临在线风力控制经验少、建模能力弱、没有专业团队、客户数据薄等问题，而mobtech台式机整合了在线离线数据，为金融机构提供了风力控制

作为风险客户特定的一环，mobtech台式机主板将自己的业务数据库与一些合规合作机构的数据源联系起来，为金融机构提供服务。 例如，确定网贷灰色列表、电子商务经营者的费用风险数据、社交媒体欺诈数据等，消除交易存在风险的黑名单和灰色列表(欺诈风险高的顾客)的逃避，从而降低交易风险

在客户贷款领域，mobtech桌面板作为信贷业务的一环，可以致力于构建如风控规则、申请评估模型、信用额度模型、信用后监控等服务体系制度。 贷款前，对个人信用得分、行为数据、个人资产转移率等进行风险判断； 在信贷中，进行实时风控和预警的贷款后，定期更新客户放款后的管理，提示是否有不良及不良资产的处置等。

【mobtech支持金融机构的数字化转型】

mobtech台式机主板利用大数据技术帮助金融机构比较有效地识别谣言风险，帮助企业将数据转化为推动增长、提高效率的发现的内在力量。 未来，mobtech桌面将积极探索大数据的深入应用和快速发展，以顾客诉求为导向，结合越来越多的应用场景探索市场未知的可能性，为全领域的顾客构建和谐完整的数据智能生态。

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