阿里云信贷风险管理

通过阿里云信贷风险管理解决方案,您可以轻松地应用机器学习技术,使用自己的数据集来开发、训练和部署信贷风险模型。

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概述


小额贷款越来越受个人和中小型企业的欢迎。这些客户需要一种更灵活的贷款产品,提供大幅降低的贷款限额、近乎即时的贷款决策和更频繁的提款。许多银行和金融科技公司努力为新客户开发小额贷款产品,但其现有的信贷风险管理能力无法满足新的要求,难以快速推出新的风险模型以支持小额贷款新产品开发。

通过阿里云信贷风险管理解决方案,各信贷机构可以轻松地应用机器学习,使用自有的数据集开发、训练和部署信贷风险模型。该解决方案自带评分卡模型,包括工作流、算法和测试数据集,实现了极为高效的变量转换过程。银行和金融科技公司可以使用这一解决方案来主动管理信贷风险,支持新的小额贷款产品,并充分满足巴塞尔协议 II 等监管要求。

挑战和解决方案

对于银行或金融科技信贷机构而言,信贷风险管理长期以来在许多方面都面临着挑战

主要的挑战

推出新风险模型非常耗时

需要快速更新信用评分模型来为业务增长提供保障。由于工具的限制,这带来了巨大的挑战:建模人员难于快速确定相关的数据属性,模型验证需要大量的人工工作(包括数据导入和结果分析);手动过程导致模型部署非常耗时。

需要实时评分

小额贷款用户希望在申请后立即知道贷款限额。这就要求信贷机构投资服务器和其他计算资源,并能处理并发的贷款申请高峰。但是,信贷机构很难预测用户数量、何时出现峰值负载以及进行多少硬件投资。

低效的报告过程

风险管理团队需要准备各种能够及时更新的信贷风险报告:从各种系统获取数据,执行数据整合,在借款人的层面计算信用评分,并聚合到资产组合层面。传统上,这需要手动完成电子表格形式的报告,经常会给风险管理团队和 IT 人员造成很大负担。

我们的解决方案

利用机器学习构建先进的模型

使用机器学习和其他人工智能技术,帮助金融机构快速确定与信贷风险相关的属性,特别是从过去未能充分利用的另类数据中进行发掘。该解决方案还附带了通常用于信贷风险评估的评分卡模板和嵌入式算法。

更好的持续风险管理

使用机器学习和人工智能,可以在寻找数据属性与违约之间的相关性时节省大量时间。这将加速升级过程。模型的审查不再是每年一次,而是更频繁地进行审查,确保信贷模型始终捕捉到用户行为的变化,帮助制定最佳的贷款审批决策。

高效地报告信贷风险

云计算可以快速、经济、高效地处理大量数据。这可以帮助金融机构以更低的成本更快更频繁地计算风险敞口。因此,CRO 可以更好地向高管传达风险信息,帮助组织制定更好的决策,更自信地满足监管要求。

工作方式

您的挑战

对于信贷风险管理,最具挑战性的一个任务是掌握合适的模型。如何才能找到合适的工具和平台来克服这些挑战?

我们的解决方案

  • 阿里云 DataWorks 帮助将不同资源的数据整合到集中式平台。

  • Platform for AI 可帮助建模人员构建最适合其组织的模型,蚂蚁金服正是使用 Platform for AI 来搭建信贷风险模型和其他大数据模型的。

  • 我们提供了模型报告,清晰地记录监管机构要求的模型结构。在部署之后,即使在大量客户同时申请贷款的业务需求高峰期,MaxCompute 也能实现信贷风险评分计算的实时性。

机器学习

一款端到端的平台,提供各种机器学习算法来满足数据挖掘和分析的需求。

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DataWorks

高效、安全的离线数据开发环境,强大的 Open API 让数据源导入、数据分析、数据展现更高效。

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您的挑战

传统技术和数据仓库投资无法满足企业对风险计算速度、频率和聚合能力日益增长的需求。

我们的解决方案

  • 阿里云构建了高效的风险聚合基础设施,集成 DataWorks 和 Maxcompute,能够平稳快速地交付多种不同格式风险报告请求。

  • 该解决方案能为组织提供先进的报告设计和生成工具,满足复杂的信贷风险报告要求。

DataWorks

高效、安全的离线数据开发环境,强大的 Open API 让数据源导入、数据分析、数据展现更高效。

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