深圳2018年9月14日電 /美通社/ -- 今年以來，在我國宏觀經濟結構性去杠桿的大背景下，金融機構如何有效地防控風險成為了廣泛關注的話題之一。具體到消費金融行業，風控系統同樣是最重視技術累積的環節。作為國內知名消費金融集團，即有集團依靠金融科技方面所累積的技術優勢，打造出一套貫穿貸前、貸中、貸后，覆蓋消費金融全生命周期的風控系統。

貸前：大數據審批決策，90%以上申請由機器審核

通過挖掘第三方征信數據，分析自身所積累的1100萬用戶數據，即有集團制定了一整套風險控制策略，開發出擁有自主知識產權的信貸審批系統和決策引擎。

通過自身1100萬用戶及征信機構所提供的征信數據，即有集團將數據進行聚合處理，支撐決策引擎實現線上反欺詐規則，交叉識別欺詐和套現風險。系統根據客戶的行為特征、消費特征、興趣特征等多達3000個數據維度形成數據池，并將數據池內海量的用戶數據進行分析，形成符合自身客群的數據模型。并且，利用拓撲網絡，可以將申請人的信息單獨形成用戶的個人檔案，與網絡中其他用戶的檔案相關信息對比并建立關聯，新申請關聯客戶的風險將能夠具有直觀和清晰的預警提示。整套審批系統支持2000+每秒的并發，子系統可以按需靈活選擇，深度契合消費金融領域的業務。

與此同時，即有集團還將 OCR 圖像識別、人臉識別、數據爬蟲等多項技術進行綜合運用，形成個性化的風控網絡，在風險還未發生時就將其拒之門外。在多項先進金融科技的幫助下，即有集團的消費金融業務90%以上的申請由機器進行審核，5分鐘以內即可給出審批結果。

貸中：智能客戶管理，提前風險預判

在貸中環節，考驗的是對客戶的管理水平及風險預判。即有集團的貸中管理系統包含額度管理、風險重新定價、催收管理、續期管理、凍結與解凍、客戶挽留等多項功能，實現高效、智能、靈活化的客戶管理。

貸中管理系統會根據目前市場的趨勢，結合具體的用戶數據，根據科學的算法建立起數據模型，并依據模型特征監測客戶行為，預測賬戶逾期、壞賬的可能性，再根據深度計算所得出的多維數據結果，對客戶進行分級，鼓勵優質客戶使用更多的額度，并識別潛在的不良客戶限制他們的目標額度。如發現存在異常行，系統將自動對異常行為做出識別并預警，以使得后臺的風控專家提前預知風險并做出應對。

值得一提的是，整套系統已經關聯即有集團旗下即有分期的微信公眾號“即有小助手”上，用戶打開微信，隨時可以看到自己的分期進度及還款情況，并可以在線還款，給用戶帶來了輕松便捷的消費金融服務體驗。

貸后：自動化貸后管理，有效減少不良率

雖然大數據風控系統可以屏蔽絕大部分風險的進入，但貸后管理系統依然是最后一道屏障，對于保證借款人的權益和公司的可持續發展具有重要的意義。

即有集團的貸后管理系統提供了全面可視化的信息展示模版，客戶的逾期情況及催收狀態一目了然，整套系統可以實現短信提醒、機器智能催收、自動外呼、信函模版化打印、電子郵件等功能，對客戶逾期情況及催收情況精細化分類。通過自動外呼系統，根據數據模型評分甄別出具備還款意愿的客戶，系統自動外呼或發送短信提醒客戶進行還款，既減少了客戶因疏忽忘記還款從而影響個人征信的情況，也節約了公司大量的人力資源成本。

在包括 AI、大數據、云計算等金融科技的引領下，即有集團依靠著貫穿貸前、貸中、貸后，覆蓋全生命周期的風控系統，為消費金融企業防控金融風險交出了自己的一份答卷，使企業能夠更加健康地服務實體經濟，為包括新時代藍領在內的用戶群的美好生活持續助力。