向前金服自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)智能風(fēng)控平臺(tái)“聽(tīng)風(fēng)者”,是過(guò)濾“老賴(lài)”的第一道網(wǎng),也是向前金服與“老賴(lài)”博弈過(guò)程中最重要的武器。向前金服理財(cái)可靠嗎?讓我們通過(guò)這套專(zhuān)業(yè)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)娘L(fēng)控體系了解下。

　　作為基于大數(shù)據(jù)體系而建立的智能風(fēng)控管理平臺(tái),“聽(tīng)風(fēng)者”完美解決了所有人的顧慮。在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中,向前金服通過(guò)該體系接入了近百家業(yè)內(nèi)主流數(shù)據(jù)平臺(tái),數(shù)據(jù)涵蓋央行征信等金融強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù),電商、運(yùn)營(yíng)商、社交媒體、客戶(hù)行為等金融弱相關(guān)數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的提取與清洗,捕捉借款用戶(hù)的平臺(tái)痕跡、授信信息,進(jìn)而作為欺詐風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、綜合信用評(píng)估的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在整合所有數(shù)據(jù)源的信息后,“聽(tīng)風(fēng)者”會(huì)做出精準(zhǔn)的借款用戶(hù)畫(huà)像,例如總體負(fù)債、借款行為、還款情況,以避免“多頭借債”(即借款人在多家平臺(tái)有借款行為)、“老賴(lài)”等暗雷,有效控制逾期和壞賬率。目前,向前金服貸前審批通過(guò)率僅20%-25%。

　　在網(wǎng)貸行為的整個(gè)周期中,“聽(tīng)風(fēng)者”都可提供精準(zhǔn)的把控服務(wù)。在貸前,向前金服會(huì)甄選優(yōu)質(zhì)資產(chǎn),“聽(tīng)風(fēng)者”根據(jù)數(shù)據(jù)甄別借款人風(fēng)險(xiǎn),結(jié)合反欺詐系統(tǒng)、評(píng)分模型等進(jìn)行科學(xué)決策,通過(guò)決策引擎高效部署授信審批規(guī)則,將借款人逾期概率盡可能降低;在貸中,“聽(tīng)風(fēng)者” 借助設(shè)備指紋、深度學(xué)習(xí)、關(guān)系圖譜等技術(shù)深度挖掘數(shù)據(jù),對(duì)借款人的行為進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),預(yù)測(cè)借款人的還款能力與還款意愿。貸后則根據(jù)借款人監(jiān)測(cè)情況,制定不同策略進(jìn)行催收,從而實(shí)現(xiàn)完整的鏈?zhǔn)斤L(fēng)控管理體系。與此同時(shí),貸后管理模型產(chǎn)生的真實(shí)數(shù)據(jù),將有助于進(jìn)一步優(yōu)化貸前反欺詐和風(fēng)控模型,以此打造順暢的環(huán)形架構(gòu)。

　　值得一提的是,向前金服還擁有一套完整的綠色催收體系,即使出現(xiàn)逾期,也能通過(guò)內(nèi)部預(yù)警、還款提示、集中催收、委外管理等系列措施,對(duì)目標(biāo)客戶(hù)及其關(guān)聯(lián)人員進(jìn)行持續(xù)跟進(jìn),有效降低壞賬率。對(duì)于逾期超過(guò)三個(gè)月的客戶(hù),向前金服將根據(jù)借款協(xié)議違約條款約定及出借人授權(quán),平臺(tái)可以通過(guò)司法途徑提起/協(xié)助客戶(hù)提起訴訟/仲裁,并根據(jù)借款人對(duì)判決/裁定履行情況向執(zhí)行法院申請(qǐng)對(duì)借款人加入失信名單。

　　通過(guò)技術(shù)的不斷升級(jí),向前金服的風(fēng)控體系得以逐步強(qiáng)大,使出借人的權(quán)益得到更全方位的保障,同時(shí)也讓出借人對(duì)向前金服的信任感越來(lái)越高。

在線咨詢(xún)

新聞發(fā)布

報(bào)紙/記者邀約

GEO排名優(yōu)化

下拉詞優(yōu)化

軟文代寫(xiě)

視頻推廣

單位社區(qū)發(fā)稿

達(dá)人種草

百科優(yōu)化

DeepSeek關(guān)鍵詞優(yōu)化

AI搜索優(yōu)化

海外媒體