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智鯤-陽(yáng)光評(píng)分

產(chǎn)品簡(jiǎn)介

　　智鯤-陽(yáng)光評(píng)分由光大科技和光大銀行聯(lián)合研發(fā)，以光大集團(tuán)豐富的客戶業(yè)務(wù)表現(xiàn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以綜合履約能力、客戶活躍與生命周期管理、客戶綜合收益評(píng)估為主體，覆蓋多個(gè)場(chǎng)景和產(chǎn)品，用數(shù)據(jù)科學(xué)的手段量化客戶屬性的評(píng)分體系，旨在為客戶提供更加優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品與服務(wù)。隨著集團(tuán)數(shù)據(jù)港的建設(shè)，特別是聯(lián)合學(xué)習(xí)平臺(tái)的搭建，評(píng)分方案和服務(wù)向集團(tuán)成員輻射輸出。

實(shí)施方案

　　

產(chǎn)品特色

  • 具備擁有豐富的客戶金融特別是信貸數(shù)據(jù)的天然優(yōu)勢(shì)。陽(yáng)光評(píng)分的建立過(guò)程由金融業(yè)務(wù)屬性為基礎(chǔ)，逐步覆蓋其他屬性。

  • 以光大銀行和光大科技攜手打造的陽(yáng)光評(píng)分為基礎(chǔ)，進(jìn)一步升級(jí)為集團(tuán)數(shù)字化產(chǎn)品。先由集團(tuán)推廣銀行陽(yáng)光評(píng)分經(jīng)驗(yàn)，復(fù)用光大科技的技術(shù)能力，為集團(tuán)創(chuàng)造1+1>2的使用價(jià)值；再以銀行經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，不斷豐富陽(yáng)光評(píng)分的維度和數(shù)據(jù)種類(lèi)；最終打造集團(tuán)統(tǒng)一的客戶陽(yáng)光評(píng)分體系，為集團(tuán)各子公司開(kāi)展客戶遷徙、交叉銷(xiāo)售、產(chǎn)品創(chuàng)新和綜合服務(wù)提供依據(jù)。

  • 依托光大科技數(shù)據(jù)承接主體職責(zé)，充分發(fā)揮了科技賦能的作用。通過(guò)數(shù)據(jù)共享保障數(shù)據(jù)源持續(xù)豐富、數(shù)據(jù)港平臺(tái)支撐陽(yáng)光評(píng)分推廣運(yùn)營(yíng)、技術(shù)創(chuàng)新解決隱私保護(hù)難題三個(gè)方面的工作，在推廣運(yùn)營(yíng)的過(guò)程中，逐步實(shí)現(xiàn)“用數(shù)據(jù)、養(yǎng)數(shù)據(jù)”的良性循環(huán)過(guò)程。

  • 在主流評(píng)分算法外，還提供保證模型可解釋性評(píng)分卡建模工具和基于F-score的自動(dòng)抽化取規(guī)則算法。前者可以快速建立保證可解釋性的評(píng)分卡模型，后者可根據(jù)數(shù)據(jù)特征自動(dòng)構(gòu)建樹(shù)模型，實(shí)現(xiàn)客戶分群。具有較強(qiáng)魯棒性和可執(zhí)行性，易于部署。

產(chǎn)品功能

  • 　　針對(duì)客戶在信用貸款、公積金網(wǎng)貸等方面的歷史表現(xiàn)，建立表征履約能力的預(yù)測(cè)評(píng)分，應(yīng)用到全體客戶。

  • 　　基于客戶各渠道歷史交易行為等建立表征客戶利潤(rùn)貢獻(xiàn)值的預(yù)測(cè)評(píng)分。

  • 　　根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，分渠道構(gòu)建基于RFM的用戶歷史表征客戶價(jià)值的營(yíng)銷(xiāo)評(píng)分。

  • 　　針對(duì)活躍用戶客群，建立流失預(yù)測(cè)評(píng)分，輔助客戶挽留；針對(duì)睡眠客群，前期通過(guò)歷史表現(xiàn)，后期通過(guò)活動(dòng)響應(yīng)，建立激活活動(dòng)響應(yīng)評(píng)分，輔助客戶促活。

應(yīng)用場(chǎng)景

  • ——— 交叉營(yíng)銷(xiāo) ———

    　　通過(guò)拉通集團(tuán)各子公司的數(shù)據(jù)，建立客戶在銀、證、保、信等領(lǐng)域的各類(lèi)評(píng)分，建立集團(tuán)客戶評(píng)分體系。集團(tuán)各子公司可基于客戶在其他業(yè)務(wù)上的評(píng)分實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。

  • ——— 反欺詐 ———

    　　通過(guò)對(duì)客戶的信用評(píng)分、交易表現(xiàn)及其他征信記錄等信息進(jìn)行分析，建立反欺詐風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)評(píng)分，對(duì)客戶進(jìn)行篩選，降低放貸風(fēng)險(xiǎn)。

  • ——— 客戶授信 ———

    　　通過(guò)客戶的歷史表現(xiàn)建立客戶的綜合信用評(píng)級(jí)， 從多個(gè)維度分析用戶信用風(fēng)險(xiǎn)特征，為客戶準(zhǔn)入、授信申請(qǐng)、額度測(cè)算、放款審核等環(huán)節(jié)提供依據(jù)。

  • ——— 智能催收 ———

    　　基于客戶模型預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)高低，采取不同的催收策略，根據(jù)還款可能性、逾期損失及催收響應(yīng)度等因素設(shè)定催收優(yōu)先級(jí)，識(shí)別“自愈”人群，大大節(jié)約運(yùn)營(yíng)成本。