专注于金融科技智能量化
解决方案的提供商
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数据孤岛
机构之间数据，系统缺乏有效的数据交换服务；机构内部，各系统数据标准不统一，数据源有限、数据难以被充分使用。
信贷风险
大量无征信、短征信目标客群缺乏精准画像，风险评估难。如何补充数据，进行有效的风险评估，在保障通过率的前提下降低坏账率。
欺诈风险
互联网金融快速发展，伪冒欺诈、虚假资料、恶意欺诈、黑灰资产多种欺诈手段层出不穷。如何通过技术手段识别欺诈行为，降低欺诈风险。
技术瓶颈
大数据的挖掘与应用依托与先进的AI、大数据、云计算、模型等技术，需要专业的理论指导，丰富的行业经验。
问题与挑战
营销管理
金融机构的营销获客越来越难，营销成本高、转化率低。如何实现精准营销，降低营销成本、提高转化率。
解决方案
制定规范、定义标准
制定规范、定义标准，将各机构数据进行统一分析处理，让死数据“活”起来。 智能数据分析 搭建智能数据分析管道，围绕数据孤岛问题帮助客户低成本、快速整合数据和应用数据，释放数据商业价值。 数据建模，开箱即用的数据分析服务 低代码数据建模技术的应用，将分散的数据转化为数据分析集，以API、自动化流程等进行开箱即用的数据分析服务。
多纬度、全场景覆盖，实现精准触达
营销客户画像，精准识别客户风险等级和信贷需求，度量客户价值；
钱包顺序产品，消费场景全覆盖，对客户消费习惯进行识别与评估，输出风险评级、生息意愿评级、财富能力评级。精准营销
高危客群识别
数据规范
高危风险人群识别
对机构目标客群中信贷行为高危风险人群进行识别，用于补充市场对合规黑名单类产品的需求，识别命中的客户建议做授信拒绝处理。 贷前风险预警 贷前准入预授信阶段，在不改变任何风控策略、流程的前提下，有效拦截欺诈及信用类高风险客户。可在准入率几乎不变的情况下，有效筛出风险等级6倍于平均坏账率的客群，对筛查出的高风险客群予以申请拒绝/风险预警。
客户案例
某消费金融公司，
通过使用效科零售信贷全生命周期营销获客及风险管理方案，
服务于信贷生命周期全流程管理，搭建成熟的人工智能平台，提高数据提取、分析以及处理能力，提高使用者的分析效率，并通过优化模型、算法等方式持续提升风险量化精度。
在贷中、贷后环节，基于大数据、行为分析等技术，对多场景的风险行为进行动态跟踪分析，提升信贷全流程管理质效，提升了该公司员工的风险控制能力，促进后续营销及风控的各方面提升。
通过该项目，该消费金融公司长沙分中心半年完成全年工作目标，投放消费信贷4.3亿元，新增客户5375户，不良率控制在0.3%。
