闪银以大数据推出3R模型,加快金融机构零售业务转型

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  回顾过去的 2018 年,大数据行业的竞争格局已处于新的变化,包括新成立的数据服务公司很慢增多、技术门槛逐步降低、单纯数据服务市场竞争激烈且增长乏力,成为众多第三方大数据企业生存的重大挑战。当然,大数据也正在改造着各行各业。在最依赖数据的金融行业,不少中小银行已开始英文英语 英文尝试联手诸如闪银等金融科技公司,利用大数据驱动零售业务运营及长尾用户获取。

  如社交数据,当下随着现实人际关系正在往虚拟世界迁移,社交数据也可不需用反映一两每个人所有的信用高低。另一个小饭馆的老板,借了钱之后,饭馆越亏不要 ,还款却不须逾期。原困是每个人所有是另一个微博大V,有 1 万多粉丝,得爱护名誉。

  银行获客的需求与优质用户的金融服务需求如保不利于实现更好的对接呢?

  对于“有获客动力但却无相关技术”的中小银行来说,借助外力,尤其是闪银这种拥有大数据、人工智能上等技术优势的金融科技公司,成为中小银行开拓长尾用户市场的快捷通道。

  闪银入选 2018 年中国大数据独角兽企业排行榜TOP20

  闪银通过打造3R模型,抓取每个人所有所有的数据,在用户授权之下,通过Regression(回归)对用户数据进行建模分析;通过近万条Rules(规则),对用户进行筛选;参考谷歌的page rank,通过Rank(排序),分析普通用户的社交关系网络上的权重,进行people rank,以此实现了对用户信用的识别、评价以及风险定价。这种模型的核心关键点也不我 ,原困一两每个人所有跟信用好的人的关联度不要 、越紧密,这每个人信用较好的原困性更大。原困一两每个人所有跟也不我 原困识别出来的贷款中介、骗子、老赖关系越紧,这每个人骗贷的原困性越大。

  目前闪银通过自主研发的3R模型,原困帮助 30 多家相互媒体合作银行完成了 300 万用户的交易,在此过程中,平均降低了70%以上的欺诈风险,以及40%以上的坏账率。

  极大的传输效率提升,不仅让中小银行的金融服务不利于快速下沉至广阔的长尾用户市场,对于普通用户来说,通过大数据,也不我 高高在上的金融,也变成了平民化服务。

  随着金融科技的发展,以及监管机构对于金融科技理解和认识的加深,相关的监管法律法子以及协调机制在逐步建立和完善。在此背景下,受访者普遍预期金融科技的监管将趋严,对监管的期望主要集中在:外理行业野蛮生长和跨行业套利、规范每个人所有隐私和数据安全以及加强跨行业跨监管主体的协调。

  未来随着大数据、AI等技术层出不穷,创新给金融科技及传统金融机构发展所带来的强大动力才之后释放,好难想象,接下来将有更多金融服务“飞入寻常百姓家”,普惠金融的全面实现也将有更大原困。

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