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中腾信小花钱包科技赋能,方显英雄本色

2019-03-30 09:00 / 树叶网络科技/ 技术分享

中腾信在2016年1月顺势推出了定位年轻人Internet钱包的“小花钱包”APP,自成立以来,小花钱包始终坚持充分的科技赋能、技术应用的道路,运用大数据与人工智能科技引领金融业务前行,提高金融服务的效率,用金融科技破解金融难题。

如今,小花钱包注册用户已达到千万级别,极受年轻人群体欢迎,不断引领年轻人时尚金融生活新方式。移动大数据服务平台TalkingData发布的《2017年消费金融行业发展报告》显示,在网购分期应用覆盖率方面,招联金融和小花钱包位列全国前二。

随着高质量的大数据积累和强大的并行计算能力发展,特别是深度学习算法的突破,人工智能技术成果如雨后春笋般涌现,人工智能技术正处于大有可为的战略机遇期。

金融的本质是风险管理,而大数据风控突破了传统征信的局限性,为缺乏信贷记录的客户提供画像,打开了次级用户的市场空间。消费金融的客户群与传统金融机构服务的客户不完全相同,单笔贷款额度较低,在为这部分群体提供消费金融服务时,每家都有自己的法宝。

面对群雄逐鹿的消费金融市场,除了差异化的客户群定位、优质的产品体验,更需要在金融科技的浪潮下在数据积累与挖掘方面实现突破。

小花钱包的风控团队除了来自专业银行的风控行家,也有来自消费金融领域巨头的专业人士。这也是除了产品、技术人员外,构建小花钱包“消费金融极客团队”的重磅部分。

这支“消费金融极客团队”不单敢于采用与传统金融机构不一样的体系筛选客户,更重视数据的积累与挖掘。在建立智能化风控模型时,愿意足够耐心地完成试错,最终打造出独特的信用评分体系与风控模型,实现个体差异化贷款定价。风控,依然是消费金融领域最重要的差异化优势。

大数据风控涉及各种数据的分类采集、清洗整理和机器学习训练,要求风控策略要结合场景设计,不断优化用户操作,利用技术手段提高金融效率。

小花钱包目前的大数据风控拥有一套机器学习技术:根据贷款人行为的跟踪,以及人数的不断增加来不断调整风控策略,风控模型在不断自我学习自我更新。

未来,小花钱包将通过金融科技将这些能力对外输出,赋能于金融合作伙伴,共同创建金融科技极客共赢合作圈。

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