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个人履约信用风险引擎梧桐树下整理

愿景和目标愿景：发现数据价值目标：收集、整合一切与个人金融服务相关的数据，向客户提供数据服务、反欺诈风险服务及数据分析模型，努力成为客户信赖的个人数据服务提供商梧桐树下整理

巨大的个人金融数据服务市场个人用户金融服务需求巨大金融科技降低金融服务边际成本，解决风控难题✔✔梧桐树下整理

巨大的个人金融数据服务市场金融的本质是通过对金融资产的重新整合，达到资产的保值增值目的，而其中因时间、空间的差异、以及人力而产生的风险与成本，一直是限制金融业务扩展的桎梏。通过对机器学习和数字技术的应用，旧有的金融业务渠道得以重塑，使得金融风险的管控更为智能化、公开化、可视化。梧桐树下整理

业务设计及发展规划数据服务—风控数据业务规划 基于银联持卡人帐单数据提供消费贷风控数据及模型，为持卡人消费及还款能 力提供信用评级报告及消费期间的风险管理所需的高质量数据。以银联交易数据为基础，集成身份认证数据、工商、法院、征信数据和互联网网络社交、电商等数据源，开发个人用户银联卡交易风控模型，通过精确算法核定用户风险，计算信用评分；为企业客户开展个人信贷及衍生业务提供反欺诈灰名单服务。反欺诈服务—个人信用灰名单基于海量用户数据，利用多种算法实现根据用户消费交易数据精准测算、预测违约概率；为企业客户提供数据分析和模型建设服务，为信贷业务提供违约概率报告。数据分析模型—违约概率报告梧桐树下整理

银联及第三方支付行业基础数据；在识别支付流水质量、真实性、风险客户方面的专业经验积累；大数据获取、挖掘及分析能力。大数据分析及风险评估优势梧桐树下整理

潜在客户银行金融机构小贷、消费金融、租赁、担保等非银类金融机构助贷机构、互联网金融机构梧桐树下整理

依据8亿银联卡持卡人54亿银联卡在境内1,600万联网商户发生的日均6,000万笔跨行交易数据、400项风控参数不断优化数据模型。系统有能力向不同风险偏好的资金方输出分类风控结果。通过数据挖掘技术，系统描绘用户交易图谱，还原真实交易，推测用户还款能力，确定资信水平。基础数据来源－个人属性及行为数据梧桐树下整理

系统通过业务合作共享数据，通过合规的爬虫技术在全网抓取多维度关系数据；系统收集与申请人身份、联系方式、居住地址、职业状态、社交关系、网络舆情以及申请人其它在互联网及专用网络留存的所有相关信息；系统建立关系数据模型，编制申请人网络行为轨迹；系统逐步积累个人灰名单信息库。基础数据来源－互联网数据梧桐树下整理

系统集成银联交易数据、多方征信数据和各类互联网数据。通过数据清洗、分析、挖掘和回归，描绘客户借记卡、信用卡在POS、ATM终端和互联网渠道的交易轨迹，编制个人消费、固定资产投资、股权投资和融资活动图谱，推测个人客户消费和投资能力，支持合作机构依据基础数据向特定持卡人预先授信。产品－数据服务梧桐树下整理

个人信用灰名单数据库为传统金融机构及互联网金融机构提供灰名单风控服务。个人交易数据方面包括银联卡持卡人交易数据状态、境内银行信用卡持卡人交易数据灰名单、1600万收单商户交易数据灰名单；征信数据方面保含多家市场化征信公司数据；黑名单数据方面包括司法、行政和商业失信黑名单。产品－个人信用灰名单梧桐树下整理

运用大数据分析、模型建设等专业技术工具，协助合作机构进行数据分析，揭示个人客户在不同业务场景下的违约概率、收益率等与个人客户属性的多维度相关性；建立授信决策模型、风控模型等，形成数据分析报告和模型文档。产品－违约概率报告梧桐树下整理

1数据服务按每个持卡人查询消费数据/还款能力信用评分收取数据处理服务费23反欺诈服务按每个持卡人查询风险评估灰名单报告收取反欺诈报告服务费数据分析模型收取数据挖掘、建模及数据分析费用盈利模式梧桐树下整理

运营规划引进大数据分析、机器学习专家，建设风控模型人工智能实验室和个人用户风控开放平台；接入更多的支付数据、社交数据、政府数据和其他有价值的数据源；2017年－2019年，在服务数量及服务增值两个维度持续发展，实现预期财务增长。项目2017...