作为一个社会经济发展的重要风向标，银行业能否健康发展还是非常关键的。而作为银行业务发展的核心指标，逾期率的高低不仅说明银行在资金方面的运营是否合规稳健，更关乎整个机构是否存在风险。所以，做好风控至关重要。中科柏诚智能风控平台，在传统风控系统的基础上，借助大数据和AI算法，让科技赋能风控，助力银行机构大幅降低逾期风险。 大数据加持让风控判定有底气 作为风控系统流程的第一环，首先就是数据收集，在获取到数据后，则要进行准入验证、反欺诈、申请和授信。数据是得出风控结论的重要依据，这里需要对申请数据和第三方数据进行交叉比对，来对申请用户提交的信息进行初步判断。不过传统的风控环节一方面速度慢，另一方面在第三方数据有限的情况下很难对申请用户的情况进行全面分析。 而中科柏诚智能风控平台引入大数据理念，在原有流程中通过大数据的海量用户行为辅助原有风控流程，使得对用户画像的构建更科学，让申请用户的信用风险评分更有依据。实际上，大数据在很多领域对趋势的预测还是比较有参考价值的，而在微观层面的风控环节更有实际应用意义，不但让风控环节有更多的信息作支撑，还提高了审核流程的效率。 AI帮忙让风控决策更智能 此外，中科柏诚智能风控平台还在大数据的基础上引入更为先进的AI模块让风控更智能。其实早在 21世纪初，美国的研究者就已经在研究AI领域的风控技术了。近年来，伴随着机器学习能力的发展和成熟，以及对技术的信赖度逐渐增加，AI已经可以帮助企业处理很多传统的业务问题，这其中就包括风控。 在风控环节，对于未知风险的识别和规避是关键，但这不能只靠冷冰冰的模型和数字来做。 中科柏诚智能风控平台拥有集成化的风控能力，用个性化的机器学习模型，针对每个用户的行为不断的自动调整改进，并把风险决策引擎与AI融合在一起，同时在大数据海量样本的基础上大幅提高了识别率，对未知风险的判断更准确，建立了以风险识别、风险预警与风险管理为基础的体系。通过引入AI，中科柏诚智能风控平台让传统风控变得更高效且成本更低，持续为企业和机构提供更具个性化的风控服务能力。
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