一、中青信用

中青信用是紫金诚旗下以信用为驱动、服务金融领域的大数据科技服务公司,是紫光集团“从芯到云”科技产业全球大战略的背景下,向金融和大数据领域延伸的重要产业布局。也是紫光集团与国家发展改革委国际合作中心开展“一带一路”沿线城市及项目信用体系建设工作的实施、运营单位。

在金融服务领域,“黑猫察”是集全量黑名单数据查询、风险预警、金融风控模型与数据营销于一体的金融信用风险管理平台,可以为银行、保险公司及互联网金融平台提供企业数据查询,贷前/保前筛查、贷中/保中预警、反欺诈模型、风控模型、用户分析画像、企业关联图谱、精准营销等数据及模型服务。

金融机构可调用中青数据识别客户四要素(姓名、证件号、银行卡号、手机号)是否一致,提供客户信用情况(姓名、身份证号来查询是否涉及涉案人员、犯罪前科、吸毒人员、犯罪嫌疑人)风险多头回溯(姓名、手机号、证件号)信息,来帮助金融机构做客户信用评估。

二、百融风控

(一)反欺诈

  • 验证服务

    提供身份核验、银行卡鉴权、自然人识别及地址校验等服务来量化其风险。

  • 特殊名单(照妖镜)

    多维度匹配,结合不良信用记录及风险事件距今时长,甄别申请人风险度。

  • 借贷意向

    与数千家金融机构搭建了虚拟信贷联盟,甄别借款人多平台借款意向和借款行为。

  • 反欺诈评分

    在信贷审核环节判别客户欺诈风险,有效帮助金融机构风险前置,及时止损。

  • 团伙欺诈排查

    深度挖掘用户之间的关系,有效识别欺诈团伙的专属产品。

  • 设备反欺诈(谛听)

    提供的全平台、全场景(注册/登录/借款/提现/营销)的解决方案。

(二())信用评估

  • 个人资质

    多维度产品和百融金服大数据算法对于消费、收入、资产等作出评估判定客户信用等级。

  • 信用评分

    基于用户信用、消费等信息,判定申请人的信用风险,评估客户还款能力的模型。

  • 额度模型

    对于信贷申请给出相应不同额度范围及利率范围,为金融机构制定差异化用户管理策略。

  • 行为评分

    主要判断存量客户的逾期风险,分值越低,证明该客户的风险程度越高。

  • 信审机器人

    核实申请人信息,对申请人回复做出判断,对交互过程进行标签化。

  • 其他

(三)资产管理

  • 催收评分

    对逾期客户进行全方位画像勾勒,给出相应的催收评分,根据还款可能性对逾期客户进行分层。

  • 语音催收

    通过IVR技术,对逾期案件进行催收语音播放,提醒客户还款。

  • 催收机器人

    使用智能交互提醒式催收,根据借款人不同的回答进行相应的话术回复,代替人工催收的目的。

  • 不良资产评估

    帮助客户对不良资产包的可回收金额进行评估,以便对不良资产包的案件质量有估值依据。

  • 号码信息核查

    电话号码核查产品,实时判断号码可联性,给出相应的状态标签。

  • 其他

(四)企业征信-征信报告

  • 企业征信报告

    整合多维度信息,解决了金融机构信息不对称及多渠道信息人工整合效率低的问题。

  • 税务报告

    除包含企业信用报告中的所有信息项,企业税务信用报告新增了企业纳税申报信息。

  • 其他

(五)智能进件

  • 面审微表情

    AI识别人脸面部表情,分析申请人欺诈行为。

  • 图片OCR

    识别证件图片、判断证件真伪并结构化输出证件内容。

  • 活体检测

    通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作,验证用户是否真实活体本人操作。

  • 身份验证

    对比用户头像与身份证头像,验证是否证件本人操作。

  • 其他

(六)风控全流程

  • 贷前审核

    贷前策略引擎支持可视化规则、策略流配置、策略内容配置,及时生成贷前信用报告、策略建议。

  • 贷中预警

    通过预设策略监控企业、法人风险,实时监控企业工商、司法、税务数据风险点,实时触达监控人员。

  • 准入及反欺诈规则

    判断申请企业资质、识别企业风险、有效帮助金融机构风险前置。

  • 押品评估

    对申请企业提供的抵押物进行评估,精准预测抵押物的价值。

  • 额度利率模型

    对于企业信贷申请给出相应不同的额度和利率范围,帮助金融机构制定差异化用户管理策略。

  • 贷前信用模型

    涵盖工商、司法、税务、财务等数据结合企业主信用、消费、多次借贷等信息,全面预测企业风险。

  • 贷中预警模型

    利用历史数据和行为特征来预测未结清企业未来一定时期内发生逾期的风险概率。

  • 其他

(七)人工智能-联合建模

  • 个人风控建模

    以个人端大数据为基础,使用先进的统计学习技术,助客户够建风控模型。

  • 其他

(八)AI实验室

  • AI实验室

    在金融场景的技术探索,包括NLP、计算视觉、计算语音、关系图谱、大数据风控等。

  • 其他

(十)系统平台-智能引擎

  • 决策引擎

    灵活的模型部署方式,包括规则集、决策表、决策树、评分卡、决策流,输出完整的客户风险报告。

  • 模型引擎

    全新分布式引擎,能够实时计算超体量数据,完美支持特征工程与机器学习模型的线上服务。

  • 搜索引擎

    通过分词技术实现数据的模糊匹配,通过匹配率甄别风险客户,提升风控能力。

  • 策略引擎

    是风控解决方案的输出平台。策略的核心是规则、评分及定制化内容的管理。

  • 其他

(十一)业务系统

  • 信贷审批系统

    支持审批全流程、高度灵活的参数配置,实现自动化的线上审批。

  • 账务核算系统

    功能强大、精细化的核算体系,与信审系统和催收系统无缝对接。

  • 催收系统

    结合大数据催收模型和策略,接入待入催数据,实现智能化催收。

  • 数据集市

    通过数据接入、加工清洗、数据分析,最终实现数据的各种应用。

  • 移动进件APP

    互联网时代对移动端客户快速办理业务的有力支撑。

  • 其他

(十二)客户价值管理

  • 营销评分

    通过对营销意向分层,精准挑选信贷营销高意向客户。

  • 营销机器人

    判断存量客户的营销可能性,并对营销意向分层,精准挑选信贷营销高意向客。

  • 其他

比如金融机构可通过手机号、身份证号等客户信息查询如下维度的风险信息。

(1)银行(含信用卡)风险

(2)持牌汽车金融风险

(3)持牌消费金融风险

(4)持牌融资租赁风险

(5)持牌网络小贷风险

(6)持牌小贷风险

(7)公安信息异常风险

(8)法院失信、法人被执行风险

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