江蘇移動(dòng)大數(shù)據(jù)“金融風(fēng)控”助建銀行“智慧金融”

做好信用分析是當(dāng)前促進(jìn)金融行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵一環(huán)。為滿足金融行業(yè)識(shí)別個(gè)人信用的需求，江蘇移動(dòng)近期以運(yùn)營(yíng)商龐大的用戶數(shù)據(jù)為依托，綜合運(yùn)用自身成熟的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)條件和挖掘模型，刻畫(huà)人物信用畫(huà)像，形成大數(shù)據(jù)“金融風(fēng)控”系列產(chǎn)品。這些產(chǎn)品目前已成功應(yīng)用于江蘇省內(nèi)11家國(guó)有及商業(yè)銀行分行、8家縣區(qū)級(jí)農(nóng)村商業(yè)銀行、3家保險(xiǎn)公司，助力傳統(tǒng)金融行業(yè)智慧轉(zhuǎn)型。

“金融風(fēng)控”可基于用戶身份信息、通信行為、消費(fèi)數(shù)據(jù)、履約數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等建立信用評(píng)估模型，面向金融行業(yè)提供信用評(píng)分服務(wù)，彌補(bǔ)當(dāng)前個(gè)人信用記錄方面的缺陷。以建設(shè)銀行徐州分行為例，“金融風(fēng)控”為其提供貸前風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，多維度核驗(yàn)用戶信息的真實(shí)性和風(fēng)險(xiǎn)情況；建立貸后風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，對(duì)還款能力、行為特征等進(jìn)行信用評(píng)估和異動(dòng)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)貸后風(fēng)險(xiǎn)精細(xì)化管控。同時(shí)，運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)還可以為不良資產(chǎn)處置帶來(lái)新的思路，針對(duì)貸款違約用戶，利用大數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ρ燃夹g(shù)，基于通信行為、社交圈、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等建立催收策略模型，輔助銀行提高個(gè)人不良資產(chǎn)的回收率。

據(jù)了解，江蘇移動(dòng)大數(shù)據(jù)已廣泛服務(wù)于金融、旅游、交通等各行各業(yè)，并秉承通信網(wǎng)絡(luò)嚴(yán)謹(jǐn)強(qiáng)大的安全防護(hù)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)用戶信息進(jìn)行匿名和聚合處理，在確保用戶信息安全和隱私不被泄露的基礎(chǔ)上服務(wù)行業(yè)需求，助力行業(yè)智慧運(yùn)營(yíng)。

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