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    大连银行智能风控系统

    来源:中国电子银行网 2020-06-02 10:38:20 大连银行 智能风控 金融机构案例
         来源:中国电子银行网     2020-06-02 10:38:20

    核心提示大连银行智能风控平台由风控集市、决策平台、决策引擎、智能分析引擎等模块组成,实现了对线上业务的实时风险预警、特色化策略管理以及风险报告生成等功能。

    2020中国金融科技创新大赛

    参赛单位:大连银行股份有限公司

    案例名称:大连银行智能风控系统

    案例简介:

    随着信贷业务的发展与创新,管理水平的提高和经营战略调整的深化,控制业务风险的必要性和紧急性凸显,线上业务的发展需要一套提升风险甄别能力、提高信贷决策质效的智能风控平台;大连银行智能风控平台由风控集市、决策平台、决策引擎、智能分析引擎等模块组成,实现了对线上业务的实时风险预警、特色化策略管理以及风险报告生成等功能。

    创新技术/模式应用:

    大连银行智能风控平台是大连银行大数据平台数据湖理论的成功落地实践。大连银行大数据平台,可存储海量数据,方便检索,保持数据的一致性,完整性,安全,可靠。结合行内客户业务数据,以及第三方征信、司法、税务、公积金等外部数据,融合线上、线下的海量结构化数据及非结构化数据,非金融与金融数据进行信用风险建模,搭建科学,合理的风控模型,通过风险模型识别欺诈风险和信用风险。

    智能决策平台使用主流B/S架构,提供面向业务人员的web界面,可灵活配置模型规则;系统支持规则热部署、集群部署,扩展性强,系统无需重新启动程序,就可以实时更换并读取新的规则文件,提升执行效率,有效规避业务风险;

    平台引入了强大的决策引擎,支持不同环境下的业务需求;支持规则指标库导入,PMML等模型的导入及分析,支持函数公式自定义配置;支持变量的可配置化计算;支持模型分支调整机制;可同时配置多个业务模型,为贷前审批,贷中监控,贷后催收提供有效服务。智能风控平台的建设提升了风险管理价值,有效加强数据集中和共享,助力线上业务有序开展。

    项目效果评估:

    大数据智能风控方案,基于大数据技术,实现了数据收集、实时加工、特征分析、客户标签提高了数据质量;以数据为基础、构建风控决策平台,实现业务规则灵活配置,集成多个成熟的风控模型,满足风控、反欺诈、营销等场景需求;满足多条线业务部门在智能决策方面的产品需求,实现多系统多渠道松耦合、标准化接口对接、在完整性、拓展性、服务能力方面表现突出,达到全行级风控平台标准。

    采用主流的互联网微服务开发技术架构,完成行内数据和行外三方数据的整合与对接,为银行制定涵盖从贷前到贷后全流程的风控监测,形成了风险管理闭环。能够有效的评估和管控互联网信贷业务开展过程中各项风险,为传统银行进行互联网信贷业务转型建立完善信贷风险的评估机制和管理机制。

    大连银行智能风控平台的引入,提高业务审批效率,提高了业务质量,降低风险。大大减少了业务人员投入成本及维护成本,促使信贷业务量有质的飞越,助力银行零售业务转型升级。

    大连银行智能风控系统具有以下特色:

    1、成熟的模型,拥有面向中小企业和个人消费的专家验证模型和数据挖掘模型。

    2、体系化的风险预警规则,拥有2000+风险规则信号,对小微、零售和对公业务领域基本全覆盖。

    3、快速授信,实施采集数据,流程自动驱动,自动授信。

    4、灵活性强,高度智能化的规则配置,快速响应业务发展。

    2020中国金融科技创新大赛”由中国电子银行联合宣传年、中国电子银行网共同主办,大赛以“竞逐数字时代新赛道”为主题,将收集、整理和展示商业银行和互联网企业在过去一年中重要的金融科技创新实践案例,以飨行业。大赛旨在多角度、多层次展示行业创新成果,弘扬创新与合作精神,为国内外金融学者、从业者提供高质量的学术交流平台,积极推动对金融科技领域重要问题的深入研究及最新进展的交流,为促进金融科技创新发展贡献力量。


    责任编辑:Rachel

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