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业务挑战

数字化风控能力弱
数字化风控能力弱

不具备自主可控的统一风控平台,在决策引擎、建模工具、大数据管理平台等方面的空白较大,难以满足监管要求和零售客户的实时体验诉求。

风控模型和策略人才缺乏
风控模型和策略人才缺乏

由于人才的缺乏,无法建立适合自身银行业务发展战略、客群特点、数据及系统现状的贷前、贷中、贷后的风控模型和策略体系。

企业风控抓手少
企业风控抓手少

企业风控数据和技术的缺乏,导致企业舆情及关联风险识别能力缺失,大量依赖线下人力投入。

方案架构

通过“四大中心”功能模块,打造数字化、智能化、可视化的集中式智能风控平台,构造金融机构的智能风控大脑,支撑业务敏捷和创新,实现数字化风控运营能力和风险价值。

方案架构

应用场景

贷前
贷中
贷后
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贷前
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贷中
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贷后

方案特点

企业级统一风控平台
全资产、全流程、全渠道的全行企业级统一集中风险管控平台。
智能化风控大脑
构建数字化智能化实时化的立体风控体系,实现风险早识别、早预警、早处置。
敏捷化支撑业务创新
敏捷化支撑业务全链路的模型及策略的开发、部署与监控,将风控前置,与业务深度融合。
架构敏捷高可用
满足金融级云原生技术,微服务、容器化、高可用的技术架构及金融信创建设要求。

方案优势

数智化立体风控体系
企业级风控平台,架构敏捷、高可用、符合信创要求。能够构建数字化智能化实时化的立体风控体系,实现风险早识别、早预警、早处置。
专业策略模型和团队
多年沉淀的策略和模型知识及专家团队,敏捷化支撑业务全链路的模型、策略的开发、部署与监控,风控前置、风控与业务深度融合,创造风险价值。
百度生态及数据加持
基于百度生态及搜索引擎数据,能够快速构建企业画像、挖掘企业舆情、行政处罚、生产经营等全方面风险情况,并通过模型和知识图谱技术进行企业风险传导的预警。

客户案例

  • 某城商行智能风控平台项目

    通过整合汇集行内和外部数据、构建风控模型、制定风控策略,建设一套线上线下相结合智能风控平台,覆盖大数据管理、模型开发及管理、决策引擎、风险大盘等系统功能,同时交付零售信贷、对公信贷全流程的风控模型、反欺诈模型及策略的咨询内容。
  • 某地区产业金融平台风控项目

    通过智能风控平台对产业金融平台上的企业进行风险准入欺诈识别,并通过百度的企业舆情数据帮助产业金融平台及时捕捉企业风险,为产业金融场景提供企业风险管理能力,同时结合产业经营数据支持金融机构给企业放款,助力产业升级。
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