数禾科技:数智护航普惠金融,智能决策引擎规避80%信贷风险
数禾科技:数智护航普惠金融,智能决策引擎规避80%信贷风险

成立于2015年的数禾科技已深耕于消费金融领域多年, 与超过70家银行等金融机构建立合作,覆盖超过6500万注册用户。

助贷服务作为数禾科技的主营业务之一,本质上是解决资金与互联网用户两者之间的信息不匹配问题,而这一服务模式的背后,数据正在成为贯通需求方和服务方之间最高效的衔接桥梁。

数禾科技创始人兼CEO徐志刚表示,“在数字化转型过程中,围绕着智能获客这个靶心,金融机构需要通过丰富的互联网触达手段和经营方式,制定精准化经营策略,形成一套全链路金融数智化解决方案。”

因此,通过数字化手段充分洞察消费者信贷需求,让越来越多的普通人在接受普惠金融服务时,能够享受到倍增的优质体验。与此同时,实现企业平台用户量倍增的业务发展目标,是数禾科技数字化战略2.0阶段的重点攻坚方向。

企业痛点

1、数据量级增大,传统数仓无法高效支撑企业数字化需求

2、数据需求响应速度滞后,导致烟囱状系统林立

3、业务模型设计与数据模型脱节,导致维护困难

4、数据标准混乱,数据资产无法转化为业务价值

为什么选择瓴羊

因为十分看重数据资产对助贷业务的强大支撑能力,2020年7月,数禾科技与瓴羊正式建立合作,启动数据中台项目,万鹏作为数禾科技大数据部门负责人,牵头数据中台项目建设的开展,以此帮助数禾在数字化升级2.0战略大背景下,锁定数据能力优势。

万鹏表示,阿里云数据中台的方法论体系是数禾十分看重的能力之一。“阿里巴巴最早提出数据中台概念,对中台认知最深刻、解决方案最全面,派驻到现场的专家也都有丰富的实战经验。”

解决方案

消除数据孤岛,保障数据资产与业务模型的一致性

在数字化战略1.0阶段,数禾构建了实用的底层数据系统和业务应用系统,但很多时候业务提出的数据需求往往以一对一的形式予以解决,不仅响应速度滞后,还导致烟囱状系统林立,为企业数智化转型带来非常大的障碍。数禾的管理层意识到解决数据孤岛问题,打通各个系统以及组织之间的协同,释放公司的共享能力和创新能力是数字化战略取得突破性进展的关键举措。

瓴羊基于数据中台建设方法论,通过Dataphin产品形成数据采集、治理、资产管理等能力矩阵,使得数据中台项目能在企业内部快速落地。

经过7个月的共创共建,数禾的大数据团队把传统数仓体系进行重构升级,统一了数据资产管理平台,同时进行数字化成熟度自查,全面梳理了公司核心业务流程:将企业的经营流程和关键指标通过数据串联起来,把遗漏的或者非标准化的业务流程,通过调研梳理和统一建模进行规范定义,统一到一套信息系统,并在企业层面达到共识。

每个业务过程在信息化平台都能看到具体的数仓表、指标、指标当前的值、环比同比等信息,一旦这些指标出现异常,管理层可以通过快速定位业务流程中哪个环节出问题,高效发现经营异动,并形成相应的经营策略或者管理策略调整。

回顾数禾创立初期的数字化建设工作,万鹏表示:“过去5年,我们更关注公司经营过程中产生了什么数据,哪些业务流程是可以数字化的,以及数据合规问题。往后看5年,数据量会越来越大,传统的数仓建设思路不再能支撑企业存数、管数、用数的需求,我们需要一套更先进的数据工具和方法论,来解决我们与消费者之间的信息不对称问题,消除理解偏差,通过数据来还原和预测用户的行为和想法。”

构建智能决策引擎,助力普惠金融服务体验倍增

当下的助贷需求旺盛,场景众多,单纯依靠人工无法保证借贷人可以及时享受到所需的金融服务。在数禾科技大数据负责人万鹏看来,如今的金融机构能够通过深度结合数据技术,改变从前金融行业人工信审的低效状态,重塑银行与借款人间的双向服务通路。

从贷款申请到成功放贷过程中,其实包含了非常多的维度判断,比如授信额度、核准率、放款速度等等。行业发展初期,风控手段单一,获客集中于征信名单及企业获客。此后,线上获客逐步成为主流的渠道,风控手段从抵押物担保变为大数据建模,客户边界不断外拓,行业迎来高速发展的机遇背后,是对借款客户精准授信与风险定价的更高要求。因此,数禾急需构建起一套标准定义清晰的企业级数据体系。

“切换到中台模式后,我们不仅做到了数据融通,同时通过数据治理手段推进了数据标准化和资产化。这一系列举措强化了基于数据资产的智能风控模式,基于数据中台的统一模型、统一数据服务,新构建的风控模型能够接入数据种类越丰富,就能把后期坏账率、中介欺诈率等风险指标降至最低。如中介模型可以对申请用户进行疑似金融中介监测,准确度可以做到超80%。”从而让真正需要助贷的用户享受到更优质的普惠金融服务。

系统解耦,数智自动化提升工作流效率

“我们在人工智能、大数据等领域投入了大量研发资源,希望能够发挥数字化、自动化、智能化的金融技术优势,为更大基数的群体提供最优的金融服务,践行金融普惠。”万鹏说道。

在系统层面,数据决策引擎和业务执行系统实现解耦。

数据决策引擎接入一系列业务执行系统,以数据中台为核心完成数据分析、智能决策,然后形成操作指令作为输出,下发给决策指挥系统,从而让业务执行系统逐步完成从“人+系统”到“机器人+系统”的自动化、智能化流程升级,逐步降低对人工决策的依赖,可以更加高效精准地批量处理倍增的业务量,支撑业务快速发展。

结语

数禾科技的数字化2.0战略也还在持续推进,而如何在未来构建一套更完整的“数智化体系”,实现会员倍增、订单倍增、体验倍增的企业数智化转型目标,是当下每一个数据从业者和企业管理者都要去思考的命题。

数据中台的持续运营,核心在于对商业流、数据流、工作流的全方位降本提效,数禾科技将会持续实践和提炼数据中台运营的最佳实践,在充分挖掘数据价值的同时,驱动业务创新发展。

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