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案例分享 | 亿美软通大数据携手浦发银行信用卡2017-11-03

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据统计,2017年前3季度,中国累计信用卡发卡量超5.4亿张,相比于2016年年底的4.65亿张,新增将近8000万张信用卡,预计到2017年年底,国内信用卡累积发卡量将超5.7亿。



随着近年来用户对于生活品质产生更高的追求,提前消费成为时代潮流,在此背景下,国内消费信贷规模出现爆发式增长,传统银行、消费金融机构及现金贷平台在金融服务和产品上纷纷加紧布局,行业发展呈千帆竞发之势。一方面,金融机构推出的场景化消费服务、个性化信贷产品日益增多;另一方面,信贷业务申请的方式发生变化,快速审批成为业内竞相追逐的标杆,因此各金融机构在风控方式上也在不断发力。


以银行信用卡为例,还记得几年前,用户办理信用卡都是通过线下渠道,包括银行柜台申请、办卡摊位申请、银行业务员上门办卡等,填写资料后,银行使用传统风控方式进行审批,过程极为漫长。现今,用户可以通过银行官方网站或手机客户端进行网申,在线提交资料后,银行便实时进行审核授信,这大大缩短了用户从申请到收到卡片所耗的时间。


在此背后,大数据风控方式不可或缺,成为银行传统风控数据的有力补充。


亿美软通大数据&浦发银行信用卡服务案例


近日,浦发银行信用卡中心和亿美软通展开深入合作,亿美大数据服务将为浦发银行信用卡业务提供反欺诈、辅助授信等服务。


亿美软通凭借先进的数据挖掘和分析技术,建立全流程的风控体系闭环,协助浦发银行信用卡中心进行欺诈预防、精准授信及风险预警。具体而言:


贷前审核阶段:有效识别黑名单用户,防止恶意欺诈风险的发生;为银行信用卡中心风险判断提供依据,从而实现快速、准确授信,提高审批效率;


贷后管理阶段:识别用户的共债情况,协助银行对存量客户进行风险预警,对用户还款能力进行预判,从而尽早洞察风险,及时发出预警信号。


关于亿美软通大数据


亿美软通大数据风控产品,借助于先进的自动文本采集、Spark分布式计算平台、文本挖掘等技术来建立更加全面的指标体系,利用机器学习的方法对多维度历史数据进行反复的训练与改进,构建了一个准确有效的信贷风控模型。实现用户风险的全面评分,并针对其风险状况生成详细的风险分析报告,减少误判率。为企业降低了风控成本,提成风控能力。


目前,亿美大数据已在信用评估、银行传统信贷业务、消费金融、O2O等领域与多家企业或机构展开深入合作。

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