2020年對金融機構(gòu)來說是艱困的一年，從市場數(shù)據(jù)來看，疫情之下，RMBS(住房抵押貸款ABS)、個人汽車貸款和個人消費貸款(細分為信用卡分期和一般消費貸款)逾期1-30天占比明顯上升，且均出于歷史高位，環(huán)比增長分別為78%、32%、72%和103%。四類貸款產(chǎn)品逾期借款人還款的意愿和能力都在降低，且各資產(chǎn)類型的年化早償率自今年1月份開始一直在持續(xù)下降，且已處于歷史低位。
銀行方面受到疫情沖擊大于非銀機構(gòu)，從2019年與2020年春節(jié)前后三周的銀行客群與非銀客群的調(diào)用量對比來看，2020年春節(jié)前后，銀行客群調(diào)用量受到疫情的沖擊明顯大于非銀客群，期間調(diào)用量谷值較往年下沉幅度擴大15個百分點，同時節(jié)后恢復速度明顯變慢，恢復程度較去年同期落后近50個百分點。
在這個背景下，貸后客戶的風險監(jiān)控核查尤其重要，傳統(tǒng)存量客戶監(jiān)控方式下，受制于監(jiān)控成本、系統(tǒng)運行能力、運營人力的限制，監(jiān)控周期設置往往較長，如按季度、按半年，因此不能及時發(fā)現(xiàn)客戶風險。利用百融云創(chuàng)云計算能力，存量客戶風險預警產(chǎn)品可以幫助金融機構(gòu)對存量客戶進行高頻動態(tài)監(jiān)控，及時掌握客戶風險變動信息，解除系統(tǒng)性能限制，降低金融機構(gòu)損失，減少逾期。
以國內(nèi)某大型股份制銀行卡中心的合作為例，該行使用百融云創(chuàng)設備反欺詐已有3年多的時間，使用了百融設備環(huán)境風險、設備群體風險、設備特殊名單等多個產(chǎn)品，還使用百融的設備風控云平臺進行設備風險的實時監(jiān)控，反饋效果良好，不僅降低了人工成本和風險，貸后的管理效率也得到了大大提升。
此外，針對疫情階段貸后管理人工客服人員不足，客戶有可能是醫(yī)、患、工作人員的復雜情況，百融智能外呼機器人針對各類業(yè)務場景基于豐富的業(yè)務實踐經(jīng)驗，采用多樣化的外呼策略、外呼話術(shù)，滿足貸后管理外呼作業(yè)需求，有效收集醫(yī)、患、工作人員信息。
百融云創(chuàng)還結(jié)合無監(jiān)督學習和監(jiān)督學習各種方法，解決規(guī)則冷啟動和規(guī)劃優(yōu)化的工作，并充分利用百融知識圖譜多維網(wǎng)絡的優(yōu)勢，更多更準地幫助客戶識別防范欺詐風險，大幅提高了金融機構(gòu)事前欺詐識別率、欺詐應對效率以及事后欺詐案件挖掘效率。
免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎!此文僅供參考，不作買賣依據(jù)。
