omniture

央金所:構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 強(qiáng)力管控金融風(fēng)險(xiǎn)

2017-10-16 17:41 11681
合規(guī)是決定P2P平臺(tái)能否生存的通行證,而安全風(fēng)控則是保障用戶利益的根本防線。作為互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)領(lǐng)先的信息服務(wù)平臺(tái),央金所在不斷擁抱監(jiān)管,合規(guī)運(yùn)營的同時(shí),加強(qiáng)金融風(fēng)險(xiǎn)管控,為投資用戶打造一個(gè)安全穩(wěn)健的金融平臺(tái)。

杭州2017年10月16日電 /美通社/ -- 隨著互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管政策的整改的推進(jìn),網(wǎng)貸行業(yè)在不斷深化改革中,也轉(zhuǎn)入了下半場。“合規(guī)”逐漸成為P2P網(wǎng)貸的發(fā)展主題,大標(biāo)整改、監(jiān)管備案、上線銀行存管、規(guī)范運(yùn)營細(xì)節(jié),各平臺(tái)都在積極調(diào)整自身業(yè)務(wù),貫徹網(wǎng)貸新政。但同時(shí)行業(yè)內(nèi)也不斷暴露出種種投資風(fēng)險(xiǎn)以及監(jiān)管不足、信用缺失、逾期等問題。合規(guī)是決定P2P平臺(tái)能否生存的通行證,而安全風(fēng)控則是保障用戶利益的根本防線。作為互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)領(lǐng)先的信息服務(wù)平臺(tái),央金所在不斷擁抱監(jiān)管,合規(guī)運(yùn)營的同時(shí),加強(qiáng)金融風(fēng)險(xiǎn)管控,為投資用戶打造一個(gè)安全穩(wěn)健的金融平臺(tái)。

個(gè)人征信體系缺失 個(gè)人貸風(fēng)控手段亟待完善

眾所周知,P2P平臺(tái)在借貸過程中需要借款人的信用數(shù)據(jù)作為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估支撐,尤其是個(gè)人貸領(lǐng)域。然而國內(nèi)個(gè)人征信體系不夠健全,大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型尚未完善,大部分金融公司的模型尚未完善,不夠精準(zhǔn)。眾多P2P平臺(tái)只能利用線上和線下結(jié)合的傳統(tǒng)方式進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,成本高昂且效率低下。更有部分平臺(tái)直接與第三方征信公司合作,只參考借款人在其他網(wǎng)貸平臺(tái)數(shù)據(jù),致使逾期率及壞賬率居高不下。

P2P平臺(tái)的便捷普惠及收益讓很多人心向往之,但其風(fēng)險(xiǎn)也讓很多投資人頭疼不已。P2P平臺(tái)只有在風(fēng)險(xiǎn)管理方面嚴(yán)格要求自己,切實(shí)對(duì)投資用戶負(fù)責(zé),打造先進(jìn)完備的風(fēng)控體系,保障投資用戶的收益安全,才能贏得投資用戶的信任。而央金所一直以來緊跟政策步伐,洞察市場大勢,利用大數(shù)據(jù),建立完善的風(fēng)控系統(tǒng),使平臺(tái)更全面地了解借款人的信用狀況,從源頭杜絕金融風(fēng)險(xiǎn)隱患。

構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 央金所強(qiáng)力管控金融風(fēng)險(xiǎn)

央金所作為互聯(lián)網(wǎng)金融信息服務(wù)平臺(tái),始終把安全作為平臺(tái)發(fā)展的基礎(chǔ),通過采取完善的管理控制措施和技術(shù)手段保障系統(tǒng)安全穩(wěn)健運(yùn)行,將風(fēng)險(xiǎn)隱患排除在外,避免給用戶造成資金損失。尤其在個(gè)金貸領(lǐng)域,央金所不斷汲取國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)金融的先進(jìn)風(fēng)控經(jīng)驗(yàn),構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,強(qiáng)力管控金融風(fēng)險(xiǎn),保障最廣大投資者的利益。

央金所個(gè)金貸的風(fēng)控核心方法在于,通過研究分析不同個(gè)人特征數(shù)據(jù)即大數(shù)據(jù)分析相對(duì)應(yīng)的違約率,根據(jù)建模數(shù)據(jù)樣本用四種BP、ELMAN、mlp、rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別進(jìn)行建模,測試樣本后選出精確度較高的模型。再用建模數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行WOE方法邏輯回歸建模,并用測試數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)度測試。最后是,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與邏輯回歸聯(lián)合運(yùn)用,計(jì)算違約概率。

在BP神經(jīng)建模過程中,央金所根據(jù)客戶分類及變量模塊開發(fā)信用評(píng)分模型。央金所風(fēng)控團(tuán)隊(duì)?wèi){借十多年銀行信貸風(fēng)控經(jīng)驗(yàn),從家庭因素、個(gè)人模塊、從業(yè)年限、利潤情況、總資產(chǎn)、總負(fù)債、還款能力金額等方面,篩選出最顯著變量模塊。通過對(duì)用戶的基本信息、行為特征、資產(chǎn)狀況等關(guān)鍵信息的深度挖掘與分析,清晰地判別每一項(xiàng)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)所在。

對(duì)于P2P網(wǎng)貸企業(yè)來說,風(fēng)險(xiǎn)控制是平臺(tái)運(yùn)營體系構(gòu)建的核心內(nèi)容。只有風(fēng)控體系健全的平臺(tái)才能成為行業(yè)的領(lǐng)跑者。今后,無論是供應(yīng)鏈金融還是個(gè)人貸,央金所將持續(xù)加強(qiáng)風(fēng)控能力,用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)強(qiáng)力管控金融風(fēng)險(xiǎn),在資金端和資產(chǎn)端的對(duì)接上實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化,利益較大化。

消息來源:央金所
China-PRNewsire-300-300.png
全球TMT
微信公眾號(hào)“全球TMT”發(fā)布全球互聯(lián)網(wǎng)、科技、媒體、通訊企業(yè)的經(jīng)營動(dòng)態(tài)、財(cái)報(bào)信息、企業(yè)并購消息。掃描二維碼,立即訂閱!
collection