百融金服使用线上、线下融合的海量非金融与金融数据进行信用风险建模,通过风险模型识别欺诈风险和信用风险。参照国内外征信服务市场,并立足中国国情,百融开发了适合中国市场的征信产品和服务体系。

            
1、营销:线上线下各种方式引流。
2、反欺诈:在新增用户申请端即进行欺诈风险甄别,对有欺诈风险的用户 一票否决。
3、风险评估:针对信用卡申请用户进行评估,在控制风险的前提下提升申 请用户过线率,以降低营销成本并增加有效发卡量。
4、价值增值:挖掘有分期付款及透支习惯的客户特点,把存量客户价值最 大化。
5、失联催收:跟踪关注类用户行为轨迹,适时预警,并在逾期失联后以恰 当方式进行催收。
6、官网管理:了解官网用户情况及网站运营情况
 
在商业银行的业务流程上,百融介入的环节和方式如图:

百融怎么做的?

1、营销:
(1)指定用户群体的全网行为分析,指导广告投放媒体
(2)指定个体用户进行精准的定向广告投放
(3)其它创新渠道
2、 反欺诈:通过互联网用户信息匹配及识别技术,识别欺诈风险。
3、风险评估:通过用户网络行为、兴趣偏好等评估报告,降低信用卡/贷款用户的不良率,增加有效用户量/发卡量。
4、价值增值:
(1)挖掘“循环信用贷”、“分期付款”用户特征,以提升其占比
(2)针对上述用户进行定向精准营销
5、失联催收:针对失联用户进行联系重建
6、官网管理:百融FAE(Financial Internet Analytics Engine)产品,金融网站商业智能分析引擎。
(1)帮助企业补充其用户在全网上面的行为偏好,提高企业的个性化金融产品推荐、个性化精准营销的效果(包括线上及线下)
(2)帮助企业描画其网站整体经营状况,提供运营指导。
 
百融的效果如何?
1、营销:
(1)线上“瞬时贷”产品每日引入上万人,最高峰值达1.8万人,单用户引入成本不到0.3元;
(2)线上发卡量提升2.3倍
(3)线下发卡铺入多条创新渠道,新增发卡量达到200余张/日。
2、反欺诈:运用百融独有数据技术发现:若同一设备多次申请,存在欺诈嫌疑;若同一设备申请信用卡并在个贷申请贷款等,存在欺诈嫌疑;若申请人填写地址与实际居住地址差距非常远,存在欺诈嫌疑……
3、风险评估:
(1)银行A,经过2轮共50万真实用户的测试,基于百融用户评估报告,可以将该行信用卡不良率降低至之前的1/2(线下)和1/3(线上)(见表1-2);
(2)银行B,经过1轮共30万真实用户的测试,基于百融用户评估报告,可以将该行信用卡不良率降低至原来的1/1.6;
(3)银行C,经过2轮共20万真实用户的测试,基于百融用户评估报告,可以将该行信用卡不良率降低至原来的1/1.4;
目前双方联合建模,结论如下:只用该银行的申请表数据建模,KS值为:0.28;用银行申请表数据加上央行征信报告数据,KS值为:0.38,为银行现行常规模式;用该行申请表数据加百融评估报告数据,KS值为:0.45,高于银行现行模式。
4、价值增值:该行“现金分期”项目,在百融“用户特征筛选”系统的支持下,“现金分期”客户的转化率从2%提升到14%,目标客户转化率提升了700%。
5、 失联催收:暂不提供该项服务
6、官网运营:基于全网数据的运用,帮助网站提升了运营效率及效果。