在服務(wù)C端客戶的過程中，系統(tǒng)可以獲取客戶的需求特征與信息，通過將有效信息及時反饋至B端，從而降低信息的不對稱性，并為C端提供高匹配度的商品、服務(wù)，為銀行金融與非金融業(yè)務(wù)發(fā)展下沉市場提供數(shù)據(jù)支持。
在下沉市場新金融生態(tài)圈建設(shè)過程中，通過多場景分析和多行業(yè)合作，利用數(shù)據(jù)化手段對接用戶需求，通過大數(shù)據(jù)分析提升主動管理風(fēng)險能力，為銀行的前、中、后臺開展全流程的數(shù)字化、智慧化轉(zhuǎn)型提供資源數(shù)據(jù)和技術(shù)支持。
在此過程中，百融云創(chuàng)經(jīng)過多年研發(fā)，獲得了人工智能在營銷、風(fēng)控、資產(chǎn)管理等多個領(lǐng)域的系統(tǒng)化應(yīng)用，貫穿信貸全生命周期(獲客、反欺詐、貸前、貸中、貸后)提供完備的產(chǎn)品和服務(wù)。
以某城商行為例，在其互聯(lián)網(wǎng)貸款審批流程引用了百融云創(chuàng)貸前反欺詐和信用評分技術(shù)，將不符合貸款要求的客戶拒之門外，有效降低了不良信貸的風(fēng)險。
對于存量客戶潛在風(fēng)險，百融云創(chuàng)貸中監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)根據(jù)強弱規(guī)則監(jiān)控和評分監(jiān)控，實時監(jiān)控存量客戶，自動將客戶分成ABCD四個風(fēng)險等級。而后，針對中高風(fēng)險的客戶，進行號碼狀態(tài)核查并進行統(tǒng)計，分為號碼無異常、連續(xù)兩日未接通、空號/停機暫停服務(wù)等情形后作出有效的預(yù)警動作，對可聯(lián)狀態(tài)的客戶減免部分息費，促進客戶提前還款;對不能聯(lián)系的客戶采用IVR/短信/提醒式機器人，進行高頻監(jiān)控。對于低風(fēng)險用戶，百融云創(chuàng)貸中監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)則自動轉(zhuǎn)入低頻監(jiān)控處理，并根據(jù)客戶授信額度使用情況采取提額措施或進行機構(gòu)內(nèi)其他產(chǎn)品交叉營銷。
對于存量客戶流失預(yù)警，百融云創(chuàng)貸中監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)根據(jù)活躍客戶和睡眠客戶進行監(jiān)測，對在本機構(gòu)一般活躍，近期在其他機構(gòu)非?；钴S的客戶進行預(yù)警，并根據(jù)百融大數(shù)據(jù)及時定位流失客戶，采取促活方案，挽回流失客戶;對睡眠客戶自動識別出真睡眠客戶和假睡眠客戶。
百融云創(chuàng)通過前置策略——“風(fēng)險偵測分+營銷響應(yīng)分”可精準(zhǔn)識別目標(biāo)客群：賬單分期、現(xiàn)金分期。這改變了以往普通篩選帶來的成單率低下的缺點。風(fēng)控前置策略對風(fēng)險客戶提前剔除，對意向客戶進行精準(zhǔn)營銷，有效控制風(fēng)險的同時提高響應(yīng)率，擴大收入規(guī)模，提升成單率。
在制定貸后催收策略時，可根據(jù)逾期客戶分層制定差異化催收策略，提升整體催收效率，優(yōu)化催收資源分配，降低催收成本。因此百融云創(chuàng)采用催收評分卡模型，對每個客戶的基本信息、逾期時間、逾期金額進行初步風(fēng)險程度劃分，除預(yù)測風(fēng)險程度外，還包括預(yù)測損失程度、響應(yīng)可能性、還款可能性，從多個維度對客戶進行分類。有針對性的催收策略可以幫助提早識別風(fēng)險，將風(fēng)險前置。貸后模型預(yù)測識別出“自愈”逾期客戶，在早期逾期階段暫時不催收此類客戶，針對不同的逾期客戶群配置不同的催收策略，實現(xiàn)催收靈活配置策略，節(jié)約催收成本，使得催收結(jié)果的效率、效果雙提升。
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