作為一個社會經濟發展的重要風向標，銀行業能否健康發展還是非常關鍵的。而作為銀行業務發展的核心指標，逾期率的高低不僅說明銀行在資金方面的運營是否合規穩健，更關乎整個機構是否存在風險。所以，做好風控至關重要。中科柏誠智能風控平台，在傳統風控系統的基礎上，藉助大數據和AI算法，讓科技賦能風控，助力銀行機構大幅降低逾期風險。
大數據加持讓風控判定有底氣
作為風控系統流程的第一環，首先就是數據收集，在獲取到數據後，則要進行准入驗證、反欺詐、申請和授信。數據是得出風控結論的重要依據，這裡需要對申請數據和第三方數據進行交叉比對，來對申請用戶提交的信息進行初步判斷。不過傳統的風控環節一方面速度慢，另一方面在第三方數據有限的情況下很難對申請用戶的情況進行全面分析。
而中科柏誠智能風控平台引入大數據理念，在原有流程中通過大數據的海量用戶行為輔助原有風控流程，使得對用戶畫像的構建更科學，讓申請用戶的信用風險評分更有依據。實際上，大數據在很多領域對趨勢的預測還是比較有參考價值的，而在微觀層面的風控環節更有實際應用意義，不但讓風控環節有更多的信息作支撐，還提高了審核流程的效率。
AI幫忙讓風控決策更智能
此外，中科柏誠智能風控平台還在大數據的基礎上引入更為先進的AI模塊讓風控更智能。其實早在 21世紀初，美國的研究者就已經在研究AI領域的風控技術了。近年來，伴隨著機器學習能力的發展和成熟，以及對技術的信賴度逐漸增加，AI已經可以幫助企業處理很多傳統的業務問題，這其中就包括風控。
在風控環節，對於未知風險的識別和規避是關鍵，但這不能只靠冷冰冰的模型和數字來做。
中科柏誠智能風控平台擁有集成化的風控能力，用個性化的機器學習模型，針對每個用戶的行為不斷的自動調整改進，並把風險決策引擎與AI融合在一起，同時在大數據海量樣本的基礎上大幅提高了識別率，對未知風險的判斷更準確，建立了以風險識別、風險預警與風險管理為基礎的體系。通過引入AI，中科柏誠智能風控平台讓傳統風控變得更高效且成本更低，持續為企業和機構提供更具個性化的風控服務能力。