在金融科技3.0时代且伴有市场和监管的双向作用下，持牌消费金融机构需要从助贷业务向自营业务转型，这对于企业打造产品和品牌、搭建独立的风控能力体系都提出了更高的要求，然而消金行业却面临着依靠产品带来的增益略显疲态、市场上各类数据泛滥、传统模型算法无法满足数据深度挖掘的要求的三大痛点。
为了紧跟行业发展趋势并更好的为客户解决个性化的痛点，越来越多的金融科技服务商正在将定制建模纳入自己的服务版图中，但金融机构该如何甄选出有实力且适合自己的合作伙伴呢？总的来说，提供定制化建模服务的服务商需在以下几个方面具有一定的能力储备：
1. 数据储备，在互联网金融模式下，海量高维的数据将助力金融机构实现快速自动化决策，节省大量的人力成本，这同时也要求金融机构身后有一个庞大的数据资产池为决策带来源源不断的动力。
2. 技术储备，如果只拥有海量数据，不对数据进行深度的挖掘，那这些数据注定只能成为占用存储空间的垃圾，无法创造价值。如何从海量高维数据中挖掘出更多更深层次的数据洞察，这就要求金融科技公司具有一定的技术储备。
3.经验储备。对于金融科技公司而言，丰富的业务经验储备将协助其更好的理解机构的业务模式、客群属性、应用场景及痛点问题，而丰富的建模经验储备将保证在较短周期内开发出有效且稳定的模型。
融慧金科定制化建模的三大优势
正如上文所述，提供定制化建模服务需要金融科技公司具有一定的数据、技术及经验储备。而融慧作为独立且专业的第三方金融科技服务商，无论从数据、技术还是经验来看，都具有独特的优势：
1.数据优势
数据源方面，C端合规智能移动端数据，覆盖12亿+月活设备，包含80亿+设备位置数据，并整合电商、运营商、支付等类别的大数据；B端拥有全量工商、司法和财务指标类等动态数据，包含1亿+全量企业的动态数据、100亿+条精准商业关系链路及多方数据源合作权威机构。数据管理方面，融慧金科自建数据管理平台，整合、管理并有效运维各类数据，从源头保证数据质量的稳定性及可靠性。
2.技术优势
融慧金科利用 BAT量级数据自主研发数千个风险画像，挖掘出千维衍生变量，并且在数据加工时特别注重区分度、准确度及稳定性的平衡。例如，在加工兴趣画像变量时，融慧金科将覆盖率低且区分度比较弱的多种小兴趣行为整合成兴趣大变量，既提升了人群覆盖率，又提升了风险区分度。
在数据挖掘和模型开发的过程中，除使用行业中惯用和主流的算法（如：LR，GBDT等），融慧还不断探索机器学习和深度学习在金融科技领域的应用。例如，使用深度学习算法挖掘安装列表风险因子等变量，精准识别潜在的风险人群。
3.经验优势
融慧金科管理层拥有超过20年的风控实践经验，经历过完整经济周期和跨国金融危机的压力场景，并在不同业务场景下实操过大数据风控能力“从0到1”的搭建和迭代过程，在风险管理、计量模型和数据分析领域拥有丰富经验。模型团队核心成员拥有 5-8年的模型开发经验，曾在一年内完成40版模型的开发及上线，模型区分度高且持续稳定。
融慧金科定制化建模优势加上其“短平快”特点，最快可 4 周内完成整个流程并实现客户实时调用。比如：某头部电商机构诉求：在持续扩展分期业务时，单一的电商体系类数据难以满足风控需求，需针对特殊客群上线定制化模型，以扩充数据源种类。
融慧金科解决方案：融慧金科通过使用自有衍生变量为其搭建信用模型并应用于客户消费分期和现金分期产品的风控系统中。模型上线后，融慧金科对该模型进行持续监控，在整整一年期间，模型表现十分稳定。
消金行业发展历程中定制化建模是关键，而融慧金科的定制化建模独具优势，基于融慧大数据的细分人群画像维度丰富，反欺诈模型、信用模型、催收模型、获客模型、小微企业风险模型已经通过理论与实践的验证，在未来的发展道路上融慧金科定会砥砺前行，成为金融机构坚强可靠的合作伙伴。
(责任编辑：zh84)
