产品介绍

经过大量机器学习、深度学习算法衍生得到上千维变量,应用于客户不同场景,满足不同业务需求。

联合建模变量

金融业务敏锐的观察力与金融基因下强大的数据分析能力相结合,为客户提供多维度的数据支持;精准预测用户风险等级,实现用户有效分层。

借款意愿变量

统计用户多头申请情况、识别用户共债信息。

复杂网络变量

白骑士针对团伙欺诈风险,不仅关注用户的单点属性,更多的关注用户的关联关系信息,以点到面的描述用户的关联图谱属性,使团伙欺诈无所遁形。

qly-introduce

产品架构

数据 数据

预处理

清洗 有效性校验 降噪 非结构化处理

算法能力

关联图谱 XGBoost GBDT LR Random Forest SVM CNN/RNN

底层技术

Spark SparkStreaming GraphX Hadoop HBase Kafka

千里眼产品

联合建模 借款意愿 复杂网络

优势特色

变量纬度丰富

基于多维度数据,根据人机结合,人工分类后,再经过大量机器学习、深度学习算法学习衍生得到上千维变量。

区分度高

经过真实联合建模案例,筛选出对客户区分度高的变量。

应用场景丰富

为客户的贷前、贷中、贷后风险识别提供多维度的数据支持。

实时计算 | 毫秒级返回

在200毫秒内返回变量结果。

应用场景

场景: 客群分层
用途:
  • 用户画像
  • 行为偏好
  • 消费能力
  • 偿还能力
贷前
贷中
贷后
  • 欺诈判定
  • 模型评分
  • 信用评估
  • 额度授信
  • 债务恶化
  • 失信失联
  • 逾期催收
  • 额度调控
  • 复贷评估
产品:
联合建模变量 借款意愿变量 复杂网络变量
联合建模变量 借款意愿变量 借款意愿变量
借款意愿变量 复杂网络变量
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