模型介紹

本消費貸風控產品，主要針對現(xiàn)有從事消費分期的互金企業(yè)，很好的控制了機構的資金成本，同時標準化機構的風控流程，降低放貸風險。

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小額消費貸款是以個人工薪族為目標客戶的貸款。貸款用途主要用于個人購置家電、裝修、教育進修、醫(yī)療等集中消費，小額貸款是微小貸款在技術和實際應用上的延伸。

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模型所需數(shù)據(jù)：

司法公安稅務數(shù)據(jù)：如法院失信名單，法院執(zhí)行名單，欠稅名單等。

信用歷史：如兩年內信貸逾期名單，貸款逾期90天名單等。

黑灰名單：手機號詐騙騷擾庫。

多頭貸信息：近24個月申請平臺數(shù)等。

申請人信息核驗：申請人教育程度專科，年齡小于22歲，在其他申請中學歷與本次申請學歷不符。

運營商：手機IP在國外。

其他：芝麻信譽分小于600，學歷低于初中。

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模型使用上百條反欺詐規(guī)則，防范欺詐風險，然后通過專家評分輸出該客戶信用風險評分，評分越高客戶風險越低。根據(jù)評分劃分貸款額度范圍，再計算出最終授信額度。對于反欺詐模型，隨著數(shù)據(jù)維度的不斷增多，反欺詐規(guī)則亦成倍增長。規(guī)則的增多使得規(guī)則編輯和維護成本大大提升，而且規(guī)則之間易出現(xiàn)沖突。風控專家頻繁修改規(guī)則使得IT人員需要不斷的修改和測試代碼。決策引擎將業(yè)務邏輯與代碼分離，可以幫助風控專家自主修改規(guī)則并測試，大大提升了規(guī)則上線的速度，降低了人力成本。

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對于上述多樣化的數(shù)據(jù)維度若無法悉數(shù)獲取，也可以通過決策引擎適當刪除規(guī)則，以降低對數(shù)據(jù)源的要求。通過決策引擎的規(guī)則版本功能，未來接入更多數(shù)據(jù)源時可以一鍵恢復原有規(guī)則，增強風控能力。

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業(yè)務人員可據(jù)申請人貸后的行為反饋，改進風控相關規(guī)則模型。模型幫助互金等其他金融公司工程化處理風險準入，經驗證模型取得了較好效果。

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模型使用

客戶需要根據(jù)該模型輸入數(shù)據(jù)的要求準備對應數(shù)據(jù)，調用天云決策引擎的API接口即可快速得到客戶風險準入篩選結果。另外，客戶也可通過決策引擎對模型進行一定程度地修改。除了獲得客戶信用風險評分及授信額度外還可以僅使用前半部分的反欺詐模型，將進件分為“通過”、“拒絕”和“轉人工”三類后續(xù)可配合自有信用申請評分卡及授信策略進行授信。

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目前小額消費貸反欺詐及授信模型已配置在決策引擎工具中，天云提供此輕量化模型服務，幫助互聯(lián)網金融或其他金融機構快速部署模型，迅速提升貸款風控水平。客戶可以將原有的貸前風控規(guī)則也配置在決策引擎上，形成更加全面的小額消費貸反欺詐及授信模型。

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