用智能模型之力助力信贷服务机构

  在中国,对现在年轻的征信白户群体来说,自身其实有一些很明显的特征,比如说,他们是深度互联网用户,对社交软件有极高的使用频率,同时偏好移动购物,所以在网络上遗留了大量弱特征数据信息,像社交工具使用信息、网络浏览偏好、电商购物记录、网络新闻阅读习惯以及搜索习惯等等,而这些数据信息很大程度上能够反映一个人的特征以及信用状况和欺诈可能。

  基于此,在大数据、人工智能和云计算等技术兴起的风口之上,金融行业知名公司快牛金科集团,以大数据和人工智能为核心,通过对用户遗留在网络的大量弱特征数据信息进行收集整合、建模清洗和画像分析,最终对用户信用状况进行综合评估,给予一定的授信额度,再根据大部分用户的信贷需求打造了贷上钱这款满足年轻人群小额短期周转需求的微额信贷产品。

  贷上钱是一款满足年轻用户短期周转的小额现金贷产品,通过科技建模手段为用户进行授信并放款,由于其操作流程简单,审核高效快速,也被称为“ATM取现式小额现金贷”。截止当前,贷上钱上线11个月,却已累计完成811万+次科技建模,370多万+人次撮合匹配,累计撮合匹配金额超过67亿元,位居行业领先水平。

用智能模型之力助力信贷服务机构 企业贷款

  贷上钱用智能模型之力,帮助中国征信白户人群获得信贷服务,助力传统信贷服务机构的完善和下沉,让个人授信模型得到继续挖掘,让金融信贷服务惠及更广群体,贷上钱母公司快牛金科基于这样的初衷和目标,取得了如今的成就并得到多方认可与关注,不仅与国内百余家数据服务商达成深度战略合作,还受邀成为多家顶级机构的联合建模实验室成员,且是当前独家接入BATJ全数据源的金融科技公司,拥有500多个维度,200多个数据标签的优质数据源信息。

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