疫情黑天鹅飞过，打乱了既有的商业秩序和经济格局。当前，消费金融面临业务开展受阻，底层债务人还款能力下降、逾期率上升等风险。对于，业务核心是风险管理的金融机构，如何在风险等级提升的情况下，革新风控手段，大力支持民众消费呢？

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传统金融机构风控管理分散 且创新度不够

 

眼下，传统金融机构对各类风险的管控体系，是分类识别、分块把控，单链条且割裂的，例如银行所服务的大型企业、中小微企业、消费金融的风险控制，就分散在多个部门，无法适时信息共享和通盘分析，从而难以对风险有力把控。

 

如果能够将所有风险急需汇集在一起，不仅便于金融机构运营管理，还可以大幅度提升风控质量。带着这个想法，小编今天将带领大家了解，MobTech袤博是如何从大数据应用出发，整合多方风控数据？同时，又是如何在消费金融业务贷前、贷中、贷后三个不同环节，动态了解贷款用户的还款意愿与还款能力的？

 

数据驱动成为金融机构提升科技风控的捷径

 

在市场逐渐饱和、业务需求不断升级、竞争压力日趋加大的情况下，越来越多的金融机构开始意识到“数据驱动”的重要性。近年来，各大金融机构积极布局数字化转型，以互联网化、数据化、开放化、智能化为目标，在金融服务和风控方面进行了大量的尝试和创新。

 

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但金融机构所掌握的用户数据信息单一，且个性化不足，难以阻拦当前市场多变的风控环境，所以选择与数据智能科技公司合作，已成为金融机构快速提升科技风控能力的唯一“捷径”。

 

深耕数据智能产业已有8年之久的MobTech袤博，自有数据平台富含用户兴趣标签体系高达6000+纬度，可打通金融数据孤岛，补充风控模型多维度数据，完善金融平台风控体系，有效识别业务环节中的风险用户，风险设备，从而为金融机构降低损失。

 

多元化风控模型 有效把控借贷环节风险驶入

 

在用户借贷场景下，MobTech袤博可对信贷业务环节中，风控规则、申请评分模型、授信额度模型、贷后监控等服务体系进行搭建。贷前，对个人的信用评分、行为数据、整个资产的迁移率等进行风险评估；贷中，进行实时风控及实时预警；贷后，定期更新用户投后的管理，是否有不良以及不良资产处置等等。

 

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贷前评分：MobTech袤博通过线上+线下多渠道的数据源打通，进行深度整合、清洗、分析，挖掘金融机构自有数据的价值，完善其用户画像体系。同时借助全景大数据产品服务矩阵，以用户在App终端的行为变化为依据，对贷款申请人的逾期概率进行预测。

 

贷中预警：基于贷前信用评分不高的用户，使用MobTech袤博贷中特征预警模型进行评测，通过联合建模，金融机构以同态加密的方式获取MobTech数据源，进行横向、纵向的联邦学习，实现多样定制化风控场景模型的搭建。

 

贷后监管：基于用户额度使用情况、消费类别、还款情况等，建立行为评分模型，用于额度调整、风险预警。

 

市场不断更新，风控永不停止。金融机构要想打好安全的持久战，除了练好自身内功，完善风控算法模型外，还需加强与数据智能企业的强强联合，引进领先的智能风控技术、实现经验及资源的互补，构建和谐的金融生态。