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中关村科金得助智能-小得
成功案例
2025-04-11 11:47:11
作者:zixi
阅读量:208
文章目录
在金融行业,风险控制能力就是企业的“生命线”。无论是传统银行还是新兴消费金融平台,一旦风控“掉链子”,轻则损失利润,重则动摇根基。然而,传统风控手段在数据爆炸、欺诈手段翻新的今天,就像用算盘对抗超级计算机——效率低、漏洞多。中科金得助智能金融风控系统,凭借大数据+AI模型+全流程策略的黄金三角组合,已帮助上百家金融机构实现风控能力的“弯道超车”。今天,我们就通过几个金融风控系统真实案例,看看这套系统如何“见招拆招”,用技术为业务安全保驾护航。

某中型消费金融公司曾面临业务扩张的“甜蜜烦恼”:客户量激增,但人工审核效率低,欺诈团伙趁机混入,导致逾期率飙升35%,用户投诉不断。
得助智能为其定制了“三步走”解决方案:
360°客户画像:整合运营商、电商、社交等多维度数据,连“用户凌晨刷短视频的时长”都纳入分析,精准识别还款意愿;
AI反欺诈雷达:用行为分析模型揪出“异常”——比如同一设备短时申请多笔贷款、异地登录频繁等,系统自动拦截风险申请,欺诈损失直接砍半;
动态调额策略:根据用户实时信用变化,自动调整额度与利率。比如某用户连续3个月按时还款,系统秒级提升额度,促使用户复贷率提高20%。
成果亮眼:3个月内逾期率下降35%,欺诈损失减少50%,客户满意度反升25%。
一家主打线上业务的互联网银行,曾被“冒名开户”问题困扰——传统身份证核验根本挡不住专业黑产。
得助智能祭出两大“黑科技”:
人脸识别+活体检测:要求用户眨眼、转头,连高清面具都能识破,冒用身份开户比例直降90%;
交易行为实时监控:用机器学习分析转账模式。比如检测到凌晨3点频繁小额测试转账,系统立即冻结账户并短信提醒用户,盗刷投诉减少40%。
更绝的是:金融风控系统还能“学习”新型欺诈手法。某次黑产利用虚拟定位伪造地址,系统24小时内自动更新反欺诈规则,把风险扼杀在摇篮里。
某地方银行想开拓县域市场,但传统风控模型误把60%的优质农户拒之门外。
得助智能的解法堪称“教科书级”:
特色数据接入:整合土地确权数据、农机购买记录甚至村委评价,让“信用白户”也有据可评;
分层授信策略:对养猪户引入“饲料采购周期”变量,旺季自动提升授信额度;
智能外呼回捞:用AI外呼筛选被误拒客户,话术精准到“王大哥,您上月卖粮收入到账了吧?现在申请贷款利率直降1%”。结果外呼接通率超80%,回捞授信45亿元。
效果炸裂:授信通过率从20%飙升至50%,坏账率反而降低18%。
某民营银行做促销活动时,每秒涌入上万笔贷款申请,旧系统直接瘫痪。
得助智能的“技术组合拳”一招制胜:
20000+特征变量库:提前准备好收入预测、消费偏好等指标,调用速度<100ms;
分布式决策引擎:把200万笔/日的交易量“分片处理”,高峰期也能秒级输出审批结果;
自动灰度发布:新策略上线先拿5%流量测试,效果达标再全量推送,彻底告别“半夜宕机”。
从此市场部敢放心搞“双11式”营销,日放款量破10亿无压力。
数据“百科全书”:对接央行征信、运营商等160+数据源,连外卖订单都成信用加分项;
模型“自我进化”:用KS值、GINI系数实时监控模型,发现效果下滑立即自动调优;
合规“双保险”:内置监管规则库,所有决策留痕可追溯,审计报告一键生成。
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