帶你走進央金所信用評分風控模型，真正了解安全的定義
隨著互聯網技術的發展與應用，消費者在消費渠道、支付方式和個人數據等方面已發生了顯著變化。
與此緊密相關的互聯網消費金融，在充分利用互聯網的基礎上，結合大數據和人工智慧等先進金融科技。
但其消費金融服務與傳統銀行業消費金融服務模式相比，在客戶獲取與准入、徵信與信用評估、風控技術、資金渠道和經營效率等方面體現出了極大的差異。
現如今互聯網金融機構、產品如雨後春筍般瘋狂生長，金融消費產品幾乎深入每個人的生活之中。
以P2P為代表的互聯網金融生態，不良狀況卻時有發生，這是對互聯網金融的一種挑戰。
討論到金融風險，首先要考慮風險從何而來，才能進一步研究風險發生前兆、影響範圍、衝擊程度及應對方式。
風險成因複雜，並不單純是信用問題：
經濟環境：股市下跌 ，房市下跌 ，金融風暴， 其他系統性風險。
客戶端：在這個方面存在著城鄉區別、教育程度、失業情況等問題。
那麼信用觀念薄弱、失業或理財不當、失能或死亡、惡性欺詐都會帶來金融風險。
銀行端：目標市場定製錯誤，審核標準寬鬆，預警機制失靈，過度營銷。
因此針對目標客戶，應當配合客戶風險給予不同定價，並以產品利潤模型評估各項損益。
同樣重要的是貸後管理，需要密切關注其信用狀況變化，落實到每一位客戶身上。
那麼再討論到如何對應風險，需要做的就是建立風控模型體系，這也是互聯網消費金融科技驅動的主要表現之一。
近年來，國家高度重視金融的互聯網化發展，積極布局大數據與人工智慧的開發與應用，並將之上升到國家發展戰略層面。
先後發布了包括《關於促進互聯網金融健康發展的指導意見》（2015年7月）、《關於促進大數據發展的行動綱要》（2015年9月），以及《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃（2018-2020）》（2017年12月）等系列文件，為金融的智能化發展創造了良好的政策條件。
當前，央金所在大數據、人工智慧和區塊鏈等領域均有多布局，且已擁有了較為強大的技術力量。
在技術、業務及管理等有效配合下，進一步將先進金融科技運用於產品、流程及相應的風險管理中。
在信貸業務中，營銷獲客、申請評分、貸款定價、貸款審批、貸後監督及逾期催收等多個環節，均可通過大量數據統計與分析，利用各種演算法建立模型，實現快速決策。
尤其體現在信貸審批環節，效率可從傳統的幾天乃至幾十天提升到秒級水平。
央金所做的，就是在數據、客戶、產品、業務流程、信貸風控管理等各方面發揮聚合優勢，打通多個資產端的數據壁壘，從而實現客戶信息與資源共享，聯合防範風險。
模型體系的搭建將實現多維度的管理提升，包括數據、流程、客戶、產品和風控等方面。
這不僅是公司運作的完善升級，也是對所有客戶的高度負責。
關於央金所建立消費信貸信用評分模型的介紹為連載文，下期將與大家分享消費信貸信用評分模型的概念及內涵，敬請期待喲~
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你都近乎完美了，就差錢了！
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