面临的现状及痛点
优质客群争夺加剧
信贷产品边界逐渐模糊，银行、消金、互金等机构客群交叉明显，需要更精细地识别和经营优质客户
扩规模与控风险并存
机构在扩大信贷规模时，容易因客群质量下降带来风险上升，需要强化全流程风控能力
存量客户经营不足
存量客户数量多、风险相对低，但调额、定价、交叉销售和风险预警仍不够及时精准
方案架构
方案优势
覆盖信贷全流程
覆盖流量前筛、反欺诈、信用评估、额度定价、贷中预警、贷后催收等关键环节
多维数据增强识别
融合搜索、广告、用户画像、APP 行为、贴吧、文库等多维数据，提升风险识别精度
风险模型体系完整
提供欺诈风险、信用风险、投诉概率、资质评估、综合风险等多类评分产品
联合建模能力成熟
支持标准评分、风控子分、深度定制和联合建模，适配不同客户数据出域和建模需求
响应稳定可靠
日常调用量超 800 万次，支持毫秒级反馈，平台稳定性达到 99.999%
应用场景
贷前准入与反欺诈
识别黑灰产、套用他人信息、骗贷、多头借贷等风险，辅助客户准入和授信审批
信用风险评估与额度定价
结合多维评分和客户资质，辅助金融机构进行信用评估、额度调整和利率定价
贷中风险预警
对存量客户进行持续监控，识别风险升高、失联、多头共债等变化，及时采取降额、冻结或提醒措施
存量客户经营
识别低风险、高需求客户，支持提额、复贷、交叉销售和客户留存经营
贷后催收与投诉预警
通过催收评分、投诉概率评估和智能催收能力，提升回款效率并降低投诉风险
客户案例
网商银行联合建模项目
百度智能云为客户提供联合建模服务，支持信贷风控模型建设和持续优化，项目已进入按月计收阶段
某股份制银行贷款风控项目
客户原有反欺诈评分模型效果达到瓶颈，百度金融欺诈分及联合建模后，模型 KS 明显提升，帮助客户增强贷前识别能力