您是否遇到了这些问题？
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用户信息难以全面覆盖
企业自有用户信息有限，即使外部征信报告也无法覆盖所有的新客
风控模型效果不佳
企业风控模型遇到瓶颈，需要更多样化的数据来提升模型效果
缺乏客户风险评估
存量客户经营效益，不仅需要同时考虑意愿，还需要考虑风险维度
数据不稳定，模型单一
外采的第三方数据衍生性、可溯源性较差。无法拆解“分值”的特征，无法定制特征或模型
极光金融科技可以实现什么功能？
提供多种维度不同时间切片上的反欺诈相关的应用行为信息，以及基于设备信息，使用机器学习算法得到的特征信息
- 人口属性特征
- 应用行为特征
- 设备类特征
- 金融业务类特征
- 关系网络类特征
通过极光自有数据，对于APP和设备信息进行特征提取，结合风控/效应等表现，并通过各种逻辑回归、随机森林等传统或机器学习、专利降维等算法，制作的一整套可快速上线的，含“营销”“风险”等分值类产品的极光分体系。
与客户合力打造风控领域中的F1赛车，不只跑的快，还要跑的安全，赢在起点。
- 定制化因子开发
- 本地沙盒环境
- 技术驻场建模
为什么选择极光金融科技服务？
数据覆盖广
极光SDK在国内140多万款APP中安装，覆盖国内90%以上的移动终端，监测月活设备13.6亿。覆盖22个一级行业，206个二级行业的200余万款APP
数据、合规、更新快
数据均由极光自有SDK采集的自有数据，数据更合规企业使用无风险。200毫秒的结果响应，及自动化数据采集系统确保每日更新数据
覆盖指标多
数千维独特风险因子，360度还原用户行为，提供可回溯的金融、人口属性、兴趣爱好等相关因子，满足不同场景需求
更灵活的数据接入方式
支持联合建模，部署灵活，线下跑批，线上接口调用
应用场景
贷前
-
获客
-
画像
-
反欺诈
-
准入授信
用户分层
风险因子、iAudience 标签
欺诈评分
负面行为、黑名单、风险因子
贷中
-
提信增额
风控评分
风险因子
贷后
-
贷后管理
-
逾期催收
行为异常预警
异常行为、风险因子
还款能力评估
风险因子、iAudience 标签
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