汽车金融欺诈案件频发,难以有效防控,应如何应对?
车辆变卖处置黑产的多样性,应如何精确化把控?
新客群在还款、欺诈等方面存在难以把控的多重风险,怎么办?
贷后监控预警不能精确识别把控,如何提升监控效率?
如今,汽车金融风险防范日益更新,不同销售渠道和不同车辆品牌风险分层,数字化需要精细化深耕;新型直营业态对审批时效要求高,存在非一次性授信,需要复杂策略体系……这些都需要精准的模型和数据来进行精确的计算和预测。汽车金融全生命周期风险计量体系中涉及到哪些模型及技术?睿智科技受到客户广泛赞誉的独特方式又有哪些?小编将为您娓娓道来!汽车金融全生命周期风险计量体系有许多模型,如反欺诈模型、风险评分模型、马尔可夫随机过程模型、风险前瞻性预测模型等。睿智科技反欺诈模型KS最高达65%当MOB <=6时,即在账月份少于或等于半年时,汽车金融提供商主要面临的是欺诈风险,主要运用反欺诈模型和规则来对客户的风险进行评估。
如今,汽车金融欺诈场景复杂、风险特征隐蔽,深层次的特征指标挖掘是建模的关键。睿智科技通过智能化算法,对复杂欺诈案例进行风险特征的全方位扫描和多维度解析,实现欺诈场景的深度溯源;并在此基础上,在常用机器学习算法中,引入最优化模型参数搜索算法,实现高度自动化的建模过程。在某知名汽车金融合作案例中,睿智科技反欺诈模型KS值最高可达65%+,通过拦截0.5%申请,捕获了30%疑似欺诈案例。
违约概率预测精准度可达90%+
当MOB >=6时,即在账月份大于或等于半年时,汽车金融提供商主要面临的是信用风险,主要运用申请评分卡与自动化审批策略,在防范信用风险同时,有效提升审批时效与客户体验。
睿智科技已成功为多家知名汽车金融公司开发高性能的申请审批模型策略,模型KS普遍达到60%水平,在控制风险前提下,实现70%以上的高度自动化审批流程。
如今,反欺诈模型和风险评分卡已成为汽车金融风控重要手段,高精度的风险量化评估需要更为复杂的模型算法作为支撑。基于差异化客户分层,运用马尔可夫模型和前瞻性预测模型,可以对客户信贷生命周期风险变化进行动态的精准预测。
马尔可夫随机过程模拟
马尔可夫模型是一种用于描述随机过程的数学模型,它在自然语言处理、金融风险管理、生物信息学等领域都有广泛的应用。睿智科技基于马尔可夫概率随机过程原理,按账龄分阶段精细模拟和预测生命周期风险变化趋势,风险差异化的全生命周期违约概率预测精准度达90%+。
睿智科技的风险前瞻性预测模型,则通过开发宏观经济模型把握行业整体风险趋势,并应用微观业务模型反映汽车金融机构内部信贷政策调整,宏观与微观相结合的方式实现前瞻性动态预测未来风险损失趋势,目前风险前瞻性预测模型精准度达80%+。
此外,睿智科技搭建了汽车金融全方位风险特征指标库,收录宏观和微观各类型风险特征近3000维,并基于这些数据维度,加工成汽车金融策略可以用的指标;在此基础上建模过程可自动完成,非常便捷,节约了非常大的人力成本。目前睿智科技利用汽车信贷人群进行针对性评分模型开发而推出的汽车金融专属评分,在汽车金融客群上的效果表现惊艳,超标准综合评分产品KS10个基本点。
如果大家对汽车金融模型及评分感兴趣,欢迎联系我们。下一篇我们会讲讲汽车金融常见风险管理痛点以及如何应对,请持续关注小睿。
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